社内のエンジニアにAIの利用状況を聞いてみた！

AI

はじめに

導入

AI技術の進化が目覚ましい昨今、当社のエンジニアがどのようにAIを活用しているのか、その実態を探るべくアンケートを実施しました。本記事では、その結果から見えてきたリアルな声と、今後のAI活用の可能性についてご紹介します。

ちなみにこの記事もアンケート結果を入力としてGeminiに生成してもらったものを手直ししています。おおよそ8割はAIの生成した文章です。また、アンケートの質問項目もGeminiにネタ出しをしてもらいました。

アンケート概要

社内エンジニアに、AIの利用状況、用途、ツール、業務効率の変化、具体的なエピソード、そしてAIへの所感や希望について質問し、10名から回答を得ました。

最初に、得意領域を質問しています。あらためて見てみると、得意領域が別れていて良いバランスになっているように感じます。

アンケート結果

業務でAIを利用していますか？

データ

アンケート回答者全員（10名）が「業務でAIを利用している」と回答。

考察

当社のエンジニアの間では、AIツールがすでに日常業務に深く浸透しているようです。これは、AIが単なるトレンドではなく、実用的なツールとして認識されている証拠と言えます。

AI、何に使ってる？〜多岐にわたる活用シーン〜

データ

  • 「AIエージェントに機能の一部を実装させる」（8名）が最も多く、AIを部分的なタスクの自動化に活用している傾向
  • 「エラーやバグの原因調査」（7名）、「単体テスト／テストコードの作成補助」（6名）、「設計や技術調査の初期アイデア出し」（6名）も上位に
  • その他、「ドキュメントの要約／自動生成」（5名）、「AIエージェントに機能全体を実装させる」（5名）、「コード補完」（5名）など、幅広い用途で活用

考察

コード生成、デバッグ、テスト、設計支援といった開発業務のコアな部分から、ドキュメント作成、情報収集、さらにはビジネス分析まで、AIがエンジニアの多様な業務をサポートしていることがわかります。

一方、実装作業への利用がメインで、要件定義や設計での利用はこれからといった印象です。

みんなが使ってるAIツールはこれだ！

データ

  • 「ChatGPT」（8名）が最も利用されており、次いで、「Claude（claude code含む）」（7名）「Gemini」（4名）、「GitHub Copilot」（3名）が人気

考察

コードに特化したAIや汎用性の高いチャットAIが広く使われていることから、エンジニアはタスクに応じて最適なAIツールを使い分けていると考えられます。

ちなみに、copilotもclaude codeも会社の経費で使えます。

AIで業務効率はこんなに変わった！〜「劇的に上がった」の声も〜

データ

  • 「やや上がった」（7名）
  • 「劇的に上がった」（3名）

考察

回答者全員が業務効率の向上を実感しており、AIがエンジニアの生産性向上に大きく貢献していることが明確になりました。「劇的に上がった」と回答したエンジニアも3割おり、AIの導入が業務プロセスに革新的な変化をもたらしている事例も存在します。

ただし定量的に計測したわけではないので、ほんとうに効率が上がっているかには注意を向けないといけません。

「これは便利！」AI活用エピソード集

具体的なエピソード

  • 長大なログの解析をAIに依頼し、バグの原因を発見できた
  • GitHub Copilotやコード補完系はUIコードの補完に最適。Claude codeと組み合わせることで非常に無敵な組み合わせ。
  • 自身が詳しくない領域で、簡単な作業をお願いするのは便利
  • システム開発において、設計から実装までAIに任せることで、自分でやるより10倍以上早く開発が進んだ
  • ユーザーインタビューの文字起こしデータをAIに食わせ、インタビュー品質を担保するためのレビュアーになってもらった
  • エラーログをAIに渡すことで、原因の特定や関連情報が得られた
  • 非同期でシェルスクリプトの作成依頼ができるようになり、その間に別の作業ができる
  • サービス内の説明文やコピー案を様々なトーンで出してくれる
  • コンパイルエラーの読み解きに役立つ

考察

これらのエピソードからは、AIが単なる作業の効率化だけでなく、知識補完、品質向上、新たな視点の提供といった様々なメリットを感じられていることが分かります。

AIが業務に入り込んできたことへの所感〜期待と課題〜

ポジティブな所感

  • 面倒な作業を任せられるので仕事が楽になった
  • より良いやり方を模索するフェーズで壁打ち相手になってくれる
  • 知識不足で手が出せなかった領域にAIが新しい視点を示してくれることで、チームが成長できる
  • 単純に利用して成果が出ると楽しい
  • 実装効率が上がっているのを実感。特に苦手なフロントエンドで恩恵が大きい。
  • 非同期で作業を依頼できる先ができた
  • 使うのが当たり前になっている
  • 仕事を全部奪ってもらってもいい

課題・懸念点

  • 変化の激しさについていくことの大変さ
  • プログラミングの面白さが奪われる寂しさ
  • ジュニアエンジニアに関して、雇用する機運が下がり彼らが成長する機会がなくなっていく懸念

考察

AIの導入は多くのエンジニアに歓迎され、生産性向上やチームの成長に貢献しています。一方で、スキルの陳腐化やキャリアパスへの影響といった新たな課題も生み出しているようです。

AIにもっとこうあってほしい！〜未来への希望〜

具体的な希望

  • 確度50%ぐらいなら立ち止まってほしい（変なことになりがちなので）
  • MCPやA2Aなどの連携機能がより標準化してくれると嬉しい
  • rate limitをやさしめにもらえると助かる
  • デザイン力のない人が、デザインについて無限質問できるようになってくれると嬉しい
  • テストケースを消して「テストがパスしました！」と主張するのをやめてほしい

考察

さまざまな希望、要望が出ました。AI自体やそのエコシステム、使う側の習熟などまだ導入初期段階にあり、まだ改善の余地が多くあるということでしょう。

おわりに

まとめ

今回のアンケートを通じて、当社のエンジニアがAIを積極的に活用し、メリットを感じていることが分かりました。

未来への展望

AI技術は今後も進化を続け、エンジニアの働き方を大きく変えていくでしょう*1。私たちはAIを「脅威」としてではなく、「強力なパートナー」として捉え、共に未来を創造していく姿勢が重要です。今後もAIの最新動向を追いかけ、その可能性を最大限に引き出す取り組みを続けていきます。

*1:この記事を書いている間にも、github actionsにclaude を導入する試みが進んでいます