コード生成AI「使用率75%増加」の答え合わせ｜2026年の開発トレンド

2025年5月の記事「コード生成AIの使用率75%増加」が伝えたこと

私たちは2025年5月19日、「使用率75%増加」を見出しに、コード生成AIを2025年の開発トレンドとして紹介する記事を公開しました。伝えた内容は、おもに次の4つです。

1. コード生成AIがいちばん伸びている。アクセス解析会社Similarwebの2025年5月のレポートによると、コード生成AIの使用率が12週間（3か月）で75%増え、生成AIの中で最も高い伸びだった。
2. 中でもLovableとCursor。Lovableは前年比+17,600%、Cursorも堅実に伸びている。
3. ほかの分野は伸びが小さい。音声生成は+8%、画像生成は+4%。文章生成のWordtuneやJasper、そしてDeepSeekなどは減っている。
4. ChatGPTだけでは足りない。これからは「汎用AI＋特化AI」を目的に応じて使い分けることが求められる。

記事の後半は、当時私たちが提供していた、複数のAIを使い比べるサービスの紹介でした。数字はどれも出典のレポートから引いたものです。ただ、その数字が「何を数えたものか」は、記事のどこにも書いていませんでした。

ヒカリちゃんのまとめ当時の記事は、Similarwebの数字をもとに「コード生成AIがいちばん伸びている」と伝えました。次の章で、その数字が実際に何を表していたのかを見ていきますね。

「使用率75%増加」を出典で確かめる

記事が出典にしたのは、Similarwebが投資家向けに公開している「Global AI Tracker」の、2025年5月9日までのデータをまとめた版です。私たちは2026年10月26日に、このPDFを開き直して確かめました。あわせて、同じレポートの最新版（2026年9月25日までのデータ）も見ています。

表の見出しは「12wk Change」です。75%という数字そのものは、表のとおりでした。ただし、読み違えていた点が3つあります。

1. 「使用率」ではなく「サイトの訪問数」

この表が数えているのは、Lovable、Cursor、Replit、Bolt、v0、Windsurfといったツールの公式サイトへの訪問数です。何%の人が使っているかという「使用率」ではありません。レポート自身も、コード補完ツールの多くは開発環境（エディター）の中に組み込まれて使われるため、ここに並ぶサイトは利用のほんの一部を示すサンプルだ、と断っています。2026年版には、伸び率はドメイン単位の訪問数にもとづくもので、APIや連携を通じた利用は含まない、という注記も付いています。

2. Lovableの+17,600%は「前年比」でも「最新」でもない

+17,600%は、2025年1月17日時点の12週間の変化でした。始まったばかりのサービスは比べる元の数字が小さいので、伸び率が極端に大きく出ます。記事を書いた時点で最新だった5月9日の値は、+207%でした。

3. ほかの分野の数字の一部

音声生成の+8%は表どおりでした。一方、画像生成のカテゴリーは5月9日時点で−6%で、記事の+4%とは合いません。また、DeepSeekは表では「汎用AIツール」に分類されていて、記事が書いた「開発補助系」ではありませんでした（−41%という値は表どおりです）。

Similarwebの訪問数をもとにしたランキングの読み方は、AIツール20選の答え合わせでも触れています。

ヒカリちゃんのまとめ75%という数字は出典どおりでしたが、数えていたのは「使う人の割合」ではなく「サイトへの訪問数」でした。数字を引用するときは、何を数えたものかまで確かめることが大切ですね。

その後の1年半に起きたこと：コード生成AIは「エージェント」の時代へ

記事を出した直後から、コード生成AIの中心は、1行ずつ続きを出す「補完」から、指示を受けて複数のファイルを読み書きし、作業を進める「エージェント」へ移っていきました。主な出来事を並べます。

Similarwebのグラフを見ると、このカテゴリーのサイト訪問数は2025年の前半に大きく伸びたあと、2026年にかけては増えたり減ったりを繰り返しています。ただ、OpenAIのCodexやAnthropicのClaude Codeのように、チャットAIの会社が出すエージェントは、エディターやターミナル、デスクトップアプリの中で使われます。そうした使い方は、このグラフには表れません。サイトの訪問数が伸びなくなったことは、使われなくなったことを意味しないのです。

ヒカリちゃんのまとめ2025年の後半からは、チャットAIの会社が出すコーディングエージェントが主役になりました。そのぶん、サイトの訪問数だけでは流れがつかみにくくなっています。

調査で見るコード生成AIのいま（2025〜2026年）

では、コード生成AIは実際にどれくらい使われ、どれくらい効いているのでしょうか。サイトの訪問数より直接的な、開発者への調査と研究を見ていきます。

使う人は増え、毎日の道具になった

ただし、信頼は追いついていない

Stack Overflowの2025年の調査では、AIの出力の正確さを「信頼していない」人が46%で、「信頼している」人の33%を上回りました。いちばんの不満は「ほぼ正しいが、少し違う」答え（66%）でした。2026年の調査でも、AIの出力を信頼するのは「簡単に確かめられるとき」と答えた人が48%います。DORAの調査でも、30%が、AIの生成したコードをほとんど、またはまったく信頼していないと答えています。

速くなったのか：METRの実験

記事のタイトルに書いた「業務効率を一気に加速」は、本当だったのでしょうか。非営利の研究機関METRは2025年の前半、経験豊富なオープンソース開発者16人に、ふだん手がけているプロジェクトの課題246件を解いてもらう実験をしました。AIを使ってよい課題は、使わない課題より19%長くかかりました。開発者は始める前に「24%速くなる」と予想し、終わったあとも「20%速くなった」と感じていました。

METRは2025年の後半から、57人・800件以上の課題で同じ形の実験を続けました。2026年2月の報告では、最初の実験にも参加した開発者は18%速くなったと推定されましたが、誤差の幅が大きく、確かなことは言えないとしています。AIなしで作業したくないと参加を断る開発者が増え、実験そのものが成り立ちにくくなったためです。METRは、2025年の初めよりいまのほうが速くなっている可能性が高いとしつつ、どれくらい速くなったかはこのデータではほとんどわからない、とまとめています。

速くなったと感じることと、実際に速くなることは、分けて測る必要があります。

DORAのレポートは、AIはチームを直すものではなく、もともとある強みも弱みも大きくする「増幅器」だと述べています。AIの利用が多いほど、開発の速さや製品の成果とはよい関係が見られた一方で、リリースの安定性とは悪い関係が続いていました。

安全面では、セキュリティ企業のVeracodeが2025年7月、100以上のAIモデルに80の課題でコードを書かせた結果を発表しました。45%の課題で、よく知られた種類の脆弱性を含むコードが出てきたとしています。

ヒカリちゃんのまとめ使う人はこの1年半で増え、コード生成AIは毎日の道具になりました。ただ、信頼はまだ追いついておらず、「速くなった」という感覚と実際の速さは分けて考える必要があります。

2025年の記事の答え合わせ

2025年5月の記事で書いたことを、2026年10月の時点から確かめます。

いちばんの見落としは、「サイトの訪問数」を「使用率」と書いてしまったことです。

出典のPDFを開けば、表の見出しと説明文で確かめられることでした。数字の意味を確かめないまま、タイトルにまで使ってしまいました。また、「業務効率を一気に加速」と書きながら、それを裏づける調査は一つも示していませんでした。権利やセキュリティの注意も、よくある質問の最後に3行あっただけです。

ヒカリちゃんのまとめ「コード生成AIが毎日の道具になる」という流れは当たっていました。外れたのは数字の読み方と、効率についての言い切りです。私たちがいちばん反省しているところです。

コード生成AIを小さなチームでいま始めるなら

調査を見ると、コード生成AIは「使うかどうか」より「どう確かめながら使うか」の段階に入っています。エンジニアが少ない会社やチームが始めるなら、まずは無料か、いま払っている契約の範囲で試せるものからがおすすめです。ツールの詳しい比較と選び方は、コード生成AIおすすめ5選の比較（2026年版）にまとめています。

料金は、比較記事と同じく2026年10月26日に各社の公式ページで確認したものです。ドル建ての料金には、日本の消費税が別にかかる場合があります。画面づくりまでまとめて任せたい場合は、Lovableも無料プランで試せます（1日5クレジット、月30まで）。

どのツールを選んでも、次の5つを先に決めておくと失敗が減ります。

1. 小さな作業を1つ選ぶ。毎週手で直している集計表など、失敗しても困らない作業から始めます。
2. 始める前に時間を測っておく。METRの実験のとおり、「速くなった」という感覚は当てになりません。導入の前と後で、同じ作業にかかった時間を記録して比べます。
3. 出てきたコードは人が読み、ダミーのデータで動かす。わからない行はAIに説明してもらいます。本物のデータを入れるのは、そのあとです。
4. データと権利の設定を先に確かめる。入力が学習に使われない設定や法人プラン、公開コードとそっくりの提案を出さない「重複検出フィルター」を確認します。パスワードやAPIキーは貼りません。詳しくは比較記事の「利用のコツと、権利・データの注意」を見てください。
5. 作ったコードと指示文を手元に残す。この1年半で、Windsurfは名前が変わり、Cursorは運営会社の買収が報じられました。GitHubや社内のドライブに残しておけば、別のツールでも続きを頼めます。

ヒカリちゃんのまとめ小さく始めて、時間を測り、人が確かめる。この3つを守っておけば、ツールが入れ替わっても慌てずにすみます。