開発者の9割がAI常用｜Claude Codeが2倍差

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伊東雄歩
監修者 伊東 雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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  • JetBrainsの「開発者エコシステム調査2026」で、プロ開発者の90%が週1回以上AIコーディングエージェントを使っていると判明しました
  • 毎日使っている人も68%。AIは「試すもの」から「毎日の道具」に変わりました
  • 職場での利用率はClaude Codeが39%でトップ。GitHub Copilotの21%に約2倍の差をつけました
  • Claude Codeは2026年1月の18%から半年で21ポイント増。米国では47%に達しています
  • 一方でCursorは18%→12%、Copilotは29%→21%と後退。1年で勢力図が塗り替わりました

「AIにコードを書かせるなんて、まだ一部の人の話でしょう」と思っていませんか。その感覚は、2026年の夏でもう通用しなくなりました。世界1万5000人以上の開発者に聞いた最新調査で、9割が毎週AIエージェントに仕事を任せていることがわかったのです。誰が勝ち、誰が沈んだのか。数字で見ていきます。

開発者の90%が週1回以上　AIエージェントは「日常」になった

調査を行ったのは、開発ツールで知られるJetBrains（ジェットブレインズ）です。

2026年8月24日、同社は「AI Coding Agents: Adoption Trends」というレポートを公開しました。もとになったのは「開発者エコシステム調査2026」。10回目となる大規模調査です。

調査期間は2026年5月から7月。参加者は15,509人で、そのうち約90%が開発者・プログラマー・ソフトウェアエンジニアです。英語・日本語・中国語など8つの言語で実施されました。

結果はこうです。プロの開発者の90%が週1回以上、AIコーディングエージェントを使っています。さらに68%は毎日使っています。

ここで言うAIコーディングエージェントとは、指示を出すと自分で複数のファイルを読み、コードを書き、テストまで走らせるAIのことです。単語を先読みして補ってくれる「コード補完」とは役割が違います。

「毎日68%」が意味すること

週1回なら「たまに試している」と言えます。しかし毎日となると話は別です。

朝オフィスに着いてエディタを開く。そこにAIエージェントが立ち上がっているのが当たり前になった、ということです。

ある受託開発会社のエンジニアを想像してみてください。以前は仕様書を読み、既存コードを1時間かけて追いかけてから実装に入っていました。今は「この機能を追加して、関連するテストも直して」と伝えて、その間にレビュー待ちの別案件を見ています。

社内システムの保守を担当している人はどうでしょう。10年前に誰かが書いた、コメントのない古いコードを渡されます。以前なら解読だけで数日。今はAIに読ませて「何をしている処理か説明して」と聞けば、数分で全体像がつかめます。

スタートアップの1人目のエンジニアも同じです。フロントもバックもインフラも1人。手が3組欲しい状況で、AIエージェントは実質的な「もう1人」として機能します。

Claude Codeが39%で首位　Copilotに約2倍の差

もっとも注目されたのが、ツール別のシェアです。

職場で実際に使われている割合は、次のようになりました。

  • Claude Code（クロードコード／Anthropic）：39%
  • GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット／Microsoft）：21%
  • OpenAI Codex（コーデックス）：16%
  • Cursor（カーソル）：12%
  • JetBrains AI：約9%
  • OpenCode（オープンコード）：7%
  • Google Antigravity（アンチグラビティ）：6%

Claude Codeが2位に約2倍の差をつけました。しかも興味深いのは「いちばん使うツール」として選んだ人が31%いた点です。使ったことがある39%のうち、8割近くが主力に据えていることになります。

1年前とはまったく違う順位

この数字は、変化の速さを見るともっと衝撃的です。

Claude Codeは2026年1月の調査で18%でした。それが半年で39%へ。21ポイントの上積みです。GIGAZINEの報道によれば、2025年初頭の時点ではわずか3%でした。

逆に落ちたツールもあります。GitHub Copilotは1年前の約29%から21%へ後退しました。Cursorも1月の18%から12%に減っています。

OpenAI Codexは対照的な動きです。1月の3%から16%へ、5倍以上に伸びました。認知度も1月の27%から65%へ急上昇しています。

つまり、伸びているのは「エージェント型」、削られているのは「補完型」という構図です。

地域によって顔ぶれが違う

国ごとに見ると、また景色が変わります。

米国ではClaude Codeが47%。ほぼ2人に1人が実務で使っています。

中国ではCursorが1月の28%から16%へ大きく落ちました。インドではGoogle Antigravityが10%から15%へ伸びています。

認知度で見ると、GitHub CopilotはEU・英国・米国で86〜90%と圧倒的です。名前は知られているのに使われていない。この差が、Copilotの現状をよく表しています。

なぜCopilotは伸び悩んだのか

認知度79%で首位タイなのに、利用率は21%。この落差はどこから来るのでしょうか。

大きいのは「補完」と「代行」の違いです。

GitHub Copilotは2021年に登場したとき、書きかけの行の続きを提案する機能で世界を驚かせました。当時としては革命的でした。

ところが2025年以降に主流になったのは、もっと大きな仕事を丸ごと任せる使い方です。「この不具合を直して」「テストを追加して」と伝えるだけで、AIが複数ファイルにまたがって作業します。

先回りして単語を出してくれるアシスタントと、案件ごと引き受けてくれる同僚。求められるものが後者に移った結果、シェアが動いたと考えられます。

もちろんCopilotもエージェント機能を強化しています。ただ、開発者が「エージェントといえばこれ」と最初に思い浮かべる位置を、先に取られた形です。

主要ツール比較　どれを選べばいいのか

では実際にどれを使うべきか。それぞれ得意分野が違います。

タイプ別の特徴

Claude Codeは、ターミナル（黒い画面に文字で命令する道具）で動くタイプです。エディタを選ばず、大きめの改修をまとめて任せるのが得意とされています。料金は月20ドル（約3,000円）のClaude Proに含まれる形が入口になります。

OpenAI Codexは、バックグラウンドで長時間動かす使い方に強みがあります。指示を出して席を離れ、戻ってきたら終わっている、という進め方です。

GitHub Copilotは月10ドル（約1,500円）前後からと安く、コード補完としては今も完成度が高いと評価されています。GitHubとの連携が前提の職場では引き続き有力です。

Cursorは、AI前提で作り直されたエディタそのものです。無料のHobbyプランがあり、個人向けは月20ドル程度です。

ちなみに、開発者の多くは1つに絞っていません。日常の補完はCopilot、腰を据えた改修はClaude Code、という併用が現実的な解になっています。

選ぶときの現実的な基準

大事なのは「どれが最強か」ではなく「何に使うか」です。

既存の巨大なコードベースを読み解かせたいのか。ゼロから小さなツールを量産したいのか。チーム全員で同じ環境を揃えたいのか。用途が決まれば、候補は自然に絞れます。

日本の開発者・企業にとって何が変わるか

この調査は日本語でも実施されており、日本の開発者も対象に含まれています。

国内の動きも活発です。日立製作所はAnthropicとの取り組みのために「Frontier AI Deployment Center」を設立し、約100人体制で始動、300人規模への拡大を目指すと報じられています。

NECは価値創造モデル「BluStellar」でClaude系モデルとClaude Codeを活用する計画を示しました。テクノプロは2029年6月までに1万人規模の「AI実装エンジニア」体制を掲げています。

個人レベルでも変化は起きています。ナレッジワーク社では1人のエンジニアが月400件以上のプルリクエスト（コード変更の提案）をClaude Code経由で出していると伝えられています。

日本企業が直面する3つの壁

ただし、日本には固有のハードルがあります。

1つ目はセキュリティ審査です。社外にコードを送る仕組みは、社内規程で止まりやすい領域です。導入までに数カ月かかるケースも珍しくありません。

2つ目は古いシステムの存在です。COBOLや独自フレームワークで書かれた基幹システムは、AIが学習した一般的なコードと形が違います。効果が出るまでに工夫が要ります。

3つ目は評価制度です。AIで生産性が3倍になっても、給与や評価が変わらなければ現場の熱は続きません。ツールより先に、仕組みを変える必要があります。

数字の裏を読む　「使っている」＝「成功している」ではない

90%という数字は強烈です。しかし、そこだけを見ると判断を誤ります。

この調査が測っているのは利用率であって、成果ではありません。週1回触っている人も、毎日フル活用している人も、同じ「使っている」に入ります。

また、JetBrainsは開発ツールを売る会社です。自社もJetBrains AIを提供しています。調査対象がJetBrains製品のユーザーに寄っている可能性は、頭の片隅に置いておくべきでしょう。

それでも15,509人という規模と、8言語での実施は十分に説得力があります。少なくとも「AIエージェントを使う人が多数派になった」という結論は動きません。

むしろこれからの論点は、使うかどうかではありません。使った結果、何がどれだけ良くなったかを測れる会社と、測れない会社の差が開いていく段階に入りました。

よくある質問（FAQ）

Q1. AIコーディングエージェントとコード補完は何が違うのですか？

補完は、書いている途中の行の続きを提案する機能です。運転支援に近いイメージです。

エージェントは、目的を伝えると自分で複数ファイルを読み、書き換え、テストまで実行します。行き先を言えば連れて行ってくれる、という違いです。今回の調査で伸びたのは後者でした。

Q2. プログラミング初心者でも使えますか？

使えますが、注意点があります。AIが出したコードが正しいかどうかは、結局のところ人間が判断します。

基礎を学ばずに丸投げすると、動かないときに手も足も出ません。学習の相棒として使い、出てきたコードの意味を必ず確認する。この順番がおすすめです。

Q3. Claude Codeが1位なら、他のツールは選ぶ意味がないのですか？

そうとは限りません。39%は裏返せば、6割は別のツールを使っているということです。

GitHubとの連携が強い職場ならCopilot、長時間の自動実行が中心ならCodex、エディタごと乗り換えたいならCursorという選び方が成立します。無料枠の有無も判断材料になります。

Q4. 日本語での指示でもちゃんと動きますか？

主要なツールは日本語の指示に対応しています。「ログイン画面にエラー表示を追加して」といった日本語でも通じます。

ただし変数名やコメントは英語で生成されることが多く、チームで表記ルールを決めておくと混乱を防げます。

Q5. 会社で導入するとき、まず何をすればいいですか？

いきなり全社展開はおすすめしません。まず小さなチームで1〜2カ月試し、レビュー時間や不具合の数がどう変わったかを記録します。

その数字を持って、セキュリティ部門と規程の話をする。この順番だと話が進みやすくなります。

まとめ

  • JetBrainsの調査（15,509人、2026年5〜7月）で、プロ開発者の90%が週1回以上AIコーディングエージェントを利用
  • 68%は毎日使用。AIは実験段階を終え、日常の道具になった
  • 職場シェアはClaude Codeが39%で首位。GitHub Copilotの21%に約2倍差
  • Claude Codeは1月の18%から21ポイント増、米国では47%に到達
  • Copilotは29%→21%、Cursorは18%→12%と後退。Codexは3%→16%に急伸
  • 伸びているのは「代行してくれるエージェント型」、削られているのは「補完型」
  • 調査が示すのは利用率であって成果ではない。次の論点は効果の測定

まだ試したことがないなら、今週の作業のうち1つだけをAIエージェントに任せてみてください。9割が毎週使っている世界の手触りが、それだけでわかります。

参考文献

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