調査は、「GitHub Copilot」や「Claude」「ChatGPT」などのAIツール、もしくはAIエージェントを直近6カ月以内に利用した開発エンジニアを対象に、2026年5月7日～8日にインターネットで実施された。企画はIDEATECHのリサーチサービス「リサピー」が担った。

　AI導入後に業務時間が減少したタスクについての設問では、「テスト実行・結果確認」が38.9％で最多となった。「テストコードの作成」と「定型的なコーディング」が共に38.0％で続き、コードレビューの初期確認も36.1％に達した。ドキュメント作成やデバッグ作業でも負担軽減が確認され、AIが反復的な作業工程を代替している状況が浮かび上がった。

　他方で、AI導入によって新たに発生、もしくは増加した業務が「ある」と回答した割合は72.2％に達した。増加した業務の内容においては、「プロンプトの設計・最適化」が52.6％で最も多く、「AI生成コードの統合・リファクタリング」が41.0％、「AI出力のレビュー・品質担保」が38.5％で続いた。「AI生成コードの品質を担保するためのテスト設計・戦略」（37.2％）や、「AIへの指示精度が求められる要件定義・仕様策定」（35.9％）も3割を超えている。

　業務変化による影響についての設問では、「求められるスキルの幅が広がった」が53.8％で最多となった。「業務量が増えた」は46.2％、「意思決定や判断を求められる場面が増えた」は41.0％だった。AI活用によって単純作業は削減されるが、人間側には判断や設計に関する役割が集約されつつある実態が示された。

　プロジェクト運営面でも変化が確認された。「短期プロジェクトが増加した」が38.0％、「開発スピードが向上した」が36.1％、「複数案件の同時進行が増えた」が34.3％となった。小規模チーム編成や外部人材活用の増加も見られ、AIを前提にした開発体制への転換が進んでいることがうかがえる。

　AI導入による業務変化をどう受け止めているかについては、「ポジティブ」が30.6％、「ややポジティブ」が56.5％となり、合計87.1％が肯定的な見方を示した。理由としては、「単純作業や繰り返し作業から解放された」が59.6％で最多となり、「開発スピード向上による生産性改善」が54.3％、「本質的な開発業務へ集中できる」が36.2％で続いた。

　反対に、ネガティブな受け止め方をした層が答えた理由としては、「新しいスキル習得が追い付かない」（50.0％）と「従来スキルの価値低下への不安」（50.0％）が並んで最多だった。「将来的にAIへ仕事を代替される不安」も41.7％に達している。AI活用の進展が、技術者に再学習への圧力を与えている状況も示された。

　AI時代に必要となると思うスキルについては、「AI出力の正確性を評価・検証する能力」が60.2％で最多となった。「要件定義やアーキテクチャ設計など上流工程の設計力」が43.5％、「AIツールやAIエージェントを使いこなす能力」が39.8％で続いた。純粋なコーディング能力だけでなく、AIを制御し品質を保証する役割への比重が高まっている。

　将来像に関する設問では、82.5％が3年後に自身の職種や役割が変化すると予測した。AI活用がソフトウェア開発の標準的な前提となる中、エンジニアには設計や品質管理、要件整理など高次の能力が求められる局面に移行している。調査結果は、AIが開発現場の効率化を促進するだけではなく、人材像そのものを書き換えつつある現状を示した。