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【AI生成コードのレビュアー負担に関する調査】レビュー担当者の約9割が「負担増」を実感78.6%がAI起因のバグ修正を経験、「本人がコードを説明できない」課題も～「書く速度」と「届ける速度」のギャップが浮き彫りに～

株式会社キッカケクリエイション（本社：東京都渋谷区、代表取締役：川島 我生斗）は、業務でコードレビューを担当してるITエンジニア322名を対象に、AI生成コードのレビュアー負担に関する調査を実施しましたので、お知らせいたします。

更新日: 2026/04/21
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AI生成コードで増えるレビュアー負担実態調査

  • 01｜コードレビュー担当エンジニアの約9割が、AI生成コードの普及で「レビュアー負担増」を実感
  • 02｜78.6%のエンジニアがAI生成コード起因のバグ・障害修正を経験、週3時間以上の追加対応も約7割
  • 03｜エンジニアの74.8%が、「コードを書く速度は上がったが、届ける速度はあまり変わらない」と回答

本調査のダウンロードはこちら：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/articles/210

 

調査概要

  • 調査名称：AI生成コードのレビュアー負担に関する調査
  • 調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
  • 調査期間：2026年2月24日～同年2026年2月27日
  • 有効回答：業務でコードレビューを担当してるITエンジニア322名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

 

≪利用条件≫

1　情報の出典元として「KIKKAKE ITREND（運営元：株式会社キッカケクリエイション）」の名前を明記してください。

2　ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。

URL：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/

 

コードレビュー担当エンジニアの8割以上が、直近6か月でAI生成コードを「複数回レビュー」した経験あり

「Q1. あなたは直近6か月以内に、AIコーディングツールで生成されたコードをレビューした経験がありますか。」（n=322）と質問したところ、「何度もある（5回以上）」が37.9%、「数回ある（2～4回）」が42.5%という回答となりました。

Q1

  • 何度もある（5回以上）：37.9%

  • 数回ある（2～4回）：42.5%

  • 一度だけある：5.6%

  • ない：12.7%

  • わからない/答えられない：1.2%

 

エンジニアの約9割がAI生成コードで「レビュアー負担増」を実感、「非常にそう感じる」も3割

「Q2. Q1で「ない」「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。あなたは、AI生成コードの普及によって、レビュアーやシニアエンジニアの負担が増えていると感じますか。」（n=277）と質問したところ、「非常にそう感じる」が30.0%、「ややそう感じる」が56.3%という回答となりました。

  • 非常にそう感じる：30.0%

  • ややそう感じる：56.3%

  • あまりそう感じない：10.5%

  • 全くそう感じない：2.9%

  • わからない/答えられない：0.4%

 

AI生成コードの問題点、「提出者本人がコードの内容を説明できなかった」が49.5%で最多

「Q3. Q1で「何度もある（5回以上）」「数回ある（2～4回）」「一度だけある」と回答した方にお聞きします。AI生成コードをレビューした際に、問題だと感じた点を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=277）と質問したところ、「提出者本人がコードの内容を説明できなかった」が49.5%、「動作するが、なぜ動くのか理解しにくいコードだった」が33.6%、「エッジケースで正常に動作しないコードだった」が31.8%という回答となりました。

Q3

  • 提出者本人がコードの内容を説明できなかった：49.5%

  • 動作するが、なぜ動くのか理解しにくいコードだった：33.6%

  • エッジケースで正常に動作しないコードだった：31.8%

  • 中途半端なコードが大量に積み上がっていた：24.5%

  • 既存のコードベースとの整合性が取れていなかった：20.9%

  • セキュリティ上のリスクがあるコードが含まれていた：17.0%

  • レビューや修正に想定以上の時間がかかった：10.1%

  • テストコードが不十分、または存在しなかった：9.7%

  • その他：0.4%

  • 特に問題を感じたことはない：2.5%

 

「担当者がAIを信じきってしまうところ」「コードの作成者の責任者が誰であるか担保出来ない」などの声も

「Q4. Q3で「特に問題を感じたことはない」以外を回答した方にお聞きします。Q3の回答以外に、AI生成コードのレビューで問題だと感じた点があれば、自由にお書きください。」（n=270）と質問したところ、147の回答を得ることができました。

 

＜自由回答・一部抜粋＞

  • 担当者がAIを信じきってしまうところ。

  • コードの作成者の責任者が誰であるか担保出来ない。

  • 学習データの質に依存し、過去のデータに基づいた不完全なセキュリティ対策が反映される場合があり、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングのリスクがあるコードが生成される。

  • コードが分からなくても動作するものが作れるためレビューが機能しない。

  • プログラムの土台としては有能だが、プログラマー自身が内容を理解していないのは問題だと。

 

コードレビュアーの約7割が、AI生成コードのレビュー・修正に「週3時間以上」を費やす実態

「Q5. Q1で「何度もある（5回以上）」「数回ある（2～4回）」「一度だけある」と回答した方にお聞きします。直近1か月で、AI生成コードのレビュー・修正に費やした追加時間は、週あたりどの程度ですか。」（n=277）と質問したところ、「週5時間以上」が21.3%、「週3～4時間程度」が46.2%という回答となりました。

Q5

  • 週5時間以上：21.3%

  • 週3～4時間程度：46.2%

  • 週1～2時間程度：23.5%

  • 週1時間未満：6.1%

  • 追加時間は発生していない：2.2%

  • わからない/答えられない：0.7%

 

回答者の78.6%が、直近半年以内にAI生成コード起因のバグ・障害修正を経験、「何度もある」も32.0%

「Q6. あなたは直近6か月以内に、AI生成コードが原因でバグや障害が発生し、その修正対応に関わった経験がありますか。」（n=322）と質問したところ、「何度もある（3回以上）」が32.0%、「数回ある（1～2回）」が46.6%という回答となりました。

Q6

  • 何度もある（3回以上）：32.0%

  • 数回ある（1～2回）：46.6%

  • ない：20.5%

  • わからない/答えられない：0.9%

 

レビュアーの74.8%が、「コードを書く速度は上がったが、届ける速度は変わらない」と実感

「Q7. あなたは、AIの活用によって「コードを書く速度」は上がったが、「動くソフトウェアを届ける速度」はあまり変わらないと感じますか。」（n=322）と質問したところ、「非常にそう感じる」が17.7%、「ややそう感じる」が57.1%という回答となりました。

  • 非常にそう感じる：17.7%

  • ややそう感じる：57.1%

  • あまりそう感じない：15.5%

  • 全くそう感じない：3.4%

  • わからない/答えられない：6.2%

 

AI生成コードの増加で、約8割が「コードベース全体の品質維持が困難になる」と懸念

「Q8. あなたは、このままAI生成コードが増え続けると、コードベース全体の品質が維持できなくなると思いますか。」（n=322）と質問したところ、「非常にそう思う」が23.0%、「ややそう思う」が53.4%という回答となりました。

Q8

  • 非常にそう思う：23.0%

  • ややそう思う：53.4%

  • あまりそう思わない：17.7%

  • 全くそう思わない：2.8%

  • わからない/答えられない：3.1%
     

AI生成コードに関する「明文化ルール」は27.3%にとどまり、「暗黙のルール」が43.5%という結果に

「Q9. あなたの所属する組織では、AI生成コードに関するルールやガイドラインはありますか。」（n=322）と質問したところ、「明文化されたルール・ガイドラインがある」が27.3%、「暗黙のルールや口頭での取り決めがある」が43.5%という回答となりました。

Q9

  • 明文化されたルール・ガイドラインがある：27.3%

  • 暗黙のルールや口頭での取り決めがある：43.5%

  • ルールはないが、検討中である：17.1%

  • ルールはなく、特に検討もされていない：6.8%

  • わからない/答えられない：5.3%

 

AI時代のレビュアーに求められるスキル、「品質基準を言語化してAIに指示する力」「AIが生成したコードの意図を読み解く力」が上位

「Q10. あなたは、AI時代のコードレビューにおいて、今後レビュアーに求められるスキルは何だと思いますか。（上位3つまで回答可）」（n=322）と質問したところ、「品質基準を言語化してAIに指示する力」が52.2%、「AIが生成したコードの意図を読み解く力」が41.6%、「AIに任せる範囲を見極める判断力」が40.7%という回答となりました。

Q10

  • 品質基準を言語化してAIに指示する力：52.2%

  • AIが生成したコードの意図を読み解く力：41.6%

  • AIに任せる範囲を見極める判断力：40.7%

  • セキュリティリスクを見抜く力：30.7%

  • 後輩にAIとの付き合い方を教える力：14.3%

  • AIを使わずに自力で書く基礎力：12.4%

  • その他：0.0%

  • わからない/答えられない：4.3%

 

まとめ

今回は、業務でコードレビューを担当しているITエンジニア322名を対象に、AI生成コードのレビュアー負担に関する調査を実施しました。その結果、レビュー経験者の86.3%が「レビュアーの負担が増えた」と実感していること、また78.6%がAI生成コード起因のバグ・障害修正を経験していることが明らかになりました。

まず、直近6か月以内のAI生成コードのレビュー経験は、「何度もある」「数回ある」を合わせ80.4%に達しました。レビュー経験者の86.3%が「負担増」を実感しており、週3時間以上の追加対応も67.5%を占めます。問題点として「提出者本人がコードの内容を説明できなかった」（49.5%）が最多で、「動作するが理解しにくいコード」（33.6%）が続きました。AI生成コード起因のバグ・障害修正経験は78.6%に上り、「何度もある」も32.0%です。「コードを書く速度は上がったが、届ける速度は変わらない」と感じる割合は74.8%、コードベース全体の品質維持への懸念も76.4%に達しました。AI生成コードに関する明文化ルールがある組織は27.3%にとどまり、「暗黙のルール」（43.5%）が最多です。今後求められるスキルでは「品質基準を言語化してAIに指示する力」（52.2%）がトップとなりました。

本調査から、AIによるコード生成の高速化が、レビュアーに新たな負担を生んでいる実態が浮き彫りになりました。米GitClear社が数億行のコードを分析した調査（※1、2）でも「コピペの急増と保守性の低下」に警鐘が鳴らされるなど、この品質課題は世界的なトレンドです。AI任せによるレビューの機能不全を防ぐには、組織のルール整備と並行し、コードの意図を読み解き品質をコントロールできる「本質的なエンジニアスキル」の育成が急務です。AI時代だからこそ、こうしたスキルを磨き続ける人材の価値は、今後さらに高まっていくでしょう。

※1：出典：GitClear社 ｜"2025 AI Copilot Code Quality Report"（2025年）https://www.gitclear.com/ai_assistant_code_quality_2025_research

※2：出典：GitClear社 ｜"Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality"（2024年）https://www.gitclear.com/coding_on_copilot_data_shows_ais_downward_pressure_on_code_quality 

本調査のダウンロードはこちら：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/articles/210

 

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会社概要

 

会社名　：株式会社キッカケクリエイション

設立　　：2020年3月26日

代表者　：代表取締役　川島 我生斗

所在地　：東京都渋谷区桜丘町22番14号 N.E.Sビル N棟３階

事業内容：ITキャリア支援事業、IT転職映像メディア、ITライフスタイルメディア

URL　　：https://kikkakecreation.com/

【本件に関するお問い合わせ先】

株式会社キッカケクリエイション

E-mail：pr@kikkakecr.com

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