AI導入で最も業務時間が減ったタスクは何ですか？

調査の結果、「テスト実行・結果確認」が38.9%で最多となりました。次いで「テストコードの作成」および「定型的なコーディング」が各38.0%となっています。

AI導入後に新たに発生・増加した業務は何ですか？

最も多いのは「プロンプトの設計・最適化」で52.6%でした。次いで「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%と続きます。

エンジニアはAI導入による業務変化をどう捉えていますか？

約9割（87.1%）のエンジニアが業務変化をポジティブに捉えています。スキルの幅が広がったと回答するエンジニアも半数を超えています。

プロジェクトの進め方にどのような変化がありましたか？

「短期プロジェクトの増加」（38.0%）や「プロジェクトの開発スピード向上」（36.1%）、「複数プロジェクトの並行対応」（34.3%）といった変化が顕著です。

この調査の対象者は誰ですか？

GitHub CopilotやChatGPT等のAIツールやAIエージェントを、直近6ヶ月以内に開発業務で使用している開発エンジニア108名です。

AI News NQ Analysis

[Survey of 108 AI-Utilizing Engineers] Is 'AI Stealing Jobs' True? — 90% Positively Embrace Workflow Changes; 'Ability to Evaluate AI Output' Outweighs 'Coding Ability'

NQ Score 90/100

N1 Content Completeness 10

AI Summary (NQ-processed)

TWOSTONE&Sons surveyed 108 developers who use AI tools. Nearly 90% view AI-driven workflow changes positively, citing significant time savings in testing and coding. However, new responsibilities such as prompt engineering and AI output review are emerging, shifting requirements toward mastering AI orchestration.

AI Analysis

Frequently Asked Questions

Q: AI導入で最も業務時間が減ったタスクは何ですか？: A: 調査の結果、「テスト実行・結果確認」が38.9%で最多となりました。次いで「テストコードの作成」および「定型的なコーディング」が各38.0%となっています。
Q: AI導入後に新たに発生・増加した業務は何ですか？: A: 最も多いのは「プロンプトの設計・最適化」で52.6%でした。次いで「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%と続きます。
Q: エンジニアはAI導入による業務変化をどう捉えていますか？: A: 約9割（87.1%）のエンジニアが業務変化をポジティブに捉えています。スキルの幅が広がったと回答するエンジニアも半数を超えています。
Q: プロジェクトの進め方にどのような変化がありましたか？: A: 「短期プロジェクトの増加」（38.0%）や「プロジェクトの開発スピード向上」（36.1%）、「複数プロジェクトの並行対応」（34.3%）といった変化が顕著です。
Q: この調査の対象者は誰ですか？: A: GitHub CopilotやChatGPT等のAIツールやAIエージェントを、直近6ヶ月以内に開発業務で使用している開発エンジニア108名です。