ソフトウェア開発

ソフトウェア開発の仕事はどう変わるか

観点	Claude Fable 5.1	GPT-6 Astra
何が残るか	設計・開発では目的と制約の設定、出来の確認、例外の発見が残り、顧客との相談では合意形成が、修正では本番への影響を見た採否の承認が残る。理由は、相手が人の説明と責任を求めることと、本番環境や秘匿コードに関する契約上の制約。大規模コードで設計の一貫性を保てるモデルと、観測データに直接触れる権限がそろえばこれらも縮む。	曖昧な要求を具体化し、設計で何を優先するかを決める仕事が残る。人は既存環境との整合、性能、安全性、運用の負担を確かめ、テストそのものの不足を見つける。顧客と費用や納期を調整し、障害時に復旧の順番を選ぶ役割も続く。利用条件を再現して独立に検証でき、変更を確実に戻せるなら、レビューや承認に使う時間もさらに減る。
誰が残るか	総人数は大きく変わらないが、実装を主に担う経験の浅い開発者の枠は減り、一人が複数のエージェントの成果を確認し、設計と採否を判断する構成になる。チームは小さくなり、経験者の比率が上がる。経験の浅い層は、エージェントの出力の確認と検証を通じて育つ経路に移る。	開発需要が増えるため、職種全体の人数が減るとは限らないが、指示された実装だけを担う役割は縮む。一人が要件から運用まで扱う範囲が広がり、設計、検証、障害対応に強い人の比重が上がる。若手は生成コードを受け取るだけでなく、不具合を再現し、既存コードとの関係を調べて直す経験が必要になる。変更の量が増えるほど、確認に使う時間の配分が重要になる。
求められる力	エージェントに作業を任せるための課題の切り分けと指示の書き方、生成されたコードを短時間で読み、設計の整合や抜けを見つける力、検証基準を要件から導く力、本番環境と事業への影響を判断する力、顧客や他部署と合意を作る力。	要件を検証可能な形にし、期待する動作と壊してはいけない条件を明確にする力が要る。AIの変更では依存関係と設計上の選択を理解し、テストの合格だけでなく実際の利用で品質を確かめる。障害を再現して原因を絞り、修正の影響を検証する力も重要になる。後から変更できる構造と記録を整え、費用、品質、納期の選択を関係者へ説明することが求められる。

質問文と回答の全文 →

ソフトウェア開発の業務を置き換える可能性のあるAIツール

ロゴ	ツール名	できること
	Claude Code ↗Anthropic	端末やエディタから、バグ修正・テスト・リファクタリングなどの開発作業をAIエージェントが進める。
	Codex ↗OpenAI	コードの読み解き、機能の追加、レビュー、不具合の修正をAIが行う。端末、エディタの拡張、クラウドで使える。
	Cursor ↗Anysphere	デスクトップアプリや端末から、開発作業をAIエージェントに任せられる。複数のエージェントを並行して動かせる。
	GitHub Copilot ↗GitHub	書いているコードの補完、質問への回答、複数ファイルにまたがる変更、プルリクエストのレビューをAIが行う。

ソフトウェア開発の雇用の変化

• 2026年11月4日🦺 人員削減技術の活用を理由に挙げたCanva ニュースルーム「An important update on our team」 ↗

  豪Canva、社員の22%にあたる1,271人に影響する組織再編　人員削減を含む豪Canvaは11月4日、社員1,271人（22%）に影響する組織再編を発表した。CEOのメモによると、一部の社員は会社を去る。役割の変更や拠点への転勤を求められる社員もいる。CEOは、今年は成長が10年で初めて鈍ったと説明した。メモは新しい技術が作り方を変えているとも述べた。

• 2026年11月3日🦺 人員削減技術の活用を理由に挙げたFiserv 2026年第3四半期決算リリース ↗

  米Fiserv、従業員と外部委託を計3,000人削減　「AI前提」で組織を簡素化米決済大手Fiservは11月3日の決算説明会で、従業員と外部委託を計3,000人減らしたと明らかにした。CEOによると、上級管理職は10%超減った。会社はコスト削減計画の目標を10億ドルに倍増した。CEOは、AIをすべての業務に組み込むとも説明した。

• 2026年10月29日🦺 人員削減AIが理由ではないと説明Pipedrive 公式ニュースルーム ↗

  CRMのPipedrive、全拠点で組織を大幅に縮小する案を発表。既存の職の大半が対象エストニア発のCRM企業Pipedriveは10月29日、全拠点で組織を大幅に縮小する案を発表した。CEOのパウロ・クーニャ氏は、現在の職の大半が影響を受けると説明した。チーム・管理階層・拠点の数を減らす。理由として、中小企業がAIにソフトの推薦を求めるようになり、無料の流入が急減したことを挙げた。CEOは、AIによるコスト削減や人の置き換えが目的ではないとも述べた。

• 2026年10月29日採用抑制・凍結AIで置き換えると説明ServiceNow 2026年7〜9月期決算説明会の書き起こし ↗

  ServiceNow、社内AIの効率化で採用を抑え、総従業員数がわずかに減少と説明米ServiceNowは10月29日の決算説明会で、社内でのAI活用の効果を説明した。CFOは、社内AIで年10億ドル超の効率化を達成したと述べた。CFOは、その効率化で採用人数を抑えられていると説明した。営業事務などの職は大きく減り、ノルマを持つ営業職は2桁増えた。CEOは、総従業員数がわずかに減ったと述べた。

• 2026年10月22日🦺 人員削減技術の活用を理由に挙げたBarclays ↗

  バークレイズ、AIによる効率化などで正社員約5,000人の削減を見込むバークレイズは10月22日の決算説明資料で、正社員約5,000人の削減見込みを示した。同社によると、対象は従業員の約5%で、約6割は開発者を含む支援部門だ。同社は成果として、組織の簡素化とAIによる技術変革の効率化を挙げた。

• 2026年10月21日🦺 人員削減Electronic Arts 公式ニュース ↗

  米EA、BioWareを閉鎖し次の「Mass Effect」開発を中止。報道では約400人を削減米エレクトロニック・アーツ（EA）は10月21日、BioWareのスタジオを閉鎖すると社内メモで発表した。初期開発中だった「Mass Effect」の新作は中止する。EAは「skate.」の開発チームも縮小する。ロイターによると、Bloombergは約400人（全従業員の約3%）の削減と報じた。社内メモはAIに言及していない。

• 2026年10月15日配置転換・再教育技術の活用を理由に挙げたみずほFG ニュースリリース ↗

  みずほ、営業・事務などの非エンジニア社員を3か月でAI開発人材に営業・事務などの非エンジニア社員を、3か月の研修でAIアプリケーション開発人材に育てる「みずほAI Bootcamp」の本格運用を始めた。6〜8月の試行に参加した5名は9月にエンジニア職へ移り、11月からは約20名で実施し、まず100人規模を目指す。

• 2026年10月14日🦺 人員削減AP通信 ↗

  Netflix、従業員の約6%にあたる1,000人近くを削減共同CEOが社内メモで「組織の変更」として約1,000人の削減を伝えた。プロダクト・技術・法務・人事が中心で、事業は好調なまま重点分野への投資は続けるとしている。

• 2026年10月9日採用抑制・凍結技術の活用を理由に挙げたメンバーズ ↗

  メンバーズ、生成AIで定型工程の人材需要が減り、中途採用の量的拡大を抑制メンバーズは10月9日の開示で、生成AIで一部の人材の需要が減ったと説明した。同社は中途採用をAX領域の専門人材に絞り、量的な拡大を目的とした採用を抑えている。同社は2028年4月入社以降の新卒採用の規模を改めて精査する。

• 2026年10月6日🦺 人員削減AIで置き換えると説明DNB Bank ASA ↗

  DNB、技術・サービス部門の再編で約400人分（FTE）を削減ノルウェーの DNB は、Technology & Services 部門の再編の一環として約400フルタイム換算の人員を減らすと発表した。顧客データの管理や KYC、技術開発とコーディングで AI エージェントが効率化に寄与しているとし、組織とスキル構成を変えると説明した。削減は2026年第4四半期中に完了する予定。

• 2026年9月29日🦺 人員削減SEC提出書類 8-K ↗

  Workday、従業員の約2.5%を削減SEC提出書類で、主にプロダクト・技術部門の約2.5%を減らすと開示した。チーム構成を成長戦略に合わせるためと説明し、重点分野の採用は続ける。

• 2026年9月2日AI関連の採用・募集技術の活用を理由に挙げたDeloitte Global ↗

  Deloitte、新部門でAIエンジニアの採用・育成計画を発表Deloitteは、オープンモデル支援の新部門で2027年度までにエンジニアの採用・研修・認定を進める計画を発表した。採用人数・完了実績・雇用純増は示されていない。

• 2026年8月13日採用抑制・凍結技術の活用を理由に挙げたLaboro.AI ↗

  Laboro.AI、生成AIで生産性が上がり、期初の想定より少ない人員で同じ売上を見込むLaboro.AIは8月13日、2026年9月期の業績予想を上方修正した。同社は生成AIの活用などでフロントメンバーの生産性が上がったと説明した。同社は期初の想定より少ない人員で同じ売上を見込み、人件費と採用研修費が計画を下回るとした。

• 2026年8月5日🦺 人員削減AIが理由ではないと説明Etsy ↗

  Etsy、従業員の約12%にあたる約220人を削減　CEOはAIを理由とする見方を否定米Etsyは8月5日、従業員の約12%にあたる約220人を減らす再編計画を発表した。削減は製品・エンジニアリング部門が中心で、再編後の従業員は約1,600人になる見込み。CEOは社員向けの文書でAIを理由とする見方を否定した。

• 2026年8月5日🦺 人員削減技術の活用を理由に挙げたLatch ↗

  DOOR（旧Latch）、人員の約32%にあたる約65人分を削減　AIの組み込みで開発組織を小さく米Latch（DOORに改称）は8月5日、人員の約32%にあたる約65人分を減らす再編計画を発表した。同社はソフトウェア開発や顧客サポート、社内システムにAIを組み込んだと説明した。同社はAIを使った開発により、より小さな開発組織で製品計画を進められると見込む。

ソフトウェア開発のAIの導入・活用事例

• 2026年11月4日AIの導入・活用事例三井住友ファイナンス＆リース プレスリリース ↗

  三井住友ファイナンス＆リース、6人・半年想定の開発をAIで1人・1週間に三井住友ファイナンス＆リースは11月4日、生成AIを使う開発手法を発表した。米Replitの開発環境と自社の資産管理サービスを組み合わせる。会社は、従来6人・約半年と想定した開発を1人・1週間で実現したと説明した。効果は対象業務や要件により異なるとも記している。

• 2026年10月29日AIの導入・活用事例ドリコム 決算説明資料 ↗

  ドリコム、外注費などの40億円をAI活用で25%圧縮する目標ドリコムは10月29日、2027年3月期第2四半期の決算説明資料を公表した。同社は「AIを前提とした組織への転換」を掲げた。資料によると、外注費と原材料仕入高の40億円をAI活用で25%圧縮する目標だ。対象は開発、品質管理、カスタマーサポート、翻訳、データ分析などの業務だ。一方で同社は、労務費を20%増やすとしている。

• 2026年10月29日AIの導入・活用事例LINEヤフーコミュニケーションズ ↗

  LINEヤフーコミュニケーションズ、AIと自動化で年約30万時間を効率化し約194人分の業務拡大に対応LINEヤフーコミュニケーションズは10月29日、AI活用の成果を公表した。同社は2025年度に年約30万時間相当を効率化したと説明した。このうちAI活用で生んだ時間は約18万時間だという。同社はこの余力で約194人分の業務拡大に対応したとしている。QA工程の工数は2027年度までに最大80%省力化する目標だ。

• 2026年10月29日AIの導入・活用事例野村総合研究所 ↗

  野村総合研究所、AIエージェント型開発の検証で社員工数30%削減を確認と公表野村総合研究所は10月29日の決算説明で、AIエージェント型開発の検証結果を示した。特定プロジェクトで社員工数を30%削減した。来期の本番適用に向けて進展中だ。汎用AIツールの適用率は約75%まで拡大した。人員の変化についての記述はない。

• 2026年10月26日AIの導入・活用事例MotorK Q3 2026 Results ↗

  MotorK、社内でAIエージェント230超を毎日稼働、従業員は約274人に自動車販売向けSaaSのMotorKは10月26日、2026年1〜9月期の決算を公表した。従業員数は約274人で、前年の326人から減った。人件費は14%減の1,520万ユーロで、会社は基盤統合とAIによる生産性向上が要因だと説明した。社内では230を超えるAIエージェントが毎日動き、コードの大半をAIが書いていると述べた。

• 2026年10月23日AIの導入・活用事例ATOSS ↗

  独ATOSS、AIで開発の生産性向上と説明　売上12%増で従業員は844人に微減独ソフト会社のATOSSは10月23日、第3四半期の決算を公表した。同社は利益率の改善の理由に、コスト管理とAIによる生産性向上を挙げた。効果が大きいのは研究開発部門だと同社は説明した。1〜9月の売上高は前年同期比12%増の1億5580万ユーロだった。

• 2026年10月23日AIの導入・活用事例DeNA ↗

  DeNA、内製AIテストツールでテスト作成工数を最大90%削減DeNAの品質管理部は、内製のAIテストツールを社内で使っている。社内ではテスト作成工数を最大90%削減した。DeNAはこの仕組みを「DAAQ」として外部向けに提供を始めた。各工程の成果物は人がレビューする。

• 2026年10月21日AIの導入・活用事例クレディセゾン ↗

  クレディセゾン、業務削減が累計236万時間に　目標300万時間の79%（AI戦略の進捗）クレディセゾンは10月21日、AI戦略「CSAX」の進捗を報道陣に説明した。ペイメントナビによると、業務削減時間は2019年比の累計で236万2853時間に達した。同社の目標は2027年度末までに累計300万時間で、進捗率は79%だという。報道では、内訳はAIが49万9162時間、内製開発が170万18時間とされた。

• 2026年10月21日AIの導入・活用事例日立ソリューションズ 未来へのアクション ↗

  日立ソリューションズ、品質保証業務のAIエージェントでタスクにより30〜70％の工数削減と紹介日立ソリューションズは品質保証業務向けのAIエージェントを社内で使っている。社内展開は2025年9月に始まった。同社によると、タスクによって30〜70％の工数が減った。同社はこの仕組みの外部提供を構想中だと述べた。

• 2026年10月21日AIの導入・活用事例ServiceNow Japan ↗

  鴻池運輸、生成AIで社内システムの開発作業時間を70%減らす目標鴻池運輸は2026年7月、ServiceNow上のアプリ開発に生成AIの支援機能を組み込んだ。鴻池運輸は、開発作業時間を2027年3月末までに70%減らす目標を掲げる。鴻池運輸は、減った時間を要件整理や品質向上に振り向ける計画だ。

• 2026年10月21日AIの導入・活用事例SpiralAI ↗

  SpiralAI、AI導入でゲーム開発人員を30分の1にと日経が報道日本経済新聞は10月21日、SpiralAIがAI導入でゲーム開発人員を30分の1にしたと報じた。SpiralAIは6月1日から、正社員約20人に給与減額なしの週休3日制度を導入した。同社はAIで生まれた生産性を人材の獲得と定着に振り向けると説明している。

• 2026年10月19日AIの導入・活用事例prtimes.jp ↗

  アイスリーデザイン、コーポレート部門の30業務にAIを実装し年間1,565時間の削減を報告アイスリーデザインは、経営企画、法務、経理財務、採用・人事、情報システムなどの30業務にAIを実装したと発表した。業務効率化率58.2％、年間1,565時間の削減効果を実現したと述べた。

• 2026年10月6日AIの導入・活用事例Ｓｋｙ ↗

  Ｓｋｙ、2万5千個超の社内AIエージェントを基盤に生成AI活用を「利益貢献」の段階へＳｋｙは、Gemini Enterprise app の導入で2万5千個以上の社内エージェントが定着した実績を基に、生成AIの活用を作業の効率化から実業務の利益貢献へ移す「第2フェーズ」に入ると発表した。自社開発のAIツールを手放して外部サービスに全面移行し、高度な活用者を認定する制度と社内コンテストを運用する。人員の変化についての記述はない。

• 2026年9月14日AIの導入・活用事例ソニー銀行 ↗

  ソニー銀行、勘定系システムの開発に生成AIを本格適用　工数40%削減・開発期間30%短縮ソニー銀行は富士通と、勘定系システムの開発に生成AIを使っている。基本設計から結合テストまでの工数を40%削減した。同じ工程の開発期間は従来比で30%短縮した。製造工程ではソースコード生成率99%を達成した。最終判断と品質保証は人が担う。

• 2026年9月2日AIの導入・活用事例Taskhub マガジン ↗

  インパクトHD、AI開発と営業会議の自動記録の運用を紹介DX責任者は、AIを活用した開発と会議ボットによる営業記録の自動化を説明した。

• 2026年7月29日AIの導入・活用事例パナソニック ↗

  パナソニック コネクト、生成AIの活用で2025年度に78.8万時間を削減と報告パナソニック コネクトは7月29日、自社向けAIアシスタント「ConnectAI」の2025年度の活用で、総労働時間の3.4％にあたる78.8万時間を削減したと発表した。2030年に総労働時間の10％をAIで削減することをめざすとした。

• 2026年7月1日AIの導入・活用事例コクヨ ↗

  カウネット、社員アンケートでAI活用による業務時間の削減は平均月約5時間と報告カウネットは7月1日、コクヨのビジネスサプライ事業本部などの社員304名へのアンケートで、AIツールの活用による業務時間の削減は平均で月約5時間だったと発表した。削減した時間の使い道は「他のコア業務にあてた」が39.8%で最も多かった。

ソフトウェア開発に関する研究

• 2026年11月3日企業の報告Dice ↗

  Dice、2026年10月の米国技術職求人レポートでAI・機械学習求人の前年比を公表 ↗Diceは2026年11月3日時点の米国の技術職求人を集計し、2026年10月分の求人レポートを公表した。Lightcastの求人から情報技術のフルタイム、パートタイム、柔軟な勤務時間の求人700万件超を見ている。

• 2026年10月30日公的機関フィラデルフィア連邦準備銀行 ↗

  フィラデルフィア連銀、RichmondのAI職業類型で短期の自動化と増加の分布を整理 ↗フィラデルフィア連邦準備銀行のTheresa Dunne、Adam Scavette、Lei Dingは2026年10月30日、OpenAIのAlex Martin RichmondによるAI Jobs Transition Frameworkの職業類型を、BLSの職業別雇用・賃金と学歴、ACSの人口属性に重ねた。短期は2〜3年で、米国では自動化リスクが高い仕事が17%、AIにより増えると見込む仕事が11%だった、と記事は述べる。

• 2026年10月29日調査PE-BANK ↗

  PE-BANK「IT人材のリスキリング実態調査」、情報通信業の会社員300人の回答を公表 ↗PE-BANKは2026年10月29日、全国の22〜60歳で情報通信業に従事する会社員300人への「IT人材のリスキリング実態調査」を公表した。調査期間は2026年10月17日から19日で、方法はインターネットによるアンケートである。

• 2026年10月28日公的機関Statistics Canada ↗

  カナダ統計局、生成AIの時代の採用率と離職率の初期的な証拠を公表 ↗Statistics CanadaのTahsin MehdiとMarc Frenetteは2026年10月28日、労働力調査を使い、15〜64歳の雇用者の採用率と離職率を職業のAI曝露と補完性で分けて示した。対象期間は2006年1月から2026年8月で、カナダ10州に住む雇用者である。

• 2026年10月22日企業の報告Pew Research Center ↗

  Pew Research Center、AI曝露の高い職業での雇用の伸びを男女別に分析 ↗Pew Research CenterのNicole Smithは2026年10月22日、O*NET（Version 30.3）とCurrent Population Surveyの月次基本ファイルを使い、480職業の雇用者数の変化を生成AIへの曝露スコア別に男女で比べた。比べた期間は2017〜2019年と2023年1月〜2026年6月で、2020〜2022年は除いている。

• 2026年10月21日企業の報告Stanford HAI ↗

  Stanford HAI、労働市場のAI経済指標ダッシュボードの読み取りを公表 ↗Stanford HAIは2026年10月21日、Digital Economy Labが2026年6月に公開し月次で更新しているダッシュボード「AI Economic Indicators」の読み取りを記事にした。記事は、ソフトウェア開発とカスタマーサービスで働く22〜25歳の雇用が、2022年11月のChatGPT公開以降に年率で3%超低下し、直近数カ月は4.4%になった、とCanaries Dashboardを引いて述べる。

• 2026年10月16日企業の報告Anthropic ↗

  Anthropic社内で雇用と働き方がどう変わっているか（自社データの報告） ↗Anthropicが、自社の雇用・AI利用・成果の社内データ、従業員調査、17人への聞き取りから、社内の働き方の変化を報告した。技術部門の若手の割合は2025年初めから21%から14%に下がり、技術職の採用に占める若手は27%から9%に下がった。同社はこの1年で規模が3倍になったと述べている。自社データによる報告で、社内の人員削減は扱っていない。

• 2026年10月16日調査OSIE ↗

  OSIE「AI時代のWeb業務と必要なスキルに関する実態調査2026」：Web関連業務経験者200人の生成AI利用と重要な能力 ↗株式会社OSIEが、Web関連業務に携わる20〜69歳の男女200人にインターネット調査を行った。調査期間は2026年10月15日〜16日。生成AIの業務利用経験、用途、実務で重要と考える能力、学生が学ぶと役立つテーマを尋ねた。調査地域は全国。調査は登録モニターを対象とした非確率抽出で、設問によって母数が異なる。

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