CloudBees（クラウドビーズ）は2026年5月19日、「2026年版コードアバンダンスレポート」を発表し、AI生成コードが企業がコード配信に使うシステムを上回っており、AIへの対応状況に関する認識と実際の運用状況との間に大きなギャップが生じていることを明らかにした。213人の企業テクノロジーリーダーを対象としたこの調査では、インフラコストの上昇、ガバナンスフレームワークの脆弱性、運用リスクの増大が指摘され、回答者の81%が本番環境の障害をAI生成コードに起因するものとしている。
調査によると、AIは開発ワークフローに深く浸透しており、技術リーダーの64%がAIは広く採用されているか、エンジニアリングプロセスに完全に統合されていると回答している。コード出力は増加しているものの、回答者はその出力をビジネス成果に結びつけることに困難を感じていると報告しており、これはAIコーディングツールが広く使用されているにもかかわらず、ビジネス成果に目立った改善が見られないという外部調査結果と一致する。
CloudBeesは、コード量と開発成果の著しい増加を強調した。リーダーの67%が過去12カ月間でコード量が著しく増加したと報告し、52%が機能とプルリクエストの成果が増加したと報告した。しかし、価値の測定と帰属は遅れている。組織の36%はROIを測定せずにAI支出を追跡しているか、ROIを全く測定していない。また、AI支出のわずか31%しか具体的なビジネス成果に結びついていないにもかかわらず、51%がROI測定に強い自信を持っていると表明した。
コスト圧力は多層的であり、トークン消費だけでなく、テスト、インフラストラクチャー、セキュリティーにも及んでいると説明された。回答者の半数以上がCI/CDインフラストラクチャーへの支出が大幅に増加したと回答し（54%）、53%がテスト、セキュリティースキャン、デプロイメントのコスト上昇を報告した。財務管理は限定的であるようで、トークンの上限または割り当てを厳密に設定しているのはわずか27%、自動化された管理を実施しているのは18%にとどまった。予測可能性は依然として課題であり、45%がAI支出は四半期ごとに非常に予測可能であると回答した。
この報告書は、AIによってコード作成からデプロイメントまでのプロセスが短縮されるにつれ、ガバナンスと検証に不備が生じていることを指摘した。回答者の大多数（81%）が、AI生成コードに関連する本番環境の問題が増加したと報告し、70%がテストスイートの維持管理がコード作成自体よりも大きな負担になっていると回答した。責任体制は多くの場合、経営幹部のエンジニアリング部門に委ねられており、46%がCTOまたはエンジニアリング担当副社長をAI関連の障害に対する最終責任者としている一方、AI専用のガバナンス機能を設けていると回答したのはわずか12%だった。
CloudBeesは、運用上のベンチマークを提供するために、独自の複合スコアであるコード豊富度準備評価（CARE）インデックスを導入した。これは、生産性の結果に関連して、AI駆動型コストを追跡、帰属、予測する企業の能力を評価するものだ。2026年の業界ベースラインは100点満点中83.6点と報告されており、調査対象組織全体で準備状況に対する自己申告による自信が高いことを示している。このインデックスは、認識されている準備状況と運用能力の間のギャップを明らかにした。可視性スコアは比較的高いままで、回答者の54%がコストの可視性が非常に明確であると回答したが、帰属と予測可能性の指標は遅れていた。
CloudBeesのCEOであるAnuj Kapur氏は、この状況を初期のクラウド導入パターンの再現と捉え、堅牢な経済・セキュリティー管理なしに急速に導入を進めると、コストが顕在化しベンチマークが変動した際に企業がリスクにさらされる可能性があると警告した。IBMのLangflowプロジェクトのPhil Nash氏は、AIによるコード生成の加速は価値提供への第一歩に過ぎず、高品質な製品を生み出すには検証、テスト、監査、展開が必要であると指摘した。
「State of Code Abundance 2026」の調査結果は、CloudBeesが主催するバーチャルサミット「Agentic DevOps World 2026」で発表された。このサミットには、CIO、CTO、エンジニアリング担当副社長が集まり、ガバナンス、コストの可視化、大規模デリバリーにおける信頼性について議論した。この独立調査は、CloudBeesの委託を受けてTrendCandyが実施し、213名の企業テクノロジーリーダーを対象に、95%信頼水準で±8%の誤差範囲で実施された。
出典：CloudBees
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