生成AI導入率、「プロ開発者」は愛好家や学生と比べて2倍　SlashData調査：経験6〜10年の開発者がリード

　SlashDataはこの差について、「インフラとツールへのアクセスのしやすさ」「イノベーションを求める組織的圧力」「高機能なアプリケーションを作るインセンティブ」といった要因に起因する可能性があると分析している。

　プロ開発者は多くの場合、アプリケーションに高い機能性、パフォーマンス、競争優位が要求される環境で働いており、これらはいずれも生成AIが貢献できる分野だ。これに対し、ホビイスト／学生は、利用できるリソースが限られていたり、複雑な技術を探求するインセンティブが少なかったりする可能性があると、SlashDataは説明している。

フルマネージドサービスやAPI、自己管理モデルによって、生成AI機能／生成以外のAI機能をアプリケーションに追加している開発者の割合（提供：SlashData）

中堅開発者がパイオニア

　生成AI機能の導入率は、経験年数6〜10年の開発者が最も高く（26％）、3〜5年の経験者がこれに続いている（23％）。この「中堅」グループは以下の要因から、生成AI機能を導入しやすい立場にある。

　これに対し、ジュニア開発者（経験年数1年未満）は最も導入率が低く（11％）、これはスキル不足と、プロジェクトで簡単な領域を担当していることが原因と考えられる。経験年数11年以上の開発者も導入率が低い（17％）が、これは「管理的または監督的な業務に就いているからではないかと」SlashDataは指摘している。

中規模企業がリード

　所属企業の規模別に開発者の生成AI機能の導入率を見ると、中規模企業（従業員数101〜1000人）が最も高い（29％）。「中規模企業はイノベーションに投資する資金力と、迅速に行動する俊敏性のバランスが取れていると」SlashDataは指摘する。

　大企業（従業員数1001人以上）はこれより導入率が少し低く（24％）、SlashDataによるとこれは官僚主義的な惰性やレガシーシステムに起因する可能性があるという。フリーランサーと小規模企業は13〜16％と大きく後れを取っており、SlashDataはその要因として、利用可能なインフラや時間の制約を挙げている。

AIはまだ万人向けではない

　SlashDataは、開発者の80％はまだ生成AI機能を導入しておらず、「導入はまだ初期段階であり、生成AIを提供する側は、慎重なターゲティングが必要だ」と述べている。

　さらにSlashDataは、技術的な複雑さ、不明確なユースケース、リソースの制約など、原因が何であれ、多くの開発者が生成AIの導入に依然として慎重だが、それは合理的だとの見方も示す。生成AIには、コスト、実装、倫理、データプライバシーに関する課題があるからだ。

　「AIを万能ソリューションとして扱ってはならない。使う側は、誇大宣伝に踊らされず、個別の導入パターンを踏まえて、適用領域、社内へのメッセージ発信、製品機能を調整すべきだ」（SlashData）