GMOインターネットグループ、生成AI業務活用率95％、複数AIサービス利用率は80％に到達

2025.10.20

バイブコーディングの経験は60％超、セキュリティと品質が課題

同調査によると、RPAやExcelによる業務スクリプトの自動化や関数生成、エンジニアによるGitHub CopilotなどのIDE支援ツール活用を含む「生成AIコーディング率」は、エンジニアで88.0％、非エンジニアでも46.3％でした。

GMOインターネットグループ「AI活用実態調査、生成AIコーディング率（業務活用者）」2025年9月発表

一方、Gemini CLIやClaude CodeといったAIコーディングエージェントを用いる、いわゆる「バイブコーディング」の業務実践者は30.2％にとどまりました。ただし、業務での実践はないものの試用した経験のあるエンジニアも同数で、全体では合計60.4％が経験済みと分かりました。バイブコーディングはセキュリティや品質担保の観点で課題が残るため、今後の業務導入を模索・検討する段階にあると同グループでは推察しています。

GMOインターネットグループ「AI活用実態調査、バイブコーディング率（エンジニア）」2025年9月発表

AIに委ねる業務と人が担う業務の境界に変化が

今回の調査では、生成AIを利用するうえで「最終調整や意思決定は人が担うべき」という回答が多かったとのことです。

そして回答者からの声として、AIの失敗パターンが把握されつつある直近では、AIに任せる領域は「たたき台の作成」「変換」「要約」「アイデア出し」などが適しているとの意見を紹介しました。

また、1年前は「コード生成は人間が行うべきだ」との回答が目立っていた一方で、現在はバイブコーディングの活用が浸透しつつあり、AIに委ねる業務と人が担う業務の境界がこの1年で変化していると同グループは分析しています。

生成AIを使いこなす条件──複数AIの使い分けと成果

調査では、生成AIを「使いこなしている人」の条件として、モデルやサービスの特性を理解した上で用途に応じて複数のAIを使い分けられることと、毎日の業務に取り入れて時間削減や品質向上といった成果に結びつけられることが回答者から挙げられました。

GMOインターネットグループではこの結果を踏まえ、以前はAIの活用範囲を広げる「量」が重視されていたが、直近は「どの業務でどう活用するか」という「質」を追求できる人材が評価される段階に移っているとみています。

同グループのパートナーからは、「生成AIを使いこなせているなと思う人」について、以下の特徴が挙げられました。

「AIサービスやモデルごとの特性、そのサービスの学習モデルや仕組みを理解し適切に使い分けたり、適切なプロンプトを投げたり適切な用途に自然に使えたり、学習モデルごとのバックボーンやメリット・デメリットを比較検討し取捨選択できる人です」

「AIの出力結果に対して、適切なネクストアクション（さらにAIで解析や深掘りを続けるのか、最終判断として人間が調整するのかの判断）ができており、自分なりのAIの活用方法を見出し、業務に落とし込めている人だと思います」

「AIの特徴や限界を理解したうえで、自分の業務を補完する相手としてとらえている人だと思います。資料作成やコード生成をAIに任せつつ、自分は判断や調整に集中するなど、役割分担を意識して成果につなげられる人がそうだと考えます」

有料ツール活用とAIツールの比較評価が進めば、業務での活用がさらに広がることが期待されます。