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ITエンジニアの73.1％が「2030年時点でAIエージェントが一定程度業務を自律実行する」と予想、サーバーワークス調査
2026年8月21日 06:00
株式会社サーバーワークスは20日、ITエンジニアを対象にした、AIエージェントに関する調査結果を公表した。調査によると、回答者の勤務先の52.7％がAIエージェントを全社または一部部署に導入済みで、81.1％がAIエージェントには人間より優れた判断をする場面が「多くある」「一部ある」と回答している。また、73.1％が2030年時点でAIエージェントが一定程度業務を自律実行すると予想している。
調査は、全国に住む20歳以上の企業に勤めるITエンジニア260人を対象に実施した。AIエージェントの認知については「内容まで理解している」が39.2％で最も多く、「概要は理解している」の36.9％が続いた。両者を合わせると76.1％となり、ITエンジニアの4人に3人以上がAIエージェントの内容または概要を理解していると分析している。
勤務先における導入状況は、「全社導入している」が28.5％、「一部部署で導入している」が24.2％で、合計52.7％となった。「PoCを実施している」の7.3％、「導入を検討している」の7.3％を加えると、67.3％が導入済みまたは導入に向けた段階となっている。
個人での利用状況では、「時々利用している」が32.3％で最も多く、「日常的に利用している」が28.8％だった。両者を合わせた利用者は61.1％である一方、「利用したことはない」も28.1％となり、個人利用は一定程度進んでいるものの、利用経験のない層も一定数存在する。
AIエージェントに最も期待することは、「単純作業の自動化」が25.4％で最多となり、「開発スピード向上」が22.7％で続いた。また、「品質向上」と「人手不足の補完」がいずれも10.8％となり、効率化だけでなく、成果物の質の向上や人材不足への対応にも期待が寄せられている。
一方、活用における最大の懸念は「誤判断」の16.5％で、「情報漏えい」14.6％、「ハルシネーション」14.2％が続いた。判断の正確性と情報セキュリティが、活用にあたっての主要な懸念となっている。
AIエージェントが業務を行う際、人間による承認が必要かを尋ねた質問では、「多くの業務で必要だが、承認がなくてもよい業務もある」が44.2％で最も多く、「常に必要」が26.2％、「高リスク業務のみ承認が必要」が13.1％となった。
ITエンジニアが関わる10業務（技術調査・情報収集、技術ドキュメント作成、コード生成、コードレビュー、テスト実行、バグ調査、ログ分析、インフラ運用、障害対応、本番環境へのデプロイ）について、AIと人間の役割分担を尋ねた質問では、すべての業務において、AI主体（「AI単独で実施してよい（完全自律）」および「人間による確認後なら実施してよい（AIが実行、人間が承認）」と回答した割合の合計）が、人間主体（「AIは補助として活用し、人間が主体で実施すべき」および「AIに任せるべきではない」と回答した割合の合計）を上回った。
完全自律を許容する割合が比較的高かったのは「技術調査・情報収集」の27.3％と「ログ分析」の25.4％だった。一方、「障害対応」は6.5％、「本番環境へのデプロイ」は8.8％にとどまり、事業やシステムへの影響が大きい業務ほど、人間の確認や関与を重視する傾向がみられる。
AIエージェントが人間より優れた判断をする場面があると思うかについては、「多くある」が31.9％、「一部ある」が49.2％となり、合計81.1％が人間より優れた判断をする場面があると回答した。「ない」は8.5％だった。
2030年時点でのAIエージェントの進化予測については、「一部業務を自律実行する」が45.4％で最多となった。「多くの業務を自律実行する」の17.7％、「業務の大半を自律実行する」の10.0％を合わせると、73.1％がAIエージェントによる一定程度の業務自律実行を予想している。
将来のITエンジニア需要については、「人数は大きく変わらず、求められるスキルが変化する」が39.2％で最多だった。一方、「人数は減少する」の34.2％と「大幅に減少する」の12.7％を合わせると46.9％となり、半数弱がITエンジニアの人数は減ると予想している。
今後、AIエージェントを業務で活用したいかについては、「積極的に活用したい」が23.8％、「活用したい」が49.6％で、合計73.4％が活用意向を示しました。「あまり活用したくない」「活用したくない」は合計3.1％だった。
サーバーワークスは、今回の調査から、AIエージェントの活用は「利用するかどうか」から、「どの業務を、どの程度まで自律させるか」へと論点が移りつつあることがうかがえると分析している。
技術調査・情報収集やログ分析では完全自律への許容度が比較的高く、障害対応や本番環境へのデプロイでは低いことから、一律に自動化するのではなく、AIに委ねる権限の範囲と人間の承認ポイントを設計することの重要性が示唆されたと指摘している。また、「誤判断」「情報漏えい」「ハルシネーション」が上位の懸念となっており、活用拡大にあたっては、精度評価、情報管理、監視・承認体制を含む運用設計が求められるとしている。