2025 年 DORA レポート: AI 支援によるソフトウェア開発の現状

※この投稿は米国時間 2025 年 9 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このたび、2025 年 DORA レポート: AI 支援によるソフトウェア開発の現状を発表しました。本レポートは、100 時間を超える定性データと、世界中の約 5,000 人の技術専門家からのアンケート回答から得られた分析情報に基づいています。

レポートでは、重要なインサイトが明らかになっています。AI はチームを修正するのではなく、すでに存在するものを増幅するのです。優れたチームは AI を活用して、さらに優れた、より効率的なチームになります。一方、苦戦しているチームでは、AI が既存の問題を浮き彫りにして悪化させるだけだと感じるでしょう。最大の成果は、AI ツール自体からではなく、社内プラットフォームの品質、ワークフローの明確さ、チームの連携に戦略的に焦点を当てることで得られます。

AI は偉大な増幅器

2024 年のレポートと、今年公開された特別レポート「Impact of Generative AI in Software Development」で明らかになったように、組織は AI の導入を積極的に進めており、重要な成果において大きなメリットを得ています。また、これらのツールをワークフローにうまく統合するための学習の証拠もあります。昨年とは異なり、ソフトウェア デリバリー スループットとプロダクト パフォーマンスの両方で、AI の導入と正の相関関係が認められました。AI が最も役立つ場所、タイミング、方法を、人、チーム、ツールが学習しているようです。ただし、AI の導入は、引き続きソフトウェア デリバリーの安定性と負の相関関係にあります。

これは、AI がソフトウェア開発を加速するものの、その加速によって下流で弱点が露呈する可能性があるという、Google の中心的な理論を裏付けるものです。強力な自動テスト、成熟したバージョン管理プラクティス、迅速なフィードバック ループなどの堅牢な制御システムがない場合、変更量の増加は不安定につながります。フィードバック ループが高速な疎結合アーキテクチャで作業するチームは成果を上げますが、密結合システムと遅いプロセスに制約されるチームはほとんど、またはまったくメリットがありません。

2025 年レポートの主な調査結果

この中心的なテーマ以外にも、今年の調査では、最新のソフトウェア開発について以下のことが明らかになりました。

• AI の導入はほぼ普遍的: アンケート回答者の 90% が、仕事で AI を使用していると回答しており、そのうち 80% 以上が生産性の向上を実感しています。しかし、AI が生成したコードをほとんど、またはまったく信頼していないと回答した人が 30% にも上り、依然として懐疑的な見方が残っています。この割合は昨年よりわずかに低いものの、注目すべき重要な傾向です。

• ユーザー中心主義は AI の成功の前提条件: AI は、明確な問題に焦点を当てたときに最も有用になります。ユーザー中心主義は、その重要な方向性を提供します。Google のデータによると、この重点的な取り組みにより、チームのパフォーマンスに対する AI のプラスの影響が拡大しています。

• プラットフォーム エンジニアリングは基盤: Google のデータによると、90% の組織が少なくとも 1 つのプラットフォームを採用しており、高品質な内部プラットフォームと組織が AI の価値を引き出す能力の間には直接的な相関関係があります。そのため、プラットフォーム エンジニアリングは成功に不可欠な基盤となります。

7 つのチームのアーキタイプ

単純なソフトウェア デリバリー指標だけでは十分ではありません。何が起こっているかはわかっても、その理由がわからないからです。パフォーマンス データとエクスペリエンスを結び付けるために、クラスタ分析を実施しました。その結果、7 つの一般的なチーム プロファイルまたはアーキタイプが明らかになりました。それぞれが、パフォーマンス、安定性、ウェルビーイングの独自の相互作用を示しています。このモデルでは、リーダーがチームの健全性を診断し、適切な介入を適用する方法を提供します。

「基本的な課題」グループは、サバイバル モードに陥っており、プロセスと環境に大きなギャップがあるため、パフォーマンスが低く、システムの安定性が高く、燃え尽き症候群や摩擦のレベルが高い状態です。「調和のとれた高パフォーマンス」は、チームのウェルビーイング、プロダクトの成果、ソフトウェア デリバリーなど、複数の分野で優れた成果を上げています。

各アーキタイプの詳細については、レポートの「ソフトウェア デリバリーのパフォーマンスを理解する: 7 つのチーム プロファイル」の章をご覧ください。

「DORA AI 機能モデル」で AI の価値を引き出す

今年は、AI の影響を特定するだけでなく、AI 支援技術の専門家が最良の結果を実現する条件を調査しました。AI の価値は、ツール自体ではなく、それを取り巻く技術的慣行と文化的環境によって引き出されます。

Google の調査では、組織における AI のプラスの効果を拡大することが示されている 7 つの能力を特定しました。

リーダーが最初に取り組むべきこと

今年の調査から得られた重要なインサイトの一つは、AI の価値は、AI が存在する仕事のシステムを再構築することで引き出されるということです。テクノロジー リーダーは、AI の導入を組織の変革として捉える必要があります。

まずは以下から始めることをおすすめします。

• AI ポリシーを明確化して周知する

• AI を社内のコンテキストに接続する

• 基本的なプラクティスを優先する

• セーフティ ネットを強化する

• 社内プラットフォームに投資する

• エンドユーザーに焦点を当てる

DORA 調査プログラムは、AI を活用した重要な変革期を乗り切るための指針として、チームや組織に役立つよう努めています。新しいチーム プロフィールと DORA AI 機能モデルが、AI を単に導入するだけでなく、チームと人材に投資して AI の価値を引き出すための明確なロードマップとなることを願っています。これらの分析情報をどのように活用されるか、楽しみにしております。詳細を確認する方法:

• レポート全文をダウンロードする。

• DORA コミュニティに参加する

• 同僚とこの概要を共有する

-DORA リーダー、Nathen Harvey

-リサーチャー、Derek DeBellis