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AIエージェントは実際何に使われているのか。1.6億インストールを集計したら、1位はコード生成ではなかった

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AIエージェントの用途調査はアンケートが多いですが、私たちはインストール数を直接集計しました。2026-08-12にSkillselionのカタログ全体をダンプし、79,848リスティング、54カテゴリ、164,841,042インストールをカテゴリ別に合算した結果がエージェント用途センサス(Agent Use-Case Census)です。

開示: 私たちはこのデータの出典であるディレクトリ、Skillselionを運営しています。

結論から: 1位は画像・動画生成の20.8%

54カテゴリをインストール数で並べると、先頭はGenerative Media(画像・動画生成)です。わずか1,469リスティングで34,347,034インストール、エコシステム全体の20.8%を占めます。2位はProductivity & Planningの10.4%。古典的なコーディングカテゴリの最上位、Backend & APIsは8位の4.1%に沈みます。

コーディングエージェントに人々が一番インストールしているのは、コードではなく画像と動画を作る道具でした。

ソフトウェア工学は「クラスタとしては」最大

カテゴリを束ねると見え方が変わります。Backend & APIs、Frontend Development、Testing & QA、Code Review & Quality、DevOps & CI/CD、Databases、CLI & Terminal、Documentation、Security、Cloud & Infrastructureの10カテゴリを合計すると49,548,598インストール、全体の30.1%。事務・生産性系は14.7%です。

つまり「エージェントはコードを書く道具」という理解は半分正しく、それでも単一用途としては画像・動画生成が最大、という構図です。カテゴリ別の内訳はスキルカタログ(日本語版)からそのまま辿れます。

作り手が集まる場所と、インストールが落ちる場所は別

最も混雑しているカテゴリはAI & Agent Building。18,087リスティング、公開物の22.7%がここに集中しています。ところが獲得インストールは8.1%だけ。4件に1件が「エージェントを作るためのツール」なのに、需要は画像・計画・コードに流れています。供給は作り手の居場所に、需要はその先のユーザーの居場所に集中する、という素直な結果でした。

ジャーニーで見ると64%がbuildステージ

全リスティングをidea〜operateのビルダージャーニーに割り付けると、インストールの64.0%がbuildステージに集中し、launchは2.5%しかありません。エージェントは「作る」工程を手伝っていて、「出す」「伸ばす」工程はまだほぼ手つかずです。buildステージの上位はbuildステージ向けスキルランキングで確認できます。

数字の検証方法

すべての数値は2026-08-12時点で凍結されています。集計はカタログの公開listings APIのダンプで、再現手順と限界は調査手法(methodology)にまとめました。データセットはCC BY 4.0で配布しています。

市場全体の形(インストールの偏り、Giniなど)はエージェント経済センサス、監査状況はセキュリティセンサス、コピー問題はクローンセンサス、メンテナンス実態はメンテナンスセンサスが対になっています。

日本の開発者向けの入口

カタログ本体は日本語UIがあります。スキルは日本語版スキル一覧、MCPサーバーは日本語版MCPサーバーディレクトリ、研究シリーズの一覧はSkillselion Researchから。

「エージェントで何が伸びているか」を測る一次データとして、この用途センサスを引用してもらえるように、全数値をチェック可能な形で公開しています。

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