今回は2025年の1年の締めくくりに「AI駆動開発」に関する情報発信を振り返りつつ、来年2026年の発信について考えたいと思います。
目次
・2025年はこんな情報発信をしてきました！
・AI駆動開発はテクノジーハイプサイクルのどのあたり？
・2026年のテーマは何か？
・最後に
2025年はこんな情報発信をしてきました！
生成AIの進化とともに、「AI駆動開発」はChatGPTのリリースからソフトウェア開発の中で大きな注目を集めてきました。メルカリ社やMonotaRO社など先進的な企業は、AI技術の進歩とそれに伴うソフトウェア開発への影響を不可逆な変化ととらえて、エンジニア組織の変革に取り組んでいます。
クリエーションラインでは2025年、AI駆動開発を「技術トレンド」ではなく「ソフトウェア開発の在り方を大きく変えるテーマ」として、コミュニティ活動やマーケティング／広報の観点からも継続的な発信と取り組みを行ってきました。
①コミュニティの運営サポート
弊社のCTOが委員長を務めるAI駆動開発に関するコミュニティの配信スポンサーとしてAI駆動開発の知見の発信をサポートしています。今年は10回以上の開催がありました。
→ 「AI駆動開発勉強会」のサイト リンク
②情報サイトのリリース
生成AI関連の情報はモデルの性能など日々アップデートされキャッチアップするのが大変！だと思いAI駆動開発をテーマで有用だと思われるニュースやイベント情報をまとめたサイトを作りました。
「AI駆動開発 情報サイト」リリース リンク
③イベント企画＆知見の発信
開発フェーズでのAIツールの活用は色んなツールや方法の記事がありますが、開発より前の企画フェーズでのAI活用はどんな状況？という疑問から、企画フェーズの現場で活躍されているHonda山田さん、事業開発コンサルタントの石亀さんをお呼びした座談会を実施しました。
その内容が ProductZineさんで記事として取り上げて頂きました！とても会話が盛り上がり示唆に富んだ内容になっていますので是非読んでみてもらえればと思います！
■Product Zine記事
前編：AI駆動企画の「現在地」 - 企画5フェーズはどう変わった？ リンク
後編：AI駆動企画の「近未来」とPMの役割 リンク
「AI駆動開発」はテクノジーハイプサイクルのどのあたり？
今回は、1年の締めくくりに「AI駆動開発」の現在地と今後の発信の方向性についてChatGTPに聞きながら深堀りたいと思います。
まずは、テクノロジーハイプサイクルの位置をChatGPTに聞いてみます。
AI駆動開発は2025年の幻滅期を経て、2026年から啓蒙期に入る
① イノベーションの萌芽期 → すでに通過
GitHub Copilot、ChatGPT、各種コード生成AIの登場（2022〜2023）
・「AIが開発者を置き換える」「コードはもう書かなくていい」といった言説が急増
・PoC・デモ・試験導入が一気に広がった
👉 この段階は明確に通過済み
② 過度な期待のピーク → ほぼピークアウト
このフェーズの典型的な兆候が、AI駆動開発にははっきり見られました。
生産性が「10倍になる」という過剰な期待
・「要件を書けばアプリが完成する」系のメッセージ
・経営層主導での一斉導入
・「AIファースト」「全社Copilot化」といったスローガン
👉 2023〜2024年がピークだった可能性が高い
③ 幻滅期の入口 → 今ここ
現在見え始めている現象は、まさに幻滅期の入口の特徴です。
・「思ったより品質が出ない」
・「レビュー・検証コストが増えた」
・「属人性が逆に高まった」
・「セキュリティ・IP・責任分界が難しい」
ただし重要なのは、
👉 「使えない」ではなく「万能ではない」と分かってきた段階だという点です。
なぜ「完全な幻滅期」ではないのか？
AI駆動開発は、以下の理由で幻滅期に沈みきらず、そのまま啓蒙期へ進む可能性が高い技術です。
・明確に「価値が出るユースケース」が存在
・テストコード補助
・リファクタリング支援
・ドキュメント生成
・個人レベルではすでに不可逆に定着
・モデル・ツールが継続的に改善されている
👉「開発者の置き換え」ではなく 「開発プロセスの再設計」が本質だと理解され始めている
2026年のテーマは何か？
続けて深堀りします！この先のトレンドをChatGPTに聞きました。
次に来るのは「AIがコードを書く」から「AIが開発の仕事を進める（Agentic SDLC）
「エージェント化（Agentic）されたSDLC」＝AIが“複数工程をまたいで”仕事を取りに行くが本命トレンドです。Gartnerも「ソフトウェア工学におけるAIエージェント」を大きな変化として扱っています。
Gartner レポート2025 リンク
Software Engineering Leaders Must Capitalize on These Trends to Accelerate Innovation with AI and Implement Future-Ready Engineering Practices
「ソフトウェアエンジニアリングのリーダーは、AIによるイノベーションを加速し、未来を見据えたエンジニアリングプラクティスを実装するために、これらのトレンドを活用する必要があります。」
Medium記事：Modernizing the SDLC process with Agentic AI
(エージェント型AIによるSDLCのモダナイズ) リンク
マイクロソフト社のデータサイエンティストのShashikanta Parida氏はMediumへの寄稿で人間とAIの役割分担を業務フローで整理しています。AIとの接点を定義しており、開発現場によって違いはありますが整理の仕方は参考になりそうです。
モノタロウ社の取組み
実際の現場でもSDLC全体でAIネイティブにする取り組みがあります。
ちょうど、AI Engineering Summit Tokyo 2025で弊社CTOと登壇頂いたモノタロウ普川CTOさんからも、SDLCに関するお話がありました。
要旨としては、コード補完ではなくタスク全体をAIに任せるアプローチ＝ **置き換え型(Issue Driven Development) ** が有効だと捉えているとのことでした。背景として、開発フェーズで生成AIツールを利用しいるが全体の生産性が期待よりも上がっていない、コード生成が効率的になっても前後の設計やテストフェーズがボトルネックとなってしまうためだ。システム開発の全工程＝SDLC全体でAIネイティブにして効率化する取り組みを推進している。
SDLC全体を考えると置き換え型が効果が高い（検証中）
(画像が悪くすみません、、)
最後に
ここまで読んで頂きありがとうございました。色々書きましたが、2026年はAI駆動開発に関する情報や知見の発信を進めていきます。特に、AI活用のベストプラクティスや新たな言葉としてのAgentic SDLCには注目していきたいと思います！
最後に宣伝で弊社サービスについてお知らせします！
参考：クリエーションライン伴走支援サービス
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