サービスニュース
数字で振り返る、開発AIエージェント導入支援から1年
~コード補完中心からAIエージェント中心の開発へ移行~
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：山内隆裕、東証プライム市場：証券コード4751、以下サイバーエージェント）は、社内における開発AIエージェントの導入支援から1年を機に、これまでの振り返りを発表いたします。
当社では「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」という目標を掲げ、2025年6月に開発AIエージェントの導入に年間約4億円を投資する方針のもと、開発業務に携わるエンジニア約1,200名を対象に、1人あたり月額200米ドルの開発AIエージェント導入費用をサポートする制度を導入し、社員が業務に応じて開発AIエージェントを気軽に試せるよう支援してまいりました。
本制度の導入から1年が経過した現在、Claude CodeやCodexなどの開発AIエージェント活用が急速に拡大し、一部の開発組織では開発量が約2倍に増加したケースや、ゲーム部門においてもモック制作量が約3倍速となる事例が生まれています。開発AIエージェントの活用は個人単位のコーディング支援にとどまらず、要件定義、設計、実装、コードレビュー、テスト、ドキュメント生成、運用改善など、開発プロセス全体へと広がっています。
Claude CodeやCodexの利用トークン数が大幅増加、一方GitHub Copilotによるコード補完生成回数は、約75％減少
サイバーエージェントでは、この1年間でClaude CodeやCodexなどの開発AIエージェントの活用が急速に拡大しました。従来は、エンジニアがエディタ上でコードを記述しながらGitHub Copilotによる補完を受ける開発スタイルが中心でしたが、現在ではAIエージェントに実装やテストを依頼し、生成された成果物をレビュー・改善する開発スタイルへと変化しています。その結果、GitHub Copilotによるコード補完生成回数は、この1年間で約75％減少し、開発者の利用はコード補完中心からAIエージェント中心へと大きく移行しました。（※1）
一方で、Claude CodeやCodexのライセンス数および利用トークン数は大幅に増加しており、より高度な形へと進化しています。現在では、要件定義、設計、実装、テスト、コードレビュー、ドキュメント生成など、開発プロセス全体でAIエージェントの活用が進んでおり、AIエージェントは開発現場の日常的なインフラとして定着し始めています。
（※1）GitHub Copilotによるコード補完利用回数は、対象期間中にGitHub Copilotが提供したコード補完の採用回数を基に算出しています。なお、回数の減少はAI活用の縮小を意味するものではなく、GitHub Copilot AgentやClaude Code、CodexなどのAIエージェント活用の拡大に伴い、開発スタイルがコード補完中心からAIエージェント中心へ移行したことによるものです。
数字で振り返る AIエージェント導入1年
開発AIエージェント導入支援開始から1年が経過し、サイバーエージェントではAI活用が一部の先進的なエンジニアによる取り組みから、開発組織全体の取り組みへと拡大しました。現在では、AIエージェントが要件定義から設計、実装、レビュー、テストまで開発プロセス全体を支援することが日常的になっています。この1年で、各事業部で確認された主な成果は以下の通りです。
※各数値は「AI番付」および各事業部における成果検証を通じて確認された代表的な事例です。対象組織や測定条件により算出方法は異なり、全社平均値を示すものではありません。
「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」というビジョンの実現に向けて
専務執行役員（技術担当）長瀬慶重
この1年は、サイバーエージェントにとって「AIエージェントが開発現場に定着した1年」でした。昨年、開発組織における生成AI活用を加速するため、AIエージェント活用に対して年間約4億円規模の投資を想定していました。しかし、開発現場での活用は私たちの想定を大きく上回るスピードで拡大し、投資規模も当初の計画を大幅に超える水準となりました。
その結果、一部の開発組織では開発量が約2倍に増加し、ゲーム部門ではモック制作量が約3倍になる事例が出るなど、さまざまな成果が生まれています。また、活用の中心も大きく変化しました。コード補完を中心とした利用から、設計、実装、検証まで含めてAIエージェントが開発プロセス全体を支援する形へと進化しています。私たちは、この変化を単なる生産性向上ではなく、ソフトウェア開発そのものを変革する大きな転換点だと捉えています。
一方で、この1年間の取り組みを通じて新たな課題や学びも見えてきました。AIによって開発速度が飛躍的に向上する中で、レビュー工程の負荷をどのように最適化するか、AIを前提とした開発ワークフローをどのように再設計するか、そしてAI活用をさらに促進しながらコスト拡大とのバランスをどう取るかといったテーマは、今後の重要な経営課題であると考えています。サイバーエージェントは、これらの課題に向き合いながら、AIを前提とした新たな開発組織への進化を進めていきます。そして「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」というビジョンの実現に向け、AIドリブンな開発のさらなるフェーズへ挑戦してまいります。
当社では「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」という目標を掲げ、2025年6月に開発AIエージェントの導入に年間約4億円を投資する方針のもと、開発業務に携わるエンジニア約1,200名を対象に、1人あたり月額200米ドルの開発AIエージェント導入費用をサポートする制度を導入し、社員が業務に応じて開発AIエージェントを気軽に試せるよう支援してまいりました。
本制度の導入から1年が経過した現在、Claude CodeやCodexなどの開発AIエージェント活用が急速に拡大し、一部の開発組織では開発量が約2倍に増加したケースや、ゲーム部門においてもモック制作量が約3倍速となる事例が生まれています。開発AIエージェントの活用は個人単位のコーディング支援にとどまらず、要件定義、設計、実装、コードレビュー、テスト、ドキュメント生成、運用改善など、開発プロセス全体へと広がっています。
Claude CodeやCodexの利用トークン数が大幅増加、一方GitHub Copilotによるコード補完生成回数は、約75％減少
サイバーエージェントでは、この1年間でClaude CodeやCodexなどの開発AIエージェントの活用が急速に拡大しました。従来は、エンジニアがエディタ上でコードを記述しながらGitHub Copilotによる補完を受ける開発スタイルが中心でしたが、現在ではAIエージェントに実装やテストを依頼し、生成された成果物をレビュー・改善する開発スタイルへと変化しています。その結果、GitHub Copilotによるコード補完生成回数は、この1年間で約75％減少し、開発者の利用はコード補完中心からAIエージェント中心へと大きく移行しました。（※1）
一方で、Claude CodeやCodexのライセンス数および利用トークン数は大幅に増加しており、より高度な形へと進化しています。現在では、要件定義、設計、実装、テスト、コードレビュー、ドキュメント生成など、開発プロセス全体でAIエージェントの活用が進んでおり、AIエージェントは開発現場の日常的なインフラとして定着し始めています。
（※1）GitHub Copilotによるコード補完利用回数は、対象期間中にGitHub Copilotが提供したコード補完の採用回数を基に算出しています。なお、回数の減少はAI活用の縮小を意味するものではなく、GitHub Copilot AgentやClaude Code、CodexなどのAIエージェント活用の拡大に伴い、開発スタイルがコード補完中心からAIエージェント中心へ移行したことによるものです。
数字で振り返る AIエージェント導入1年
開発AIエージェント導入支援開始から1年が経過し、サイバーエージェントではAI活用が一部の先進的なエンジニアによる取り組みから、開発組織全体の取り組みへと拡大しました。現在では、AIエージェントが要件定義から設計、実装、レビュー、テストまで開発プロセス全体を支援することが日常的になっています。この1年で、各事業部で確認された主な成果は以下の通りです。
※各数値は「AI番付」および各事業部における成果検証を通じて確認された代表的な事例です。対象組織や測定条件により算出方法は異なり、全社平均値を示すものではありません。
「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」というビジョンの実現に向けて
専務執行役員（技術担当）長瀬慶重
この1年は、サイバーエージェントにとって「AIエージェントが開発現場に定着した1年」でした。昨年、開発組織における生成AI活用を加速するため、AIエージェント活用に対して年間約4億円規模の投資を想定していました。しかし、開発現場での活用は私たちの想定を大きく上回るスピードで拡大し、投資規模も当初の計画を大幅に超える水準となりました。
その結果、一部の開発組織では開発量が約2倍に増加し、ゲーム部門ではモック制作量が約3倍になる事例が出るなど、さまざまな成果が生まれています。また、活用の中心も大きく変化しました。コード補完を中心とした利用から、設計、実装、検証まで含めてAIエージェントが開発プロセス全体を支援する形へと進化しています。私たちは、この変化を単なる生産性向上ではなく、ソフトウェア開発そのものを変革する大きな転換点だと捉えています。
一方で、この1年間の取り組みを通じて新たな課題や学びも見えてきました。AIによって開発速度が飛躍的に向上する中で、レビュー工程の負荷をどのように最適化するか、AIを前提とした開発ワークフローをどのように再設計するか、そしてAI活用をさらに促進しながらコスト拡大とのバランスをどう取るかといったテーマは、今後の重要な経営課題であると考えています。サイバーエージェントは、これらの課題に向き合いながら、AIを前提とした新たな開発組織への進化を進めていきます。そして「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」というビジョンの実現に向け、AIドリブンな開発のさらなるフェーズへ挑戦してまいります。