社員が AI で「自分で作る」時代 — 手作りの仕組みは誰が確かめるか

大企業で開発に AI を使う回答者の 65.0% が、「エンジニアでない社員も AI で開発している」と答えました。

現場が自分で作れるのは利点です。ただ、作られた仕組みの中身を誰が確かめるかは、経営が決めておく話になっています。

30 秒でわかるポイント

1 分でわかる解説

作る人は増えましたが、確かめる仕組みが追いついていません。大企業の回答者が品質について最も多く選んだ答えは、「検証していないため分からない」(33.3%)でした。

デメリットの 1 位は「理解負債」です。中身を理解しないまま使い続け、あとで誰も直せなくなる状態を指します。大企業の回答者の 46.0% が選びました。

IT 部門とそれ以外では、求めるものが違います。

必要な施策	IT 部門	IT 部門以外
AI の利用料を部門別に見える化し、制限する道具	41.4%	26.0%
現場向けの、安全な開発の道具を会社で用意する	13.8%	24.7%

自社で確かめる 3 つの問い

全文を読む(約 4 分)

ITmedia エンタープライズとキーマンズネットが、開発での AI の使い方を調べました。期間は 2026 年 7 月 27 日〜8 月 5 日、回答は 106 件です。

ここでの「AI を使った開発」は幅が広い意味です。プログラムの自動補完、対話型の AI への指示だけで作る方法、ほとんど書かずに作れる道具(ローコード)の AI 機能などを含みます。

記事は、従業員 1,001 人以上の企業(大企業)の回答者を中心に結果を紹介しています。

設問	大企業	全体
非エンジニアの社員も AI で開発している	65.0%	40.0%
AI を使った開発を全社で使っている	50.0%	37.8%

非エンジニアの設問は、大企業の回答者が 20 件です。数字は傾向として読むのが妥当です。

トラブルの把握も追いついていません。IT 部門が対応すべきトラブルが起きたかを尋ねると、大企業の回答者の 55.0% が「把握できていない・分からない」を選びました。

寄せられた声には、身近な失敗が並びます。若手が「1 日で作った」経費精算ツールが、本人の異動後に突然動かなくなった。経理が独自に作ったツールが、セキュリティソフトに検知された。

AI が書いたプログラムの品質を尋ねた設問では、大企業の回答者の最多は「検証していないため分からない」(33.3%)でした。

全体の最多は「単純なミスは減ったが、深い欠陥が増えた、または目立つようになった」(32.5%)です。深い欠陥とは、仕組み全体の食い違いや、外から攻撃される穴(脆弱性)のことです。

デメリットの 1 位は「理解負債」でした。大企業で 46.0%、全体で 53.8% が選んでいます。

たとえるなら、引き継ぎ書のない業務です。動いているうちは誰も困りません。止まった日に、直せる人がいないと初めて気づきます。

速さの面でも、思ったほどではないようです。大企業の回答者では、次の 2 つが全体より多く選ばれました。

デメリット	大企業	全体
レビューや検証に、かえって時間がかかる	26.0%	21.7%
「速くなった」体感ほど、生産性は上がっていない	22.0%	17.0%

これまで社内のシステムは、IT 部門か外注先が作るものでした。作る前に、IT 部門の目が通っていました。

必要な施策の 1 位は、AI が書いたプログラムの品質や穴を自動で点検する道具でした。大企業で 56.0%、全体で 53.8% です。

差が出たのは、全社の AI 利用ルール(ガイドライン)づくりです。規模が大きいほど、選ぶ人が減りました。

大企業の IT 部門(14 件)では、点検の道具と、利用料を見える化する道具が同じ 64.3% で並びました。AI の費用が想定を上回る会社が増えている、と記事は指摘しています。

「非エンジニアの AI 開発は取りやめるべき」は、IT 部門で 13.8%、それ以外で 1.3% でした。記事も参考程度としていますが、現場と IT 部門の温度差が表れています。

記事は、非エンジニアの開発を止めるのではなく、利用状況とコストを見える化し、検証の仕組みを整えるべきだと結んでいます。現場の社員は業務を一番よく知っているからです。

その土台づくりで経営が決めるのは、線の引き方です。すべてを IT 部門が見るのは無理があります。基準は「何に触れるか」と「誰が使うか」の 2 つで足ります。