ITmedia エンタープライズは9月30日、キーマンズネットとの「開発におけるAIの活用に関する調査（2026年）」を公開した。実施は7月27日から8月5日、回答106件。補完、自律エージェント、バイブコーディング、ローコード内蔵AI、汎用チャットによる開発を含む。
AI開発の経験者のうち、非エンジニアが開発していると答えた割合は全体40.0%。従業員1001人以上に絞った20件では65.0%で、その50.0%が全社利用と答えた（全体は37.8%）。一方、IT部門の対応が必要なトラブルの有無を、大企業のAI利用回答者の55.0%が「把握できていない・分からない」とした。
人が書いたコードと比べた欠陥の質では、大企業回答者の最多が「検証していないので分からない」の33.3%。全体の最多は、単純なミスは減ったが設計の不整合や脆弱性など深い欠陥が増えた、または目立つ、で32.5%。デメリットの最多は、構造を理解しないまま使う「理解負債」で、大企業46.0%、全体53.8%。
必要な施策の1位は品質や脆弱性の自動検査で、大企業56.0%、全体53.8%。全社ガイドラインは101〜1000人規模の38.2%に対し、大企業18.0%、5001人以上は9.1%。IT部門ではコストを部門・案件別に制限するツールが41.4%で2位になり、IT部門以外の26.0%を上回った。大企業IT部門の14件では、品質検査とコスト可視化がともに64.3%で並んだ。
大企業の切り口は20件、そのIT部門は14件の読者調査であり、業界全体の推計ではない。利用者を広げた組織ほど、検証と障害把握が別問題として残っている。利用を止める前に、誰がレビューし、コストをどの単位で止めるかを決める必要がある。