Claude CodeやCodex、Cursor、Github Copilotといったコーディングエージェントの名前を目にする機会が急増しました。しかし、実際のところ、これらのツールはどの程度使われているのでしょうか。「話題にはなっているが、本当に普及しているのか」「一部の先進的なプロジェクトだけの話ではないか」といった疑問を持つ方も多いはずです。
本記事では、GitHubにおけるコーディングエージェントの採用実態を大規模に調査した研究を紹介します。
背景
ソフトウェア開発の現場で「コーディングエージェント」と呼ばれるツールが急速に注目を集めるようになりました。
ここで少し前提を整理しておきます。従来のAIコーディング支援といえば、GitHub Copilotに代表される「コード補完」が主流でした。開発者がコードを書いている途中で、次に来そうな行やブロックをAIが予測して提案してくれる、いわば入力支援のような機能です。しかしコーディングエージェントは、これとは根本的に異なります。開発者が「この機能を実装して」「このバグを直して」といったタスクを与えると、エージェントが自律的にコードベースを探索し、必要なファイルを編集し、場合によってはテストを実行しながら作業を完了させます。つまり、行単位の補助ではなく、タスク全体を委任できるのです。
このような高い自律性を持つツールが実用化されたのは、ごく最近のことです。2024年に最初の製品が登場し、2025年春には主要なAIプロバイダが相次いで参入したことで、一気に選択肢が増えました。
以下では、12万件を超えるGitHubプロジェクトを対象にコーディングエージェントの採用実態を調査した結果を見ていきます。
