本記事では、生成AIの導入が現場の開発者における「燃え尽き」に影響を与えているかを取り上げます。
生成AIツールは、私たちの働き方を大きく変えつつあります。多くの企業が「AIによって生産性が飛躍的に向上する」という期待のもと、積極的な投資を進めています。
しかし、実際の現場には複雑な状況もあります。確かにコード生成は速くなったかもしれないけれど、その検証やデバッグに時間がかかる。また、組織からは「AIを使ってもっと速く」というプレッシャーがかかる。こうした状況に、多くの開発者が疲弊しているかもしれません。
燃え尽きの影響とメカニズムについて調査をもとに実態を見ていきます。
背景
生成AIが、ソフトウェア開発の現場に急速に浸透しています。この変化は2022年後半から本格化しました。コードを書く、レビューする、保守するといった開発作業全般を変革し始めたのです。実際、2025年のStack Overflow（開発者向けの大規模Q&Aサイト）による調査では、開発者の84%が生成AIツールを使用しているか、使用する予定だと回答しています。
企業側もこの流れに乗り遅れまいと、大規模な投資を進めています。その背景にあるのは、「生産性が大幅に向上する」という魅力的な期待です。実際、いくつかの研究はこの期待を裏付けるような結果を報告しています。企業が積極的に投資したくなるのも無理はありません。
しかし、話はそう単純ではないようです。2025年のHarness社によるレポートでは、開発者の67%がAI生成コードのデバッグ（不具合の修正）により多くの時間を費やすようになり、68%がAIが作成したセキュリティ問題の修正により時間がかかるようになったと報告しています。
これらの相反するデータが示唆しているのは、生成AIによる効率化の効果が一様ではないということです。最初のコード生成は速くなるかもしれませんが、その後の検証や監視、修正作業に時間が取られ、結局は開発作業の負担が創造から検証へとシフトしているのかもしれません。
それでも組織は急速に生成AIを採用し続け、開発者への要求を高め、業務の自動化を加速させています。この流れは労働市場にも影響を及ぼしています。スタンフォード大学の報告によると、主に経験の浅い開発者が就く職種が、13～20%減少していると報告しています。こうした現象を背景に「人間のスキルは失われるのではないか」という不安も広がっています。
このような状況下で、懸念されるのが開発者の「燃え尽き」です。
開発者たちにはこれまでも時勢の流れによってたびたび燃え尽きが起きがちでした。生成AIもそうしたリスクを抱えているのでしょうか？
以下では生成AIの台頭による開発者たちへの心労的な影響について詳しく見ていきます。
