# State of AI-assisted Software Development 2025 ## 概要 DORA(Google Cloud)による 2025 年版の年次調査レポートで、AI 支援ソフトウェア開発を主題とする。約 5,000 人の技術専門家への調査と 100 時間超の質的データから、AI をソフトウェア開発の「増幅器」と位置づけ、高業績組織の強みと苦戦する組織の機能不全の双方を拡大すると結論する。成果を左右するのはツールではなく、内部プラットフォーム・データエコシステム・ワークフローといった組織の基盤だとし、その基盤を 7 つのケイパビリティからなる DORA AI Capabilities Model として示す。([[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 1 Executive summary]]) ## 書誌情報 - 発行: DORA(Google Cloud)/ 2025 年(版表記 v. 2025.2) - 構成: 全 142 ページ。本編 11 章 + 回答者属性・方法論・研究モデルの 3 章 + 付録 - 調査: 2025 年 6 月 13 日〜7 月 21 日のグローバル調査(回答者 4,867 人)と 100 時間超の質的データ - URL: https://dora.dev ## 構成と主要テーマ ### 総括と序文(第 1〜2 章) AI は増幅器であるという中心命題と、DORA の研究史から見た 2025 年調査の位置づけ。 → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 1 Executive summary]] — AI は組織の強みも機能不全も拡大し、成果を決めるのはツールより組織的基盤だとする総括 → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 2 Foreword]] — Gene Kim の序文。2024 年の anomaly を受け、AI 時代には人間側のフィードバックループ・アーキテクチャ・学習を速くすべきだと論じる ### 性能と AI 利用の現状(第 3〜5 章) ソフトウェアデリバリ性能の 5 指標と 7 チーム類型、AI 利用の実態、AI 採用と成果指標の関連。 → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 3 Understanding your software delivery performance - A look at seven team profiles]] — 5 指標を補うため、ウェルビーイングや摩擦を含む 8 要因のクラスタ分析で 7 チーム類型を導き、速度と安定性の両立を示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 4 AI adoption and use]] — AI 利用は回答者の 90% に広がり依存も深いが、AI 生成物への信頼は両義的なままだと示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 5 Exploring AI's relationship to key outcomes]] — 依存・信頼・反射的利用からなる AI 採用因子は多くの成果と正に関連するが、不安定性は悪化方向に関連し続けると示す ### AI の効果を増幅する組織能力(第 6〜9 章) AI の効果を調整する組織要因と、それを支える実践。 → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 6 DORA AI Capabilities Model]] — 15 候補から、AI 採用の効果を増幅する 7 ケイパビリティを DORA AI Capabilities Model として特定する → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 7 Platform engineering]] — 採用率 90% のプラットフォームは、不安定性の小幅増と引き換えに AI の組織的効果を増幅する基盤だと論じる → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 8 Value stream management]] — VSM はチーム・製品パフォーマンスを高め、AI の組織的効果を大きく増幅すると示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 9 The AI mirror - How AI reflects and amplifies your organization's true capabilities]] — AI は組織の実態を映す鏡であり既存の動きを加速する乗数だと論じ、拡張と進化の 2 つの変革の道を示す(Eirini Kalliamvakou) ### 計測と結び(第 10〜11 章) → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 10 Metrics frameworks]] — フレームワーク・メトリクス・収集手法を整理し、AI 導入時も既存フレームワークを AI 指標で拡張すればよいと論じる → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 11 Final thoughts - From insight to action]] — AI Capabilities Model は第一版であり、ユーザー中心の焦点が AI の効果を左右するとして、知見を仮説として試すよう促す ### 調査の基礎(第 12〜14 章・付録) → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 12 Demographics and firmographics]] — 回答者 4,867 人とインタビュー参加者 78 人の個人・組織・サービス属性を記述統計で示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 13 Methodology]] — 質問設計から DAG・CFA・SEM による検証、懐疑的事前分布つきベイズ推定までの分析手順を示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 14 Our research model and its theory]] — AI 採用を中心に、環境・プロセス特性から性能と個人アウトカムへ至る因果理論モデルとその根拠を示す → [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Appendix A How outcomes were evaluated]] — 成果変数・AI 採用・プラットフォームの測定定義と設問の一覧 ## 影響と位置づけ - 前年(2024 年版)の「AI 利用が増えるほどスループットと安定性が悪化する」という結果に対し、2025 年版ではスループットは改善、不安定性は悪化のままという転換を報告する。([[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 2 Foreword]], [[@2025__DORA__State of AI-assisted Software Development - Chapter 5 Exploring AI's relationship to key outcomes]]) - DORA の研究プログラムを AI 支援開発へ拡張した版であり、[[DORA]] の 4 指標(のちに 5 指標)と [[LeanとDevOpsの科学［Accelerate］]] のケイパビリティ研究の延長に位置する。 - プラットフォームエンジニアリング・バリューストリーム管理を AI の効果の増幅要因として実証的に位置づけた。([[プラットフォームエンジニアリング]], [[バリューストリーム管理]]) ## 関連 - [[DORA]] / [[Google]] / [[Gene Kim]] / [[Nathen Harvey]] / [[Derek DeBellis]] / [[Kevin M. Storer]] / [[Eirini Kalliamvakou]] - 概念: [[プラットフォームエンジニアリング]] / [[バリューストリーム管理]] / [[開発者生産性]] / [[AIネイティブ開発]] / [[バイブコーディング]] ## 出典 - DORA, *State of AI-assisted Software Development 2025*, Google Cloud, 2025.