JetBrainsが世界の15,000人以上のプロの開発者を対象に実施したDeveloper Ecosystem Survey 2026第10版の結果によると、AIコーディングエージェントは開発者のツール群の一部として定期的に使われるようになりました。調査によれば、2026年5月から7月の期間に、回答者の90%が業務でコーディングエージェントを少なくとも週1回利用し、68%が毎日利用しました。利用形態には、ローカルエージェントとリモートのクラウドサービスの両方が含まれます。
これらの結果は、コーディングエージェントが新しい試みにとどまらず、日々のワークフローにおける実用的な構成要素へ移行したことを示しています。ただし、報告書に示された利用数値は調査参加者の回答を反映したものであり、すべての利用が深さや開発チーム内での依存度において等しいことを必ずしも意味しません。
Claude Codeが採用競争をリード
Claude Codeは目覚ましいペースで成長を続け、調査によると、業務で最も広く採用されているAIコーディングツールとなりました。2026年5月から7月にかけて、世界のプロの開発者の約39%が利用し、2026年1月の18%から上昇しました。米国では47%に達し、同国から参加した開発者のおよそ半数が利用していたことになります。
Claude Codeの存在感は、断続的な利用に限られません。開発者の31%が、最もよく使うAIコーディングツールとして同ツールを挙げました。JetBrainsによると、これは、定期的に利用しているユーザーのうち約80%が、AIツール群の中で同ツールを主要なツールとみなしていることに相当します。
Codexが急成長、Copilotの地位は低下
Codexは大きく躍進し、採用率は2026年1月の3%から5月から7月には16%へ上昇しました。これは約5倍の成長です。同じ期間に、同ツールについて聞いたことがある開発者の割合も27%から65%へ上昇しました。
一方、GitHub Copilotは長期間維持してきた首位の座を失いました。採用率は1年前の29%から2026年5月から7月には21%へ低下しましたが、開発者の認知度は79%に達し、依然として最も広く知られているツールの一つです。この割合は欧州、英国、米国では86%から90%の範囲に上昇します。調査ではまた、GitHub Copilotユーザーの39%が、他の環境に加えてJetBrainsの統合開発環境内でも同ツールを利用していることが示されました。
Cursorとオープンソースツールの異なる動向
Cursorの認知度は1月の69%から5月から7月には75%へ上昇しましたが、採用率は18%から12%へ低下しました。最も顕著な低下が見られたのは中国で、同じ期間に利用率は28%から16%へ下がりました。
オープンソースのコーディングエージェントであるOpenCodeは、採用率7%、世界全体での認知度42%に達しました。報告書の説明によれば、大手企業の名前とは結び付いていないにもかかわらず、この水準に達しています。
Google Antigravityの採用率は6%で安定した一方、認知度は29%から47%へ大幅に上昇しました。調査データではインドが引き続き最大の市場であり、同国の開発者の15%が利用しています。これは1月の10%からの上昇で、インドで最も利用されているツールの第3位においてCursorに近い水準となりました。
開発者のワークフローにとって何を意味するのか？
データは、競争が単なるユーザー数だけでなく、ツールが開発者のツール群における主要な選択肢へ変化するかどうかをめぐっていることを示しています。また、CodexやGoogle Antigravityのようなツールで認知度が上昇している一方、採用率が異なっていることは、製品の認知が自動的に定期利用につながるわけではないことを示しています。
JetBrainsもまた、このエコシステムにおける自社の位置を拡大しようとしています。記事によると、世界の開発者の約9%が、業務で統合開発環境内のJetBrains AIおよび／またはJunieを利用しています。Claude Agent、Codex、GitHub Copilot、OpenCodeはJetBrainsの環境におけるAIチャットと直接統合されており、Agent Client Protocol (ACP)を介して、Cursorを含む数十の他のエージェントを追加できます。JetBrainsは、OpenAI APIキーまたはChatGPTのサブスクリプションを通じたCodexの利用も可能にしています。
同社は現在、複数のエージェントを一つのワークフローに統合することを目的として、プレビュー段階で利用できるエージェントベースの開発環境Airをテストしています。また、さまざまなツールや環境にまたがるエージェントベースの開発プロセスを制御・実行するための統一レイヤーとしてJetBrains Centralも提供しています。
データの限界と調査方法
報告書によると、「プロの開発者」の定義には、開発者またはソフトウェアエンジニア、AIまたは機械学習エンジニア、DevOpsまたはインフラエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストまたはデータエンジニア、品質保証エンジニアなどの役割で、プログラミングまたは開発に従事する参加者が含まれます。開発者、プログラマー、ソフトウェアエンジニアのカテゴリーは、サンプルのおよそ90%を占めました。
調査は8言語にローカライズされ、開発者の世界的な分布を代表することを目的として地域別の割当が設定されました。その後、地域、雇用状況、プログラミング言語、JetBrains製品への familiarity に応じて、結果が統計的に再重み付けされました。したがって、比較は再重み付けされたサンプルにおける採用傾向の指標として読むべきであり、すべての開発者を網羅した記録や、ツールの品質に関する最終的な判断とみなすべきではありません。