Google がエンジニアリング部門における AI コード生成の利用率を大きく引き上げました。わずか2年の間に 25% から 75% へと急速に拡大し、開発効率と生産性の向上をもたらしています。

AI コード生成率の急速な上昇

Google の AI 導入は段階的に進んでいます。2024年10月時点では利用率が 25% だったのに対し、2025年秋には 50% に達し、現在は 75% に到達しています。この加速は Google 自社の Gemini モデルをはじめとする AI ツールの成熟により実現されました。

なお、Google DeepMind など一部の部門では Anthropic の Claude Code なども活用されているとのことです。

人間による検証体制の確立

Google が重視しているのは、AI 生成後の検証プロセスです。同社は「AI で生成されたコード 100% が、人間のエンジニアによる検証を経ている」と述べています。この二重検証体制により、品質と安全性を担保しながら効率性を追求しています。

特に複雑なコード移行では、AI の活用により前年比で 6倍の高速化を実現。レガシーシステムの近代化やアーキテクチャの大規模リファクタリングなど、従来は時間がかかっていた作業が劇的に加速しています。

エージェント型ワークフローへのシフト

Google はさらに先を見据え、「agentic workflows（エージェント型ワークフロー）」への転換を推し進めています。これまでの「開発者が指示を与える」形式から、「AI システムが自律的にタスクを遂行する」モデルへの進化です。

開発現場でのこうした AI の浸透は、エンジニアリング生産性の新たな基準となりつつあります。一方、過度な自動化への懸念や、AI 生成コードの長期的な保守性をめぐる議論も続いています。