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AIエージェントの導入は進む一方、完全自律で任せる準備は整っていない
シンガポールでは開発者の83％が、3年以内にAIエージェントが開発の大半を担うと予想。一方、コードベースが完全自律型エージェントに対応できるとした人は37％でした。 調査対象地域では、コスト、既存システムとの統合の難しさ、ガバナンス不足が、AIエージェントの導入拡大を阻む要因として挙がっています。
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研究の答え
重要なポイント
- シンガポールでは開発者の83％が、3年以内にAIエージェントが開発の大半を担うと予想。一方、コードベースが完全自律型エージェントに対応できるとした人は37％でした。
- 調査対象地域では、コスト、既存システムとの統合の難しさ、ガバナンス不足が、AIエージェントの導入拡大を阻む要因として挙がっています。
- 必要なスキルが変化するなか、若手開発者の間ではキャリアへの不安も目立ちました。
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Agoda’s survey of over 800 actively employed software developers and engineering leaders across India, Indonesia, Malaysia, the Ph. Article summary: Agoda’s AI Developer Report 2026 reveals that AI-agent adoption is advancing faster than organisations’ readiness for fully autonomous development: agents are entering real workflows, but human oversight, cost controls, . Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Agodaの「AI Developer Report 2026」は、東南アジアとインドでAIエージェントの実務利用が広がる一方、完全な自律運用に向けた準備は追いついていないと示しています。開発者やエンジニアリング部門のリーダー800人超を対象にした調査では、AIエージェントが実際の業務に入り始めていますが、本番環境への反映には人の承認が必要とされ、コスト管理やガバナンスも重視されています。5
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そのギャップが鮮明なのがシンガポールです。開発者の多くは数年後の変化に期待を寄せる一方、自社のコードベースが完全自律型エージェントに対応できると見る人は限られています。7
導入は進んでも、監督なしの運用は一般的ではない
インド、インドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナムの調査対象地域では、回答者の53％が、AIエージェントを本番環境で利用している、または組織内で広く活用していると答えました。一方、本番環境へのデプロイには人の承認が必要だとする回答は79％に上ります。17
シンガポールでは、エージェントを一部の本番ワークフローで使っているとの回答が58％、チーム全体で広く使っているとの回答が45％でした。後者は調査対象地域の中で最も高く、地域平均の31％を上回ります。7 ただし、これらは利用範囲を示す数字であり、開発プロセスのすべてをエージェントが担っているという意味ではありません。
シンガポールでは期待と準備状況に46ポイントの差
シンガポールの開発者の83％は、3年以内にAIエージェントが開発業務の大半を担うと予想しています。しかし、自社のコードベースが完全自律型エージェントに「おおむね対応できる」または「十分対応できる」と答えたのは37％でした。7
この46ポイントの開きは、将来への予想と現在の準備状況との違いを表しています。完全な自律化がすでに実現可能だという証拠ではありません。エージェントを導入するだけでなく、コードベースや検証方法、承認プロセスを整えることが課題になります。7
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本番運用のコストは、モデル利用料だけではない
調査対象地域では、AIエージェントをさらに導入する際の障壁として、コスト（28％）、既存システムとの統合の複雑さ（24％）、ガバナンスの不足（19％）が挙がりました。16
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コストにはモデルへの問い合わせ料金だけでなく、エージェントの設計、既存環境への統合、出力のレビューや検証にかかる作業も含まれます。AgodaのCTO（最高技術責任者）であるイダン・ザルツバーグ氏も、信頼できる本番システムを構築するには、こうした一連の工程が必要だと指摘しています。17
そのため、モデルの利用料金を下げるだけでは導入の壁を取り除けない可能性があります。既存の業務に組み込むためのエンジニアリングや、人による監督に必要な負担も考慮しなければなりません。16
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利用拡大と並行して、使用量にも上限を設定
AIの活用は、導入するだけでなく利用量を管理する段階にも入っています。トークンの割り当て、使用上限、予算上限などの制限を設けているとの回答は、シンガポールで90％、調査対象地域全体で81％でした。16
17 活用を広げるなかで、支出をどう管理するかが重要になっています。
レポートは、システムアーキテクチャと設計、AIリテラシー、エージェントのオーケストレーション（複数のエージェントや処理を連携・管理すること）の重要性も指摘しています。キャリアへの不安は職位によって差があり、懸念を示したのは若手開発者で49％、CTOやエンジニアリング担当副社長（VP）では17％でした。16
17 人材育成や不安への対応には、経験や役割に応じた工夫が求められそうです。
経営層に問われるのは、安全に利用を広げる方法
シンガポールでは、エンジニアリング部門のリーダーにとって、AIリスクの管理が目先の最大課題だと答えた開発者は42％でした。7
17 調査結果を総合すると、エージェントの利用拡大には、導入数を増やすだけでなく、ガバナンス、コードベースの整備、検証と承認の仕組み、そして運用を担う人材のスキル形成が欠かせません。
これらの数字は、調査に回答した開発者らの実践や見通しを示すものです。とりわけ「3年以内に開発の大半をエージェントが担う」という見方は回答者の予想であり、その水準の自律化が実現することを裏付けるものではありません。5
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「AIエージェントの導入は進む一方、完全自律で任せる準備は整っていない」の短い答えは何ですか?
シンガポールでは開発者の83％が、3年以内にAIエージェントが開発の大半を担うと予想。一方、コードベースが完全自律型エージェントに対応できるとした人は37％でした。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
シンガポールでは開発者の83％が、3年以内にAIエージェントが開発の大半を担うと予想。一方、コードベースが完全自律型エージェントに対応できるとした人は37％でした。 調査対象地域では、コスト、既存システムとの統合の難しさ、ガバナンス不足が、AIエージェントの導入拡大を阻む要因として挙がっています。
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必要なスキルが変化するなか、若手開発者の間ではキャリアへの不安も目立ちました。