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「AIが書いたコードの割合」はもう意味がない――Googleが重視し始めた指標

ピチャイ氏は、AIがエンジニアリングの幅広い工程に関わるようになり、「AIが書いたコードの割合」だけでは貢献を捉えきれないと説明しました。 Googleが公表してきたAI生成コードの割合は、利用の広がりを示す一方、生産性やソフトウェア品質の向上を単独で証明するものではありません。

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研究の答え

重要なポイント

ピチャイ氏は、AIがエンジニアリングの幅広い工程に関わるようになり、「AIが書いたコードの割合」だけでは貢献を捉えきれないと説明しました。
Googleが公表してきたAI生成コードの割合は、利用の広がりを示す一方、生産性やソフトウェア品質の向上を単独で証明するものではありません。
Gemini 4 ArgonについてGoogleはコード変更の提出増加とロールバック減少を報告していますが、指標は会社発表であり、開発全体の効果を示すものではありません。

Editorial illustration representing AI-assisted software engineering — Why did Google CEO Sundar Pichai tell Alex Kantrowitz in the October 20, 2026 Big Technology Podcast interview that the percentage of GoogleAs AI becomes part of more engineering work, code authorship alone offers a narrower measure of its role.
AI プロンプト
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why did Google CEO Sundar Pichai tell Alex Kantrowitz in the October 20, 2026 Big Technology Podcast interview that the percentage of Google. Article summary: Pichai’s point was that “AI-written code” no longer captures AI’s contribution when it influences nearly the entire engineering process; Google is shifting its emphasis toward engineering impact rather than authorship pe. Topic tags: general, general web, user generated, news. 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 w
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Googleのスンダー・ピチャイCEOは、AIが書いたコードの割合を示す数字は、いまや「意味がない」と語りました。10月20日の「Big Technology Podcast」で、AIがエンジニアの仕事のあらゆる部分に深く関わるようになったため、コードを人間とAIのどちらが書いたかだけでは、AIの役割を測れないと説明しています。代わりに挙げたのは、Gemini 4 Argonの導入後に見られたコード変更の提出数とロールバックの変化でした。5

「AIが書いた割合」では見えないもの

AI生成コードの割合が答えるのは、「コードのうち、どれだけをAIが生成したか」という問いです。チームがより多くの有用な作業を終えたのか、レビューにかかる時間が減ったのか、ソフトウェアの信頼性が高まったのかまでは分かりません。

AIの役割がコード生成だけにとどまらず、開発工程のより広い部分に及べば、「AIが書いた行」と「人間が書いた行」を切り分けることの意味は薄れます。ただし、ピチャイ氏の発言はこの指標の限界について述べたものであり、AIがエンジニアリングのあらゆる成果を改善したという証明ではありません。5

これまでの数字が示すのは、まず「利用の広がり」

Googleが公表してきた数字は、AIの利用拡大を伝える分かりやすい指標でした。報道によると、AI生成コードの割合は2024年後半の約25％から、2025年秋には50％、2026年4月には75％へと上昇しました。最後の数字は、AIが生成し、エンジニアが承認した新規コードを指しています。5 24 25

ただし、これらの数字がすべて同じ範囲を数えたものとは限りません。特に75％という数字は、エンジニアが承認した新規コードについてのものです。AI生成コードの比率が上がったことは、利用が広がったことを示しますが、それだけで完了した作業の増加や、開発に必要な労力の削減、ソフトウェア品質の向上が証明されるわけではありません。

Argon導入後、Googleが挙げた変化

ピチャイ氏は、Argonの導入から最初の4週間で、Googleでは「CL」、つまりコード変更の提出が30％増え、ロールバックはおよそ3分の1減ったと述べました。5

一方、Googleは別の発表で、Antigravityを通じてArgonを使ったチームでは、エージェントによるコード提出が35％超増え、ロールバックがほぼ3分の1減ったと説明しています。45 51 インタビューで示された「30％増」と、Googleが発表した「35％超増」は、指標の表現が異なります。利用対象や測定方法がどう違うのか、提供された情報からは確認できないため、同じ数字として扱うことはできません。

GoogleはArgonを大規模なコードベースの作業にも使ったと説明しています。例として挙げたのは、約600万行に及ぶChromiumのレガシーなフォルダーから、ウェブページ処理の中核部分を切り分ける作業です。これはArgonが支援したプロジェクトの規模を示すものであり、モデルが新たに600万行のコードを生成したという意味ではありません。51

提出数とロールバックだけでも、全体像は分からない

コード変更の提出数やロールバックは、誰がコードを書いたかという割合より、開発の結果に近い指標です。提出数は変更がどれだけ出されたかを示し、ロールバックは、いったん加えた変更を取り消す必要があったことを示します。それでも、これだけで生産性の全体像が分かるわけではありません。

これらはGoogleが公表した数字です。利用可能な情報からは、完了した作業、レビュー時間、エンジニアリングに費やした総労力、ソフトウェアの信頼性を合わせて比較した全容は確認できません。

つまり変わったのは、Googleが前面に出す指標です。これまでの割合は、エンジニアがコード生成にAIをどれほど使っているかを示すものでした。現在示されている提出数やロールバックの数字は、AI導入後に何が起きたかを捉えようとしています。どちらの数字も、それだけでソフトウェア開発全体への効果を証明するものではありません。5 45 51

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