Microsoft社内調査：Claude CodeとCopilot CLIがエンジニアの生産性をどう変えたか

MicrosoftがAIコーディングツールの影響を大規模調査

米Microsoftの研究者らが発表した論文「Adoption and Impact of Command-Line AI Coding Agents: A Study of Microsoft’s Early 2026 Rollout of Claude Code and GitHub Copilot CLI」は、社内の数万人のソフトウェアエンジニアを対象に、コマンドライン上で動作するAIコーディングツール（Anthropicの「Claude Code」やGitHubの「Copilot CLI」）の利用状況と、それが生産性に与える影響について調査したものです。

この調査は2026年1月5日から4月29日までの約4カ月間にわたって実施されました。

AIツールの導入と定着の鍵は「人間関係」と「活動量」

分析の結果、エンジニアが新しいAIツールを最初に試すきっかけは、職場の人間関係にあることが判明しました。日常的にコードをチェックし合う同僚や直属の上司がツールを使っていると、自身も使い始める確率が高まる傾向が見られました。

• 2つ上の上長を同じくする同僚の4分の1以上が直近2週間に使っていた場合、ツールを試すオッズは最大で216％上昇。
• 直属の上司が使っていれば82％上昇。
• 普段コードレビューを交わす相手の4分の1以上が使っていれば54％上昇。

一方で、ツールを試用で終わらせず継続して使い続けるかどうかは、本人の普段のコーディング活動量に関連していることが明らかになりました。日頃から多くのコードを書き、頻繁にプルリクエストを出している多忙なエンジニアほど、AIの恩恵を実感し、ツールを定着させる傾向が強かったとのことです。

ただし、以前から別の開発画面で既存のAIツールを使っていた層は、新しいツールを試すものの、使い慣れた元の環境を好むためか、定着しにくいという結果も出ています。

生産性への具体的な影響

実際の仕事の成果となる生産性への影響については、AIツールを導入初週に利用していたエンジニアは、使わなかった場合と比べて、完了させた仕事（マージされたプルリクエスト）の数が平均して24％増加しました。

この効果は、導入直後の時期だけでなく、調査が行われた4カ月間にわたって安定して持続していました。

利用したツール別に見ると、生産性向上には差が見られました。

• Claude Code利用者の生産性向上は11.4％。
• Copilot CLI利用者の生産性向上は24.9％。