1年で業務利用率6倍のClaude Code vs 成長が止まったCopilot——JetBrains AI Pulse調査2026

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私、ゲンです。今週、開発者向けの「答え合わせ」みたいな数字が、ようやく出ました。

JetBrainsが2026年1月に実施した「AI Pulse調査」の第2弾。プロ開発者10,000人以上に聞いた結果を、4月に研究ブログで公開しています（JetBrains Research, 2026-04）。

注目すべき数字を3つだけ先に並べます。

• GitHub Copilotの認知度は76%、業務利用率は29%。「もっとも知られていて、もっとも使われている」ポジションは変わっていません。
• Claude Codeの認知度は57%、業務利用率は18%。1年弱で利用率が約6倍に伸びました。
• ただし「いずれかのAIコーディングツールを業務で常用している」開発者は、まだ全体の18%にとどまります。

「Copilot一強が崩れた」と要約する人もいるでしょう。私の読み方は少し違います。崩れたのではなくて、「天井に着いた」が近い。そして、その天井ができた理由を、Claude Codeが横から急角度で押し上げている、という構図に見えました。

ここから先は、JetBrainsが出した4つの数字を、私自身の使用感とAccel VCの共存論で立体化していきます。記事の最後には、あなたが今週「自分のツール選択をどう更新するか」を3アクションで持って帰れる形を用意しました。

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まず数字を発散する——JetBrains調査の4ライン、これだけは押さえる

最初に、JetBrains調査の数字を全部並べます。あとから絞り込むので、ここでは「全体像」だけ見てください。

調査の前提から書きます。サンプルは10,000人超のプロ開発者。調査時期は2026年1月、調査主体はJetBrains Research。調査名は「AI Pulse」第2弾です。同シリーズの第1弾は2025年9月、ベースラインは2025年4〜6月にあります。3時点で同じ質問を聞き直しているので、伸びの方向が読めるんですよ。

主要な4ライン。

第一に、認知度。GitHub Copilotが76%、ChatGPT（コーディング用途として）が68%、Claude Codeが57%です。Cursorも上位に並びます。ただJetBrainsの公開記事内でCursorの具体的なパーセンテージは非開示でした。「Claude Codeに次ぐ位置にあった」とだけ記しておきます（JetBrains Research, 2026-04）。

第二に、業務利用率。GitHub Copilotが29%、Claude Codeが18%。「知っている」と「業務で使っている」の差が、Copilotで47ポイント、Claude Codeで39ポイントあります。つまり認知の半分以上は「聞いたことはあるが触っていない」状態にとどまる、ということ。

第三に、Claude Codeの成長カーブ。認知度は2025年4-6月時点で31%、2025年9月で49%、2026年1月で57%。業務利用率は同じ3時点で約3%から始まり、1.5倍を経て18%に届きました。レポート本文では「Sep 2025比で1.5倍、April-June 2025比で6倍」と明示されています。

第四に、Claude Codeのロイヤリティ。CSAT（顧客満足度）91%、NPS（推奨度）54。市場で最も高い「製品ロイヤリティ指標」だとJetBrainsは表現しています。私自身の体感は後で詳しく書きますが、この数字の意味は「使った人が手放さない」というシンプルな事実です。

数字を発散させると、こう見えます。Copilotは「広く浅く」、Claude Codeは「深く高速に」。市場のかたちが2極化しているわけではなく、別のレイヤーが上に乗っている。

ここまでが発散段です。次のセクションで「Copilot一強が崩れた」とよく言われる見方に、私の判断を入れていきます。

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「Copilot一強」が崩れた——ただし崩れた理由はCopilotにはない

「Copilot一強が崩れた」という言い方は、半分正解で半分間違いです。

正解な側面から説明します。JetBrains本文の表現を引くと、「Copilotの成長は、認知でも採用でも、昨年比で停滞している（has stalled since last year）」。同じ会社が同じ質問を3時点で聞いているのに、上昇カーブが平らになった。これは数字の事実です。

間違っている側面はこちら。「停滞している＝崩れた」ではないんですよ。Copilotは認知76%、業務利用29%。依然として両指標トップです。崩れたのは「ひとり勝ち」の前提のほうで、Copilot自体は降りていません。

ここに、私のような元・挫折エンジニアが見落としやすい罠があります。「Copilotが伸び止まり、Claude Codeが伸びている」と読むと、つい「乗り換え時期」と短絡してしまう。実際には、Copilotユーザーが大量にClaude Codeへ移ったわけではないんですよ。新規流入のほうが本命です。「これまでAIコーディングを使っていなかった層」が、Claude Codeから入っている可能性が高い。私はそう読んでいます。

根拠は2つ。

ひとつは、業務利用率の総和です。Copilot29%＋Claude Code18%＝47%。ただしJetBrains本文では「いずれかのAIコーディングツールを業務利用している開発者は18%」と書かれていました。ここに矛盾はないと私は解釈しています。29%や18%は「ツール単体の認知者ベースの利用率」、18%は「全開発者母数での常用率」と整理できそうです。母数の取り方は記事内で明示されていないため、両論を併記する形にしておきますね。

もうひとつは、Claude Codeの伸び方の角度です。半年で利用率が1.5倍、1年弱で6倍。これはCopilotから移動した人の累積では追いつかない伸びです。新規流入の比率が高いと考えるのが自然でしょう。

「Copilotから乗り換えるべきか」より「あなたがどのレイヤーにいるか」のほうが大事です。ここを覚えておいてください。Copilotしか使っていない人は、まず「Claude Codeを足してみる」の選択肢がある。AIコーディングをまだ使っていない人は、Claude Codeか別のツールから入る選択肢がありますよ。崩れた前提の中に閉じこもらないでください。

CSAT 91%・NPS 54の正体——「動いてくれる」と「直すまで一緒にいる」の差

Claude CodeのCSAT 91%、NPS 54という数字。これを私は「使った人が手放さない」と前置きしました。なぜ手放さないのか、私の使用感で翻訳してみますね。

私がClaude Codeを業務ツール開発で常用するようになってから、7ヶ月になります。切り替え前の2年間はGitHub Copilotでした。

両者の体験差は、エラーが出たときに最もはっきり出ます。

Copilotは「次の1行を提案する」のが本業です。提案精度は高いし、IDEとの統合は本当によくできています。ところが、エラーが出てしまった後の「直すフェーズ」では、私が手を動かす必要がありました。エラーログを読み、原因を仮説立て、修正コードを書く。Copilotはそのプロセスを「補完」してくれますが、「代行」はしてくれません。

Claude Codeは違いました。エラーが出たら、ターミナルにそのまま貼ってお願いするんですよ。すると、関連ファイルを読みに行き、原因を推定し、修正パッチを書き、テストを動かして、もう一度通るところまで持っていく。私の役割は「やってください」と「これでお願いします」と「テスト通った？」の3コマンドだけになりました。

体感を1文で言うと、Copilotは「動いてくれる相棒」で、Claude Codeは「直すまで一緒にいてくれる相棒」です。

CSATが91%という数字は、この体験差を反映していると私は読みました。「次の1行が当たる」ではなくて、「最終的にエラーが消えるまで付き合ってくれる」。完成までの距離を縮めてくれる相手は、評価が高くなります。

ただし、これは万能ではありません。Copilotには明確な強みがあります。IDEに常駐していて、考えなくても候補が出る。エディタの中で完結する仕事なら、Claude Codeのターミナル起動より速い。「単発補完」の世界では、いまもCopilotが強いと私は感じています。

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つまり、Claude Codeが評価されているのは「Copilotより優れているから」ではなくて、「Copilotと違う仕事をしているから」です。エディタ補完とエージェント実行は、使い分けるべき別の道具。CSAT 91%は、そのエージェント領域での評価だと考えてください。

「全開発者の18%しか使っていない」——82%が踏み出さない3つの理由

ここからは、JetBrains調査でいちばん意味があった数字に踏み込みます。「いずれかのAIコーディングツールを業務常用している開発者は、まだ18%」という事実です。

認知76%なのに、業務常用は18%。差分の58ポイントは「知っているけど使っていない」層に積まれています。

私は元・挫折エンジニアとして、この82%側の気持ちが本当によく分かるんですよ。コードから離れた数年間、私は「AIで開発が楽になる」というニュースを何十本も読みました。読みながら触らなかった。なぜか。

理由は3つあると考えています。

ひとつめは、手元の業務に組み込むイメージが湧かないこと。「Copilotが便利」と言われても、私の日常業務にどう刺さるのか想像できなかった。AIコーディングは抽象的な技術として扱われやすく、自分の仕事に翻訳されるまでに時間がかかります。

ふたつめは、会社のセキュリティポリシーや費用の問題。法人で導入するには、社内承認・データ取り扱い・月額課金など、個人が触る以前に超えるべきハードルがいくつもあります。JetBrains本文でも「enterprise security policies」と「integration costs」が普及障壁として明示されていました。

みっつめは、AI生成コードへの不信感。これは私自身の経験から強く言えます。「動いた。でもなぜ動いているか分からない」が一番怖いんですよ。動いた瞬間より、その後のデバッグや保守を考えると、自分が理解していないコードを抱えるのは不安です。

「82%が踏み出さない」のは怠惰や情報不足の話ではありません。3つの壁が現実にあるからです。

ここで重要なのは、これら3つの壁は「数字を見せれば下がる」性質のものではない、という点。Copilot76%、Claude Code57%、利用6倍。これらの数字は「市場が動いている」証拠にはなります。一方、業務との相性、社内承認の可否、生成コードの理解——この3点には、ひとつも答えてくれません。

だからこそ、次のセクションでAccel VCの共存論を入れます。市場の数字に押されて焦るのではなく、「自分の場所」を確認するための判断軸を持ち帰ってほしいんですよ。

Accel VC「市場は両方が成立する広さ」——共存論で数字を圧縮する

JetBrains調査が出た少し前、もうひとつ重要な発言がありました。

ベンチャーキャピタルAccel（アクセル、Cursor投資元）のパートナー、Miles Clements氏。ポッドキャスト「20VC」（2026年3月配信）に登壇しました。発言の核は「『Cursorは死んだ』はまったくのデタラメだ」という強い言葉です。市場の二項対立を真正面から否定しました（AOL News, 2026-03（元はBusiness Insider）、20VC公式エピソードページ）。

Clements氏の主張は、本記事の文脈で重要です。

引用は2つ。

“This market is growing enormously, and I don’t think a lot of these companies are actually experiencing success at the expense of the others.”（この市場は猛烈な勢いで伸びている。一社の成功が他社の失敗の上に成り立っているわけではない）

（Claude Codeを評して）“amazing product”

Cursor投資元のVCが、わざわざClaude Codeを「素晴らしいプロダクト」と表現したこと。これは投資ポジションを考えれば異例です。「市場の成長率が高すぎて、共倒れより席取りの心配が先だ」——そういう現実があったからだと読みました。

ここで、JetBrains調査の数字に戻ります。

業務利用率の合計は、ざっくり計算すると47%（Copilot29%＋Claude Code18%）。一方、AIコーディングツールを「常用」している全体は18%。この差分29ポイントは、複数ツールの併用や、認知率ベースと母数ベースの違いを反映しています。いずれにしても、市場全体としては「まだ伸びる余地が大きい」状態です。

「Copilot vs Claude Code」の構図で見ると、片方が勝てば片方が負ける。 「単発補完 vs エージェント実行」の構図で見ると、両方が伸びる余地がある。

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私が今日いちばん言いたいのは、これです。市場の数字に煽られて「乗り換え」を考えないでほしい。代わりに、自分のコーディング時間のうち「単発補完」と「エージェント実行」がそれぞれ何割を占めるかを測ってください。

私の場合、業務ツール開発の時間配分はざっくり「単発補完30%、エージェント実行70%」です。だからClaude Codeへの依存度が高い。これは私の業務特性であり、たとえばフロントエンドのUI調整が中心の人なら、配分は反転するかもしれません。

判断軸は「市場シェア」ではなくて、「自分の仕事の中身」です。これがAccel VC発言とJetBrains調査を重ねて出てくる結論だと、私は受け取りました。

今週の1手——この調査を「あなたのツール選択」にどう翻訳するか

ここまでで数字は十分に出ました。最後に、これを「今週からあなたができる行動」に圧縮します。

3アクションです。すべて7日以内に着手できるように設計しました。

アクション1：自分の「コーディング時間配分」を1週間メモする

今週、業務でコードに触った時間を、ざっくり3つに分けてメモしてください。

• 「単発補完」時間：1行〜数行の補完で済む作業（IDEで完結）
• 「エージェント実行」時間：複数ファイルにまたがる修正、エラー解決、テスト追加
• 「AIなしの設計時間」：仕様検討、要件整理、ホワイトボード作業

紙でもメモアプリでもいい。1週間続ければ、自分の配分が見えてきます。

アクション2：Claude Codeを「いま使っていなければ」1タスクだけ触る

業務利用率18%という数字を、「自分が踏み出すかどうかの判断材料」として使ってください。まだ触っていないなら、1タスクだけClaude Codeでやってみる。題材は「複数ファイルにまたがるリファクタリング」「直近1週間のエラーログから原因を推定してもらう」あたりが分かりやすい。Copilotの単発補完では辛い領域を試すと、CSAT 91%の正体が体感できます。

ただし、会社のセキュリティポリシーは必ず先に確認してください。コードを外部送信するかどうか、ログ保存の扱いはどうかは、ツール選択以前のチェックポイントです。

アクション3：「乗り換えない」と決める選択肢も明示的に検討する

Copilotで業務が回っている人は、無理に乗り換える必要はありません。アクション1のメモで「単発補完が8割」と分かったなら、Copilotを継続するのが合理的判断です。市場が動いていても、自分が動かなくていい場合があります。

JetBrains調査もAccel VC発言も、「乗り換えろ」とは一度も言っていないんですよ。「市場は伸びている」「両方が成立する広さがある」と言っているだけです。煽り記事に煽られない態度を、私はこの調査から持ち帰りました。

まとめ

JetBrainsが10,000人の開発者に聞いた数字は、市場の答え合わせとしてとても価値が高い1本でした。

要点を箇条書きにまとめます。

• GitHub Copilotは認知76%・業務利用29%。トップではあるが、成長は止まった
• Claude Codeは認知57%・業務利用18%。1年弱で利用6倍、CSAT 91%、NPS 54
• 「いずれかのAIコーディングツールを業務常用」は全体の18%。82%は3つの壁（業務イメージ・セキュリティ・不信感）で踏み出していない
• Accel VC共存論：単発補完とエージェント実行は別の市場、両方が伸びる余地あり
• 行動の判断軸は「市場シェア」ではなく、「自分の仕事の中身」

「凄腕エンジニアが自分に宿る」感覚を私が再び持てたのは、Claude Codeのおかげです。元・挫折エンジニアの私が言うので大目に見てほしいんですが、CSAT 91%は伊達じゃないんですよ。

それでも今日の記事は、「乗り換えろ」とは書きませんでした。Copilotで業務が回っている人は続けていい。AIコーディングを使っていない人も、明日から急いで使う必要はない。82%の壁は本物で、急ぐべき性質のものではないからです。

数字に煽られないために、数字を読む。それがこの調査を最も健康的に消化する方法だと、私は考えています。

来週、あなたの「コーディング時間配分メモ」を私に見せてください。私のXのDMでもいいし、コメントでもいい。配分が分かったら、私が次の一手を一緒に考えますよ。