# DORA の2025年の調査は、回答者の90%が仕事でAIを使っていると報告し、そしてAIの導入がいまも配信の安定性と負の関係にあることを見出した

ページ: https://flyvolo.ai/ja/changes/ev-20251022-devops-engineer-1
日付: 2025-09-23 · 段階: 使用者による採用
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職業: https://flyvolo.ai/ja/careers/devops-engineer

## 適用範囲

実務者への調査なので、90%は測られた利用ではなく自己申告の利用である。そして併記されている「80%が生産性が上がったと考えている」は信念であり、信念として読まなければならない——このサイトは、経験のある開発者が19%遅くなりながら20%速いと信じていた無作為化試験を持っており、つまり自分の速さについての信念は、速さについての証拠ではない。自分の成績についての自己申告ではないのは、研究者が回答者を横断して計算した相関のほうであり、そしてそれが役に立つ部分である——導入は、処理量と製品の成績とは正の関係にあり、配信の安定性とは負の関係にある。著者が挙げている仕組みは具体的である——強固な自動テスト、成熟した版の管理、速い反応の輪がなければ、変更の量が増えることは不安定さを生む。そして疎に結合された構成のチームは得をし、密に結合されたチームはほとんど、あるいはまったく得をしない。これを公表しているのは Google Cloud であり、そして自ら尋ねている道具を売っている。

## 出典

- Google Cloud, announcing the 2025 DORA report (the DORA research programme's own publication) — https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report (一次資料)

## これが意味すること

この報告で最も役に立つ一文は導入の数字ではなく、その仕組みのほうである——自動テストが強く、版の管理が成熟し、反応の輪が速いチームは得をし、それを持たないチームは、増えた変更の量から不安定さを受け取る。それは、自動の審判という発見が、別の方向から独立に到来したものである——この道具立てが助けるのは、まさに、人以外の何かがその変更は誤りだと言える場所である。

## まだ示していないこと

90%は自己申告の利用であり、80%という生産性の数字は測定ではなく信念である——このサイトは、経験のある開発者が20%速いと信じながら19%遅かった無作為化試験を持っているので、AIが生産性にどう効いたかを人に尋ねる調査が測っているのは認識である。回答者をまたいだ相関のほうが自己評価より固いが、それは相関であり、この報告もそれ以上を主張していない。Google Cloud はこれを公表しており、そして自らが尋ねている道具を売っている。

## 自分で確かめる方法

自分のチームに、この報告が名指しする三つ——自動テスト、成熟した版の管理、速い反応——があるかを確かめること。三つともあるなら、AIを増やすことは自分を助ける見込みが高い。ないなら、この報告は逆を予測しており、そしてそれは自分の工程についての、確かめられる主張である。


詳しくは: https://flyvolo.ai/llms.txt