AI でコードは速くなった。じゃあなぜ成果は増えない？—DORA 2025 で読む“認知負荷”と組織改革
本記事は、IVRy Advent Calendar「IVRy AIブログリレー Part2」19 日目の記事です。昨日は Fukuda さんが「採用担当からコーポレートITへ。想定外の異動から始まった、n8nxAIワークフロー構築の半年」という記事を公開しています。こちらもぜひご覧ください！
本記事では、DORA 2025 レポートの中身を紐解きながら、AI コーディング以外のところに焦点を当てた形での開発チームの生産性向上・成果の最大化について実際の取り組み例を交えながらご紹介できればと思います。
1. はじめに：コード生成の「速度」は上がったけど、チームの成果は向上したのか
昨今の AI コーディングツールの発展は目覚ましいものがあります。これは普段開発しているみなさんならすでに感じられていると思うのですが、DORA（Devops Research and Assessment）の 2025 年のレポートによると、回答者の 90% がすでに業務で AI を使用しており、昨年から約 14% 増加していました。さらに、そのうちの 80% 以上が「生産性が向上した」と回答していました。DORA はソフトウェア開発と運用のパフォーマンスを科学的に分析してベストプラクティスを明らかにしてきた、DevOps 分野で最も影響力のある調査機関です。
IVRy でも、Cursor や、Claude Code、Devin などの AI コーディングツールの導入は実施しており、さまざまな観点で AI ツールが使いやすい環境が整っています。詳しくは、komtaki さんの記事をご覧ください。
このようなさまざまな成果が出ている一方で、２つ疑問が浮かび上がります。
私たちは本当に AI のおかげで仕事が楽になったのか？
AI のおかげで上がった生産性の分だけの成果が出せているか？
AI のおかげでさまざまなスクリプトが瞬時に生成されるようになり、テストコードの多くは AI が書いてくれるようになってきました。しかしながら、ふと振り返ってみると GitHub Pull Request のレビュー待ちの時間が増えてたり、ユーザーへのプロダクトの機能を届けるまでのリードタイムが大幅に短縮されていないケースは多いと思います。
すでに多くの方が感じられていると思うのですが、下記の記事のように、そもそもソフトウェア開発において「コードを書くこと（Typing code）」自体はボトルネックではなかったという言説は散見します。
2. DORA 2025 レポートで見えてきた AI ツールの導入による弊害
ここからは、DORA 2025 レポートの内容から、いくつか気になったポイントをピックアップしてご紹介します。100 ページ以上にわたる大規模なレポートとなっており、ここでは全ては紹介しきれないため詳しい内容を知りたい方はぜひ元レポートを参照ください。
AI is Amplifier: AI は組織の良い点も悪い点も増幅させる
DORA レポートで、打ち出された最も大きな結論は、「AI の役割は『増幅器（Amplifier）』または『鏡（Mirror）』である」というものでした。
組織の強みをさらに増幅させる一方で、組織の課題もさらに増長させてしまいます。AI を導入することによって組織の課題が解決するものではなく、AI を導入することで結果的に組織的な課題が顕在化することもあるとまとめています。
AI によってもたらされたインパクト一覧をまとめたものを見てみると、開発のスループットは向上したものの、一方で不安定性（変更失敗率など）も悪化していました。そして、摩擦（friction）と燃え尽き（burnout）に対しては AI を使っても改善しませんでした。
摩擦（friction）：AI による作業の「質」の変化
では、摩擦と燃え尽きの 2 つについてもう少し詳しく見てみます。
まずは摩擦からです。ソフトウェア開発における『摩擦』とは、開発者が価値を届けるプロセスにおいて、その速度を低下させたり、不必要な労力を強いたりする抵抗や障壁のことです。具体的には、以下のものが挙げられます。
更新されていないドキュメント
事務作業（アドミンワークと呼ばれるもの）
繰り返しの業務
締切などのプレッシャー
AI を使えば、コーディングにおける摩擦は減るかもしれませんが、結果的に別の箇所に摩擦が移動していることになっているかもしれません。
以前はコードを手で書くことでしたが、意思決定・検証・プロンプトの試行錯誤・成果物の確認・コードの評価といったフェーズに摩擦がシフトしてます。そのため、結果的に摩擦の総量が減っていない状況が発生しているとレポートでは言及しています。
燃え尽き（burnout）： 期待値のインフレが発生
もう 1 つ、AI によって改善していない観点として、燃え尽き（burnout）が挙げられています。これは、AI によって個人の生産性が高まると、結果的に組織からの期待値も上がることになります。そのため、高まり続ける期待値が開発者を疲弊させている側面があるという話です。
DORA レポートでは、数年に渡り燃え尽きが下記の観点と複雑に絡み合っていると述べています。
リーダーシップ
優先順位の安定性
Generative Culture ※注
（注釈: Generative Culture は DORA で言及されているハイパフォーマンスな組織で見られる文化の呼称で、パフォーマンス志向で心理的安全性が高い状態のことを指します。例えばコトに対して向き合うことが当たり前になっているなどです。逆にこれらがうまく機能していないものとして Pathological Culture があります。詳しくは、DORA | Generative organizational culture を参照してください。）
これらの要素を見てもわかりますが、基本的には個人起因というより組織に起因する要因によって燃え尽きが生じているということを主張しています。
成熟した組織ほど AI の恩恵を受ける
レポートでは、組織をパフォーマンスや安定性などの観点から 7 つの類型に分類しています。その中でも最も理想的な類型では、低い摩擦の環境で、持続的に高品質な成果を出しています。一方で、基礎的な課題を抱えるような類型では、プロセスや環境そのものに課題があり、AI 導入以前の課題に直面しています。
基盤となるシステムが整っていない状態で AI による開発スピードの向上を求めても、下流工程のカオスに飲み込まれ、結果としてデリバリーの不安定性が増大します。
「ツール導入」ではなく「組織変革」が必要
したがって、DORA では、「AI 導入を組織変革として扱うべき」と提言しています。先述した成熟した組織に備わっている要素の例としては、下記のようなものがあるとレポートで述べています。
AI がアクセスできる情報量
社内プラットフォームの成熟度
社内での明瞭で一貫した AI 利用ポリシー
これらのような要素を持った組織へと変革をしてこそ、AI による恩恵を最大限享受できるようになるのです。
3. 「認知負荷」と The work is yours, not the tool’s.
ここまで DORA レポートを通じて、AI が組織の課題を増長させる増幅器（Amplifier）であること、そして成熟したプラットフォームやポリシーがない組織では AI の恩恵を享受しきれないことに言及してきました。仕組みで解決できない課題は、最終的に個々人に降りかかってくると言えます。
第 2 章で触れた「移動した摩擦」を引き起こす大きな要因なのが認知負荷であり、燃え尽きは組織の課題に根深く紐づいていると考えます。
その中でも認知負荷に取り組む時に、「究極的には AI に全部 End-to-End で任せられれば認知負荷も減らせるよね」とぼんやりと考えていました。
AI の仕事も結局人間の仕事になる
しかしながら、今年の 12 月に開催された AWS re:Invent 2025 の基調講演で登壇した Amazon CTO の Werner Vogels は、象徴的な言葉を使っていました。
The work is yours, not the tool’s （意訳：仕事なあなたのものだ。ツールのものではない）
DevOps 文脈で彼が残した有名な標語としてある「You build it, you run it」にもなぞらえて「You build it, you own it.」（意訳：あなたが開発したものはあなたのものだ。）とも述べました。
この言葉を受けて、やはり AI を自律的にやらせることもできるが、結局それらの成果物も自分の成果物として自分の責任範囲でやっていく必要があるということを再認識させられました。
これは、AI による成果物を人間の目で担保する、すなわち一定以上の認知能力を使ってチェックすることが必要であるということを示しています。AI ツールを使うことで、自分が詳細を把握していないコードを一瞬で生成できてしまいます。しかし、ひとたび本番環境にデプロイされればそれらに対する責任（Ownership）を持つのは AI ではなく我々人間です。まさにこの責任を全うするための検証作業こそが新たな摩擦の実体と言えます。
この原則を忘れずにいかに仕事を進めていくのかは、コーディングに限らず仕事のさまざまな場面において共通で言える話だと思います。
そのため、認知負荷を減らすために「AI の仕事」として丸投げをしていくことは難しいのが現状と言えます。違う観点での向き合い方を模索しなければなりません。
マネジメント業務における「情報の洪水」の例
そしてこの認知負荷というのは、例えばですが、プロジェクトを管理するマネージャーやテックリードにとって深刻な問題になります。
AI の恩恵によって、スループットが上がりタスクの消化速度が（表面上は）向上すると、それに比例してコミュニケーションの総量も増大します。Slack / Notion のドキュメント / Linear のチケット / GitHub の Pull Request など、さまざまな場所で情報が飛び交い、マネージャーはこれらの情報を統合してプロジェクトの円滑な遂行のために必要なアクションが何かを見極めます。
私の所属しているプロジェクトで、マネジメント業務を行っているすぱこーさんは「マネージャーの役割の１つとしては、メンバーが走っている道の「石ころ（障害）」を取り除くことと」と表現していますが、この石ころを見つけるためにさまざまな情報を追っていく必要があります。このプロジェクトでは、主に AI 対話エンジンの精度向上や新規機能追加を担当しているのですが、さまざまな案件の情報や機能追加要望が交錯しています。社内で管理している OKR についても空で全部言えないほど肥大化しているのが現状です。
このように情報の洪水が起きている中で、いかに認知負荷を下げてこれらのシグナルを効果的に拾えるかは、非常に大きなイシューとして存在しています。
全てを手放しで AI に任せることはできませんが、人間だけで全てを把握するのも困難です。だからこそ、私は「AI をコーディング（足し算）だけでなく、認知負荷を下げる（引き算）のために使う」ことが必要と考えました。
4. AI 時代の今、我々が取り組むべきこと
これまでに述べたとおり、AI を使ってコードやドキュメントを生成（足し算）するだけでは、認知負荷は下がるどころか、情報の洪水に溺れてしまいます。
DORA レポートで摩擦（Friction）の要因として挙げられていた「事務作業」や「情報の分断」を解消するための「引き算」として AI による週報・マネジメントサポートを例に考えてみます。
このような取り組みがどうやって認知負荷を下げられるのか少し考えてみます。
情報の探索コストを下げる
マネージャーがメンバーの石ころを取り除くためには、石ころのありかを見つけなければなりません。現状チームではこれらの情報が Slack / Notion / Linear / GitHub / gemini 議事録と情報が分散しており、Slack では該当チャンネルだけで 1 日平均 150 件以上メッセージのやり取りされています。
週報としてただプロジェクトの進捗情報をまとめるだけでなく、何かしらのアラートを検知できるところに重きをおければ、「何をすればいいのか」という意思決定をするハードルを低くできます。
情報の信頼性を上げる
そして、目に入ってくる情報の信頼性が高い（Precision が高い）状態にできると、レポートされた情報をすぐに行動に移せるため、真偽を確認するといった認知負荷が低くなります。
このようなことを通じた認知負荷の引き算が AI を使うもう 1 つの使い道に見えています。
5. おわりに: 組織を変えるための「足場」を作る
本記事では、DORA 2025 レポートのインサイトを紐解きながら、AI 時代における大きな課題の 1 つとしての「認知負荷」にフォーカスして紹介してきました。そして、この具体例として挙げた AI 週報システムを絶賛社内で構築中です。この詳しい中身については、別の記事にて紹介予定となっているので、興味ある方は読んでいただければと思います。
また、DORA レポートにある通り、AI は「増幅器」です。私たちが何もしなければ、組織の課題がより大きな形で我々を悩ませるだけになります。しかし、私たちが内部プラットフォームの醸成など、組織をアップデートできれば、AI によって増幅されるメリットもまた計り知れないものになると思います。そのためにも、AI 週報システムのような足場を作っていくことに投資し続ける必要があると感じています。
「The work is yours, not the tool’s」の言葉を胸に、ツールに使われるのではなくツールを使って自分たちの働き方を変えていきましょう。
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