JetBrainsの報告書『The State of CI/CD in 2026』によると、DevOpsの手法を取り入れている回答者の83.4%がCI/CDパイプラインを運用しており、このグループで最も広く普及した手法となっています。普及率は、コンテナ化とオーケストレーション、Infrastructure as Code、GitOps、プラットフォームエンジニアリングを上回っています。
CI/CDは依然としてソフトウェアデリバリーの中心にある（出典：JetBrains）
顧客の要求とレガシーシステムがツール選定を左右
組織での採用状況では、GitHub Actionsが首位に立ち、GitLab CI、Jenkinsが続きます。次いでAzure DevOps Serverが入り、TeamCityはその下に位置します。そのほかにはAWS CodePipelineとCodeBuild、Bitbucket Pipelines、独自システムなどがあります。
複数のCI/CDツールを使う組織は、その理由として顧客ごとに異なる要件、技術スタック、継承したシステムを挙げています。異なる顧客を担当する部門では、顧客が指定したツールを使わざるを得ない場合があります。
ほとんどの開発者は、CI/CDツールを乗り換える予定がありません。乗り換えを検討している人は、スケーリングコスト、保守の手間、ツールの統合、設定の複雑さを理由に挙げています。
広がるセルフホスティング
回答者の72.8%が、主要なCI/CDシステムを自社内のオンプレミス環境、または自己管理のクラウドインフラで運用しています。オンプレミスでの導入割合は、ホスティングに関する質問が対象とする5年間で最も高くなりました。
ホスティングの選択からは、ハードウェア、ネットワーク、データ、ビルド環境、セキュリティ、コストを自ら管理したいというチームのニーズがうかがえ、複数の展開モデルが併存する状況を後押ししています。
TeamCityのプロダクトマーケティングマネージャーであるOlga Bedrina氏は、次のように述べています。「現在、AIの利用の大半はパイプラインの周辺で行われています。チームはコードのレビュー、テストの作成や修正、ビルド失敗の原因診断にAIを使っています。同時に、セルフホスティングもCI/CD環境の重要な一部であり続けています。特に、インフラ、データ、セキュリティ、コストをより細かく管理したい組織ではその傾向が顕著です」
AIはテストとトラブルシューティングを支援
調査対象の組織の48.8%が、CI/CD関連の作業の少なくとも1つにAIを使っています。ビルドやテストの中でAIを活用したステップを直接実行していると答えたのは、わずか8%でした。
そのほかの用途には、パイプライン設定の保守、ビルドを止める可能性のある品質チェックやセキュリティチェック、デプロイやリリースの支援、デプロイ後のインシデント対応などがあります。
開発者はMCPサーバーやエージェントスキルを通じてCI/CDツールにアクセスし、すでに使っているアシスタントを開発ワークフローにつなげています。ただし、回答者がこれらのシステムを操作する方法としては、Webインターフェースが依然として最も一般的です。
CI/CDでAIを使っていない組織は、その理由として優先度の低さ、データプライバシーや知的財産への懸念、既存の環境への満足、コストを挙げています。規模の小さい企業ほど、AIがなくても現在のやり方で十分機能していると答える傾向があります。
AIを使っているチームからは、生成される変更の量がレビューを遅らせ、信頼性の評価を難しくしているという声が上がっています。ほかにも、予測しにくいAIのコスト、どの変更がAIによるものかの追跡、AIが持ち込んだ問題のデバッグといった懸念が示されています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/10/15/jetbrains-ai-software-delivery-report/
