AIは技術の進歩を遂げているが,養子縁組の増加にもかかわらず,雇用の損失と信託の格差は継続している. AI is transforming tech work, but job losses and trust gaps persist despite rising adoption.

Googleの新たな調査によると,世界中の技術労働者の90%が AIを仕事で利用しており,これは昨年より14%増加した.主にコード化,ドキュメント化,デバッグのために利用されている.Gemini Code Assistのようなツールは,エンジニアリングチームで広く採用されている. A new Google study finds 90% of tech workers globally use AI at work, up 14% from last year, primarily for coding, documentation, and debugging, with tools like Gemini Code Assist widely adopted across engineering teams. 使用率が高いにもかかわらず,AIが生成するコードに対する信頼度は,強い自信を表明する20%と、コード品質の最低限の改善のみを帯びたままである. Despite high usage, trust in AI-generated code remains mixed, with only 20% expressing strong confidence and minimal reported improvements in code quality. 専門 家 の 指摘 に よる と , AI に は 複雑 な 仕事 が あり ます が , それでも 人間 の 監督 が 必要 です。 Experts note AI is capable of complex tasks but still requires human oversight. このシフトは,ソフトジョブ一覧の急激な減少に伴い,2022年初頭から71%減少し,最近のコンピュータサイエンスの卒業生の間で失業率が上昇し,一部の人間性分野において高い率になっている. The shift coincides with a sharp decline in software job listings—down 71% since early 2022—and rising unemployment among recent computer science graduates, surpassing rates in some humanities fields. AIは繰り返し作業を自動化するものとして見られているが, 雇用の移転,スキルギャップ,業界でのハイプが採用を促すという懸念は依然として残っている. While AI is seen as automating repetitive work, concerns persist over job displacement, skill gaps, and industry hype driving adoption. 技術企業やスタートアップはAIコーディングツールの提供に競争を続けているが,長期的にの成功は,パイロットプログラムを超えて処理やトレーニングや証明される価値の範囲を広げることに依る. Tech companies and startups continue competing to offer AI coding tools, but long-term success depends on broader process changes, training, and proven value beyond pilot programs.