GitHub Octoverse 2026レポート、AIがPRの40%超を開始
2026年10月28日にGitHub Universeで発表されたGitHub Octoverse 2026レポートによると、2026年9月にはAIエージェントが、プラットフォーム上のプルリクエストの40%超を開始しました。3月の17%から上昇しています。マージされたプルリクエストは1年足らずで3倍になり、月2億2000万件に達しました。ソフトウェア企業にとって、この数字は仕事が向かう先を示します。エージェントがより多くのコードを下書きし、レビュー、セキュリティ確認、マージの規則がより大きな負荷を担うようになっています。
GitHubが今年計測したもの
このレポートは、いまGitHubを通じて動く仕事がどれだけ増えたかを測っています。GitHubのエグゼクティブバイスプレジデントのジェイ・パリク氏がGitHub Universeでレポートを発表し、主要な数字は活動がいかに速く伸びたかを示しています。マージされたプルリクエストは1年足らずで3倍になり、月2億2000万件に達しました。コミットは3倍を超え、月73.8億件になり、増加の大半は年の後半に起きました。新規リポジトリの作成率は2倍になり、月3030万件です。
報告期間は2025年10月1日から2026年9月30日までです。エージェントの数字は、GitHubがプラットフォーム全体でエージェントの活動を独自に検出した結果に基づきます。一部の内訳では、GitHubはAI自体を使いました。LLMがユーザープロフィールを国別に分類し、微調整した多言語の埋め込みモデルが公開リポジトリを業種別に分けました。
AIエージェントがいま開始する作業の割合
2026年9月には、GitHub上のプルリクエストの40%超が、AIエージェントが生成した下書きから始まりました。3月の17%から上昇しています。9月だけで、エージェントは1億1000万件のプルリクエストを開始し、これは3月の量の約6倍です。
エージェントの仕事は範囲も広い傾向があります。GitHubによると、エージェントが開始したプルリクエストの87%は複数のファイルを変更しており、エージェントの関与が検出されなかったプルリクエストでは79%でした。エージェントが関与したプルリクエストのうち2週間以内にマージされた割合は、2月の83%から9月の90%に上がり、それ以外は86%前後で推移しました。GitHubは、これらの数字がマージまでの時間を示すもので、コードの品質を示すものではないと注記しています。
開発者によるCopilotのエージェント機能の使い方
GitHub Copilotの月間アクティブユーザーのうち、エージェント機能を使っていたのは55%で、1年前の35%から増えました。開発者がタスクを割り当てると、エージェントが自力で完了するCopilotのクラウドエージェントの利用は前年比230%増え、エージェントチャットの利用は85%増えました。
GitHubはCopilot Projectsも公開プレビューにしました。開発者が複数のリポジトリにまたがってエージェントを調整し、デザインファイル、Slackの会話、会議のメモから文脈を取り込み、出力を確認できます。
GitHubがエージェントの書いたコードのレビューを扱う方法
コードが増えれば、レビューする量も増えます。GitHubの数字は、レビューとセキュリティのツールが急速に伸びていることを示します。AIを使ったコードレビューとGitHub Advanced Securityの利用は、それぞれ前年比90%超増えました。開発者は3000万件を超えるDependabotのプルリクエストをマージしました。2025年の量のおよそ2倍です。
9月までに26万4000人を超える開発者がスタック型プルリクエストを使いました。この機能は、大きな変更を、1つずつレビューできる小さなプルリクエストに分けるもので、10月6日に一般提供になりました。GitHubによると、これを使うリポジトリではプレビュー期間中にマージされたコードが9%増えましたが、この機能だけが原因だとは主張していません。
「お互いの仕事をレビューするチームにとって、それは私たちの協働のあり方に意味のある改善をもたらしました。」 デビッド・モストラー氏、Comcastのソフトウェアエンジニア、スタック型プルリクエストについて
10月28日、GitHubはCopilot code review Maxを公開プレビューで追加しました。異なるプロバイダーのモデルで独立したレビューエージェントを動かし、その所見を組み合わせます。エージェント型の自動修正は10月15日に一般提供になりました。Copilotが1つのプルリクエストで最大25件のコードスキャンの警告に修正を提案し、CodeQLを再実行して確認します。
この変化がエンジニアリングのリーダーに意味すること
ソフトウェアを出荷する企業にとって、ボトルネックは、コードを書くことから確認することへ移っています。エージェントがプルリクエストの40%超を開始するとき、成果の限界は、人が確信をもってレビューできる変更の数になります。
GitHub自身の制御は、企業がそれをどう管理すると想定しているかを示します。一般提供になったCopilotの承認は、必須の承認に数えられますが、既定では無効で、管理者はCopilotが承認できるファイルのパスを制限でき、その後に新しいコミットが入れば承認は取り消されます。エージェントを導入するチームには、量が届く前に、同じ種類のレビュー規則が必要になります。
よくある質問
GitHubのプルリクエストのうち、AIエージェントが開始する割合はどのくらいですか。
GitHub Octoverse 2026レポートによると、2026年9月には40%超で、3月の17%から上昇しました。エージェントは9月に1億1000万件のプルリクエストを開始しました。
GitHubでは毎月いくつのプルリクエストがマージされていますか。
GitHubによると、2026年は月に約2億2000万件で、1年足らず前の3倍です。
Copilot code review Maxとは何ですか。
10月28日から公開プレビューになっているレビューの選択肢で、異なるプロバイダーのモデルで独立したレビューエージェントを動かし、その所見を1つのレビューにまとめます。GitHubによると、LiteやBalancedの選択肢より時間がかかり、AIクレジットも多く使います。
MOZGIIの視点
私たちならこう作ります
エージェントが変更の大きな割合を開始するようになると、ソフトウェアチームで不足する資源は、もはやタイピングではありません。丁寧に読むことです。このためにチームを整えるなら、エージェントではなくレビューの経路から始めます。エージェントが開始するプルリクエストには、何を変えたか、なぜか、どのテストを走らせたか、どのファイルに触れたかの短いメモを付け、レビューする人が生の差分ではなく文脈から読み始められるようにします。
変更は小さく保ちます。小さな変更は大きな変更より確認しやすいからです。サインインの処理や共有ライブラリに触れるものは、規則によって上級のレビュー担当者に回します。それらの経路では、AIの承認は無効にしておきます。2つ目のモデルが1つ目をレビューすれば誤りを捕まえられますが、マージするかどうかの判断は人が持ちます。
量が注意力を上回るところで壊れるでしょう。毎日はるかに多くのプルリクエストを前にすると、レビューする人は習慣で承認を始め、速度の数字はよく見えるまま、品質が落ちます。だからマージまでの時間は見ません。注視する指標は1つ、マージされたエージェントの変更のうち、数週間以内に取り消されたり修正されたりした割合です。次に、どの種類のエージェントの変更に最も手戻りが必要だったかをレビューする人に示す週次の報告を作り、チームがより厳しく見るべき場所を分かるようにします。
出典
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