「買う」より「作る」を選ぶ会社が三社に一社──McKinseyが測った、コーディングエージェントが動かし始めた稟議

ソフトウェアを「買う」か「自分で作る」か。この古くからある判断を、コーディングエージェントが静かに書き換え始めています。McKinsey が 8 月に公表した年次調査「The state of AI in 2026」で、回答者のおよそ 3 割が「エージェント型のコーディングツールで社内開発できるから」という理由で、ソフト製品や機能の購入を少なくとも一度は見送ったと答えました。調査対象は業種・規模をまたぐ 1,700 人超です。

調達の判断が「作れるかどうか」から始まる

これまで多くの企業にとって、業務ツールは「探して、選んで、買う」ものでした。自前で作る選択肢はコストと時間が見合わず、SaaS の月額を払うほうが合理的だったからです。

その前提が揺らいでいます。Claude Code や Codex、Cursor のようなコーディングエージェントが実装のハードルを下げ、社内チームが必要な機能を短期間で試作できるようになりました。McKinsey はこれを「build-versus-buy（作るか買うか）の判断が動いている」と表現しています。ベンダーの提供を待たず、自社の業務に合わせて作り込む道が現実的になったわけです。

業種で割れる温度差

「買わずに作った」割合は業種で差が出ています。技術系が最も高く、規制産業や専門サービスがそれに続きます。数字は出典の集計に基づきます。

導入の勢いは企業規模でも分かれます。年商 10 億ドル超の大企業でエージェントを本格展開していると答えた割合は、前年の 27% から 40% へ伸びました。一方、規模の小さい組織は 22% で横ばいのままです。体力のある企業ほど、内製への舵を切っています。

生産性は上がった、しかし利益はまだ動かない

ただし、この動きを手放しで礼賛できない数字も同じ調査に並びます。個人としての生産性が上がったと答えた人は 8 割に達しました。ところが、その効果が会社の利益に表れているとは限りません。

AI が営業利益（EBIT）に「多少なりとも寄与した」とする回答は 37% で、前年から変わっていません。利益の 5% 以上を AI に帰属できる「高成果層」に至っては 6% で、これも横ばいです。個人の手応えと、決算に載る数字との間には、まだ距離があります。McKinsey 自身も「投資を増やしつつ、ROI を最適化する新しい規律を整えている段階」と、慎重に位置づけています。

SaaS の月額が、トークンの従量課金へ置き換わる

内製へ振ることには、見落とされがちなコストの付け替えも伴います。これまでライセンス料として払っていた固定的な支出が、AI の推論にかかるトークン消費という、変動が大きく読みにくい費用に姿を変えるからです。買うのをやめても、支払いが消えるわけではありません。

実際、AI の運用コストが導入の足かせになっていると答えた組織は 2 割にのぼります。McKinsey のシニアパートナー Lieven Van der Veken 氏は「運用コストは後回しにする項目ではなく、設計上の制約として扱うべきだ」と述べています。作れるようになったからこそ、どこまで作り、いくらで回すのかを設計段階で見積もる規律が要る、という指摘です。

開発者と経営者が受け取る宿題

この調査が示すのは、コーディングエージェントが「開発の速さ」だけでなく「何を買い、何を作るか」という調達の意思決定にまで手を伸ばし始めた、という変化です。開発現場にとっては、外部ツールの導入案が「まず社内で作れないか」という問いに置き換わる場面が増えるでしょう。経営にとっては、削れた SaaS 費用の裏で、変動するトークン費用と保守の責任を自社が抱える点を織り込む必要があります。派手な発表ではありませんが、日々の稟議に効いてくる種類の変化です。

参照: CIO Dive: Enterprises bet on agents to build in-house software ／ The Register: McKinsey says enterprise AI is finally 'on the road to ROI' ／ India Gazette: Nearly 32% of organizations decide to build in-house software using AI coding agents ／ TechTimes: Record AI Spending Can't Move Earnings Needle for 94% of Enterprises