AI Coding Agent의 11월 동향

AI Coding.Info라는 사이트를 2025년 7월부터 운영하고 있습니다.

https://ai-coding.info/ja

이것은 Claude Code, Gemini 또는 Codex와 같은 AI Coding Agent에 대한 사용 동향을 Github의 리포지토리 정보에서 정점 관측하는 사이트입니다. AI Coding Agent의 이용 판정으로서 다음과 같은 조건으로 매일 조사를 실시하고 있습니다.

• Github의 공개 리포지토리를 9,000 리포지토리를 매일 조사
  • 프로그래밍 언어별 Github 스타 수 TOP 300
  • 프로그래밍 언어는 30종류에서 조사
• AI Coding Agent 16종류 대상
• 각종 AI Coding Agent가 사용하는 규칙 파일이 Github 리포지토리에 있는 경우에만 AI Coding Agent를 이용하고 있다고 판단

과거 동향

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/e294d2cf419c46c02046

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/a1e06dd590f945ae09ef

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853

AI Coding Agent 이용률은 4.8%

11월 말 AI Coding Agent의 리포지토리 이용률은 4.8%로 지난 4.3%에서 0.6%포인트 증가했습니다. [지난 달 보고서] (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/e294d2cf419c46c02046)는이 이용률의 변화에 ​​대해 설명했습니다.

이전 기사에서는 프로그래밍 언어 전체에서 AI Coding Agent의 사용률은 13% 정도로 두드러질 것이다 라고 예측했습니다. 그 중에서

$$y(t) = \frac{K}{1 + Ae^{-Bt}}$$

라고 하는 모델식으로 이용률을 피팅하면,

K = 1.2862e-01
A = 5.0299e+00
B = 7.5901e-03
決定係数 (R^2) = 0.9534
平均二乗誤差 (MSE) = 0.0000
二乗平均平方根誤差 (RMSE) = 0.0014

라는 값이 되었습니다. 원래 식을 t에 대해 미분하면,

$$\frac{dy}{dt} = \frac{A B K\, e^{-B t}} {\left( A e^{-B t} + 1 \right)^{2}}$$

다시 t에 대해 미분하면,

$$\frac{d^{2} y}{dt^{2}} = \frac{A B^{2} K (A - e^{B t}) e^{B t}} {A^{3} + 3 A^{2} e^{B t} + 3 A e^{2 B t} + e^{3 B t}}$$

됩니다. 이것의 변곡점을 구하기 위해서 좌변=0으로서 t에 관해 풀면,

$$t_0 = \frac{log(A)}{B}$$

됩니다. $t_0$에서 y의 기울기를 추구하면,

$$\left. \frac{dy}{dt} \right|_{t = t_0} = \frac{BK}{4} \approx 2.441 \times 10^{-4}$$

이전의 식에서는 1일당으로 계산하고 있었으므로, 월 환산으로 하면 30을 곱합니다. 그러면

$$2.441 \times 10^{-4} \times 30 \approx 0.007321$$

됩니다. 이렇게 생각하면 **프로그래밍 언어 전체의 AI Coding Agent 이용률의 성장은 매월 약 0.73% 미만으로 알 수 있습니다. ** 그렇게 생각하면 ** 이번 1개월 만에 이용률이 0.6% 증가하고 있다. 라고 하는 것은 비교적 상정의 범위내이다. ** 라고 합니다.

https://ai-coding.info/ja/agents

AI Coding Agent의 제품별 공유

제품별 점유율은 다음과 같습니다.

순위	제품명	점유율
1위	Claude Code	28.6%
2위	Copilot Agent	26.8%
3위	Codex CLI	22.5%
4위	Cursor	11.6%
5위	Gemini CLI	6.5%

지난달도 그랬습니다만, Codex CLI의 쉐어가 지와리와 늘어나고 있다고 느끼고 있습니다. 사실, Gemini CLI에 관해서는 그다지 큰 증감이 없습니다. Cursor나 ClaudeCode에 관해서는 점유율을 크게 떨어뜨리는 인상이 있습니다. (Cursor는, 실은 AGNETS.md에 대응하고 있기 때문에, 정말로 점유율이 떨어지고 있는가.라고까지 단언해도 좋은지는 미묘합니다) 이 구도를 어떻게 보는가. 하지만 ClaudeCode는 AGENTS.md를 지원하지 않습니다. 이것은 도구의 환승을 막는 방파제 역할을 하고 있다고 생각합니다. 그러나 그래도 덧붙여 유출이 진행되고 있는 것은 아닐까. 라고 생각합니다. Codex CLI 등, AGENTS.md가 ClaudeCode의 쉐어를 먹고 있는 것 같은 인상이 있어, 한편 Github Copilot은, VSCode 표준의 강도도 있어, 쉐어가 내리기 어려운 구도가 되고 있는 것은 아닐까. 어쩌면 ClaudeCode V.S. AGENTS.md(Codex CLI)가 점유율 싸움을 하고 있는 가운데, **유출이 적은 Github Copilot이 점유율 1위에 오는 미래도 약간 보이지 않는다. 라는 마음이 있습니다. **

https://ai-coding.info/ja/agents

프로그래밍 언어별 AI Coding Agent 사용 상황

1번 AI Coding Agent가 이용되고 있는 프로그래밍 언어는 「TypeScript」, 2번째가 「Python」, 3번째가 「Rust」입니다. 여기에 관해서는 추세는 거의 변하지 않습니다. 2군으로서는, Go, C#, Kotlin, Ruby당입니다. 이 근처는, 몇 달 순위가 바뀌어 대체하고 있었습니다. 다만 이번 달에 관해서 말하자면 Go가 의외로 Rust를 따라잡았다. 라는 느낌이 있습니다.

https://ai-coding.info/ja/agents

지금까지 Go에서는 그다지 AI Coding Agent를 사용할 수 없는 것이 아닌가라고 하는 것도 써 왔습니다. 그 원인은 CNCF 관련 리포지토리의 이용이 적기 때문이 아닌가. 라고 하는 것을 이전 써 있었습니다만, 지금 봐 보면, 그러한 인프라 분야에서도 이용이 진행되고 있는 것처럼 생각합니다.

예를 들어, helm에서는 AGENTS.md의 채택이 있습니다.

https://github.com/helm/helm

vittess에서는 CLAUDE.md, AGENTS.md의 채용이 있습니다.

https://github.com/vitessio/vitess

최근, 조금 대규모 MySQL의 맥락에서 듣는 TiDB도 AGENTS.md, CLAUDE.md, GithubCopilot의 설정을 볼 수 있습니다.

https://github.com/pingcap/tidb

https://ai-coding.info/ja/languages/go

AI Coding Agent 사용 리포지토리 수의 1 개월 추이

12월 1일 현재의 총 AI Coding Agent 리포지토리 이용수는 619가 되었습니다. 전회는 511건이었으므로, 108건의 증가가 되고 있습니다. 다만, 조금 정취가 다를까. 라는 인식이 있습니다.

실은 전장에서 AI Coding Agent의 이용률은 4.8%라고 썼습니다. 이때 서비스 내에서는 리포지토리 수도 동시에 내고 있습니다만, **AI Coding Agent의 이용률 환산에서 리포지토리 수는 431입니다. 실은, 상기의 619와 어긋나 있습니다. ** 이것은 약간 까다로운 집계 규칙의 차이입니다. 예를 들어보면 알겠습니다.

리포지토리	Claude Code	Github Copilot	Codex CLI
A	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

이상과 같이 A~D까지의 4개의 리포지토리가 있습니다. **A는 AI Coding Agent를 이용하지 않으므로 이용률은 3/4=75%입니다. 그리고 이용률 기반 AI Coding Agent의 이용 수는 3입니다. 그러나이 절의 누적 그래프는 모두 별도로 계산됩니다. 따라서 사용 리포지토리 수에서는 4(D가 GithubCopilot과 CodexCLI의 2분)입니다. ** '이용률 기반으로 집계하는 경우 하나의 리포지토리에서 여러 AI Coding Agent를 이용해도 카운트는 1 밖에 늘지 않습니다만, 본절의 집계 방법에서는 복수의 AI Coding Agent를 이용하면 그 AI Coding Agent의 수만큼 증가합니다. 이것이 무엇을 의미하는가? 그렇다면 본 절에서 카운트하고 있는 619, 이용률 기준으로 카운트한 431, 이를 나누면 **1 리포지토리 당에서 사용하고 있는 AI Coding Agent 수가 1.50이라고 알 수 있습니다. ** 사실, **AI Coding Agent 이용하고 있는 리포지토리는, 이미 복수의 AI Coding Agent를 이용하고 있는 경향에 있습니다. **

감상

이번, AI Coding Agent의 하이브리드 유스. 여러 AI Coding Agent를 사용하는 리포지토리에 대한 추세를 작성해 보았습니다. 한 달에 한 번 이런 형태로 데이터를 되돌아 보는 것이지만, 이번에는 Go에 관한 움직임이 기분 나쁘다. 라는 것이 발단이었습니다. 기사에도 쓴 대로 Go는 의외로 AI Coding Agent 이용자가 적다. 라고 하는 인식으로 있었습니다만, 이번, 급격하게 성장해, Rust에 따라잡는 인상이 있었습니다. 그러므로 그럼, 조금 심해지자. 라고 생각했습니다. 그리고 몇 개의 유명 리포지토리를 들여다 본 결과, 복수의 AI Coding Agent의 설정이 발견되었기 때문에, 이것은 본격적으로 복수를 이용하는 경향이 있는 것일까. 라는 기분이 강해졌습니다. AGENTS.md는 과거에 해설했습니다만, 그러한 룰 파일의 공통화의 흐름이 나오면, CLAUDECODE.md와 AGENTS.md이거나, 복수의 룰 파일의 혼재하는 케이스가 많아질 것이다. 라는 예측이 있었습니다. 그러나, 그것은 AGENTS.md의 점유율이 늘어났을 때의 문제로···라고 하는 인식이었습니다만, 10월당부터, TOP3에 이름을 올리게 되었기 때문에, 별로 무시할 수 없는 존재가 되었다고 생각했습니다. 그리고, 실제로 계산해 보면, 생각했던 것보다 많다. 라는 인상이었습니다. 이번 기사에서는 간단하게 생각하면 AI Coding Agent를 이용하고 있는 리포지토리를 2개 꺼내면 3개의 룰 파일이 존재한다. 라는 상태이므로, 아, 상당히 있을지도. 같은 느낌이었습니다. 그렇게 생각하면, 비교적 모두 룰 파일을 중요시해, 그것의 환승이나 공통화의 소원. 라는 것은 강한 것이다. 라고 다시 느꼈습니다.