2025 Dockerアプリケーション開発の現状レポート

エグゼクティブサマリー

2025 Docker State of Application Development Reportは、今日の急速に進化する開発ランドスケープを超高解像度で提供しています。この調査では、昨年の 3 倍のユーザー数に500人を超える4人、開発者、エンジニア、技術リーダーからインサイトを引き出し、ツール、ワークフロー、問題点、業界トレンドを調査しています。第3回目のレポートでは、主要なテーマが浮かび上がっています:AIは台頭しているが、採用は依然として不均一です。セキュリティは今やチーム間で共有される責任です。また、開発者は、より優れたツールや文化にもかかわらず、依然として内部ループでの摩擦に直面しています。今年のレポートは、これまでのIT部門に重点を置いた調査よりも幅広く多様な回答者層を対象としており、最新のソフトウェアがどのように構築され、組織がどのように運営されているかについて、より豊かで微妙な視点で提供しています。

2025 レポートの主な調査結果

• ITはAIのリーダーであり、IT/SaaSのプロフェッショナルの 76%が職場でAIツールを使用しているのに対し、業界全体ではわずか22%です。全体として、業界全体では 1%から 84%まで、大きな差があります。 

• セキュリティはもはや孤立した専門分野ではなく、 特に脆弱性が発生した場合に顕著です。 セキュリティをアウトソーシングしている組織は51つだけで、他のほとんどの組織でも最優先事項であり、セキュリティは自分の組織で懸念事項ではないと答えた回答者はわずか1%でした。

• IT業界では、コンテナの利用率は2024調査の80%から92%に急増しました。しかし、他の業界では採用率は低く、 30%となっています。IT部門がマイクロサービスベースのアーキテクチャに大きく依存していること、そしてコンテナが提供するモジュール性とスケーラビリティが、この格差を説明しているのかもしれません。

• 非ローカルの開発環境は、今や例外ではなく、当たり前のようになっています。昨年から大きく変化したのは、開発者の 64% が非ローカル環境を主な開発セットアップとして使用していると回答しており、ローカル環境は開発ワークフローの 36% に過ぎません。 

• データ品質は、 AI/MLを活用したアプリの構築におけるボトルネックであり、ダウンストリームのすべてに影響を及ぼします。 AIビルダーの26%は、適切なデータセットの準備方法に自信がない、または自分が持っているデータを信頼していないと回答しています。 

開発者の生産性、AI、セキュリティが重要なテーマ

昨年の調査と同様に、 2025 レポートでは、 主に次の3つの領域を掘り下げています。

1. 何が開発者の成功を支えているのか、そして何がいまだに彼らを妨げているのでしょうか?
2. AIはソフトウェア開発を変えていますが、それはあなたの考え方ではありません
3. セキュリティ — それはチームスポーツです

1。何が開発者の成功を支えているのか、そして何がいまだに彼らを妨げているのでしょうか?

優れた文化、より優れたツール - しかし、開発者は依然として問題点にぶつかることがよくあります。レビューに保留されたプルリクエストから明確な見積もりのないタスクまで、内側のループは驚くほど持続的な摩擦点で乱雑なままです。

開発者の学習方法と変更点

セルフガイド学習は増加傾向にあります。すべての業界で、回答者の 85% がオンラインコースや認定資格を利用しており、学校(33%)、書籍(25%)、オンザジョブトレーニング(25%)などの従来の情報源をはるかに上回っています。 

IT 担当者の間では、状況はより微妙な違いがあります。コーディングを学ぶ場所としては、学校が依然としてトップですが(2024年調査の57%から65%に増加)、オンラインリソースも増加傾向にあります。IT プロフェッショナルの約 63% がオンライン リソースを通じてコーディング スキルを学んだと回答し (2024調査の 54% から増加)、57% がオンライン コースや認定資格を好んで受講しました (2024年の 45% から増加)。

開発者の学び方

開発者がどのように学習を好むかについては、昨年のレポートと同様に、 ドキュメントを読むことがリストのトップにありますが、それは新しくインタラクティブな学習形態が増加しているにもかかわらずです。約29%がドキュメントに頼っていると回答しており、ビデオやサイドプロジェクト(それぞれ28%)を上回り、構造化されたオンライントレーニング(26%)をわずかに上回っています。 

AIツールが回答者の学習方法に占める役割は比較的小さく、GitHub Copilotは全体でわずか13%、ITプロフェッショナルではわずか9%にとどまっています。また、 13% が好ましい学習方法として挙げています。

オンラインリソース

オンラインリソースでコーディングを学ぶ場合、回答者は、書面によるチュートリアルやハウツービデオ(各66%)、ブログ(63%)よりも、技術ドキュメント(82%)を圧倒的に好んでいます。

お気に入りの オンラインコースまたは認定資格 には、Coursera(28%)、LinkedIn Learning(24%)、Pluralsight(23%)が含まれていました。

新しいツールの発見

新しいツールについて知るとき、開発者は他の開発者の意見や洞察を信頼する傾向があり、それは上位 4 つの選択されたオプションによって証明されています。業界全体では、開発者コミュニティ、ソーシャルメディア、ブログ( 23%で同率)が主な方法で、次いで友人や同僚(22%)となっています。

IT業界に限っては、昨年の調査結果を反映していますが、ブログは3位から1位に上昇しています。開発者が新しいツールについて学ぶ主な方法は、ブログ(54%)、開発者コミュニティ(52%)、ソーシャルメディア(50%)で、次いでオンライン検索(48%)、友人/同僚(46%)となっています。カンファレンスは依然として大きな役割を果たしており、IT担当者の34%がこの回答を選択しているのに対し、業界全体では17%です。

オープンソースの貢献

当然のことながら、IT業界の労働者は オープンソース分野でより活発に活動しています。 

• 48%が過去1年間にオープンソースに貢献し、52%は貢献しませんでした。 
• これは、59%が貢献し、41%が貢献していないと報告した2024からわずかに減少しています。
  

オープンソースの貢献度の低下は、特に開発者がAIコーディングの副操縦士に依存する傾向が強まっているため、注目する価値があるかもしれません。AIはオープンソースコード自体の必要性を少しずつ取り除いているのでしょうか?今後の研究により、これが一時的なものなのか、それともトレンドなのかが明らかになるかもしれません。

業界全体では、オープンソースに貢献したのはわずか13%で、そうでない87%でした。しかし、貢献したいという願望は広く、エネルギーと公益事業(91%)、メディアとデジタルと教育(各90%)、ITとエンジニアリングと製造(それぞれ82%)など、さまざまな業界に広がっています。

2024調査と同様に、オープンソースに貢献する上での最大の障壁は時間であり、昨年のITに焦点を当てた調査では40%であったのに対し、 24%でした。その他の障壁には、どこから始めればよいかわからない(18%)、貢献方法について他の人からの指導が必要である(15%)などがあります。

雇用主はしばしば支持的で、 37%が従業員がオープンソースに貢献することを許可している一方で、そうでないのはわずか29%です。

技術スタック

今年は、開発者が使用しているアプリケーションの構造、言語、フレームワーク、そしてそれらが前回の調査からどのように進化したかについて理解を深めるために、テクノロジースタックの状況を深く掘り下げました。

アプリケーション構造

彼らが取り組んでいるアプリケーションの構造について尋ねた回答者の回答は、2024レポートで見られたマイクロサービスの継続的な増加を強調しています。

35%がマイクロサービスベースのアプリケーションに取り組んでいると答え ており、モノリシックまたはハイブリッドのモノリス/マイクロサービス(それぞれ24%) よりもはるかに多く、クライアントサーバーアプリに取り組む 38% には及ばないと回答しています。

非ローカルの開発環境は、今や標準であり、例外ではありません

潮目は正式に変わりました。2025年には、開発者の 64% が、主要な開発セットアップとして非ローカル環境を使用していると回答しており、昨年のわずか 36% から増加しています。ローカル環境 (ノート PC やデスクトップ) は、現在、開発ワークフローの 36% しか占めていません。

この変化を後押ししているものは何でしょうか?柔軟なクラウドベースのツールの組み合わせ:

• エフェメラル環境またはプレビュー環境: 10% (2024の 12% から ↓ )

• 個人のリモート開発環境またはクラスタ: 22% ( 11% から ↑
• その他のリモート開発ツール (Codespaces、Gitpod、JetBrains Spaceなど): 12%( 8から↑ %)

2024と比較すると、永続的なパーソナルクラウド環境の採用は2倍になり、リモート開発ツールの使用も増加しています。

要するに：2022年の最初のアプリ開発レポート以来、私たちが追跡してきたように、ソフトウェア開発の未来はリモートで柔軟性があり、ますますクラウドネイティブになっています。

IDPの採用は低いままです—大企業を除いて

内部デベロッパーポータル (IDP) は賑わっていますが、導入はまだ始まったばかりです。現在、チームがIDPを使用していると答えた開発者はわずか7%で、93%は使用していないと回答しています。
とはいえ、企業の規模が大きくなると、利用状況は上昇します。5、000+従業員を抱える組織では、IDPの採用率は36%に跳ね上がります。国内避難民はまだ主流ではありませんが、規模が大きくなると、その価値を証明しています。

OSの環境設定は安定しており、Linuxは依然としてトップです

アプリ開発用のオペレーティングシステムに関しては、 Linuxが引き続きトップクラスを占めており、開発者の 53% が使用しており、これは昨年と同じシェアです。macOSの利用率は50%から51%とわずかに上昇し、Windowsは47%(46%から上昇)でわずかに遅れをとっています。

プラットフォーム間のギャップは依然として狭く、今日の開発ワークフローはますますOSの柔軟性が高くなり、多くの場合、クロスプラットフォームになっていることを示唆しています。

Pythonは言語の人気でJavaScriptを抜いて急上昇

Pythonは現在、開発者の間でトップの言語であり、 64%が使用し、 JavaScript の 57% 、 Java の 40%を上回っています。これは、JavaScriptがリードしていた 2024年からの大きな飛躍です。

フレームワークの使用はより均等に分散しており、Spring Boot は 19% でリードし、Angular、Express.js、Flask はそれぞれ 18% でそれに続いています。

データ ストアの好みが変化している

2025では、MongoDBが21%でトップ、MySQL/MariaDBとAmazon RDS(ともに20%)が僅差で続いています。これは、PostgreSQL(45%)がリストのトップだった2024からの顕著な変化です。

ツールのお気に入りが保持

GitHub、 VS Code、 JetBrains のエディターは 、前回の調査と同様に、引き続き開発ツールのトップにランクインしています。また、CI/CD、プロビジョニング、監視ツール間ではほとんど変更がありません。

• CI/CD: GitHub Actions (40%)、GitLab (39%)、Jenkins (36%)
• プロビジョニング: Terraform (39%)、Ansible (35%)、GCP (32%)
• モニタリング:Grafana(40%)、Prometheus(38%)、Elastic(34%)

コンテナ:大きな分断?

IT プロフェッショナルの間では、コンテナの使用量は 2024 の調査の 80% から 92% に急増しました。しかし、業界全体でより広い視野にズームアウトすると、採用率はかなり低いように見えます。ワークフローのどの部分でもコンテナを使用していると答えた開発者は、わずか 30% でした。 

なぜギャップがあるのですか?IT業界の回答者は、他の業界の回答者よりもマイクロサービスベースのアーキテクチャを使用する頻度が高い(68% 対 31%)。したがって、コンテナの採用が進んでいるのは、ITプロフェッショナルがモジュール性とスケーラビリティを必要としていることに起因している可能性があります。

また、コンテナユーザーの間では、ニーズが進化しています。彼らは、時間見積もり(全回答者の23%に対して31%)、タスク計画(コンテナユーザーと全回答者の両方で18%)、監視/ロギング(16%)とゼロから設計する(318%)、つまりソフトウェアライフサイクル全体にわたる頑固な問題点である、より優れたツールを求めています。

機会均等の頭痛の種:時間の見積もり

役割に関係なく、 タスクにかかる時間を見積もることは、全体的に最も一貫した問題点 です。フロントエンド開発者(28%)、データサイエンティスト(31%)、ソフトウェアの意思決定者(49%)のいずれであっても、タイムプランニングの精度は依然として困難です。

その他の主な障害は?タスク計画 (26%) と pull request レビュー (25%) は、チームの速度を低下させています。興味深いことに、人々がより良いツールが必要だと言う場所は、行き詰まっている場所と必ずしも一致しません。その好例 が、テストソリューションと継続的デリバリー (CD ) は、開発者がツールのギャップについて話すときによく話題に上りますが、必ずしもブロッカーとしてフラグが立てられるわけではありません。

役割別の生産性:異なる帽子、同じ苦労

役割ごとに分類すると、いくつかのユニークなテーマが浮かび上がってきます。

• 経験豊富な開発者は、時間の見積もりに最も苦労しています (42%)
• エンジニアリングマネージャーは、計画、時間見積もり、ゼロからの設計(それぞれ28%)の3つのつながりに直面しています。
• データサイエンティスト は、従来は彼らの仕事ではなかった CD(21%) に特に課題を抱えています。
• 驚くべきことに、フロントエンドの開発者は、コードを書くこと(28%)を課題として挙げており、CI(26%)がそれに続いています。

役割を超えて、共通のスレッドが際立っています:経験豊富な専門家でさえ、「ハード」テクノロジー自体ではなく、それを取り巻くオーケストレーションという基本的な調整タスクに取り組んでいます。

ツール対文化:エクスペリエンスの方程式の2つの側面

ツーリングの面では、業界全体で改善のための最大の要望は次のとおりです。

• 時間見積もり (23%)
• タスク計画 (18%)
• ゼロからのソリューションの設計 (18%)

特にIT業界内では、最優先事項は同じですが、さらに一般的です。

• 時間見積もり (31%)
• タスク計画 (18%)
• PR レビュー (18%)

しかし、生産性は単なるツールではなく、深く文化的なものです。何がうまくいっているのかを尋ねたところ、開発者は ワークライフバランス(39%)、在宅勤務ポリシーなどの場所の柔軟性(38%)、 柔軟な時間(37%) を文化的な強みとして挙げました。

弱点は?キャリア開発(38%)、認知度(36%)、 有意義な仕事(33%)。言い換えれば、開発者はどこで、いつ、どのように働くかを好みますが、必ずしもなぜ働くのかは好きではありません。

何が簡単なの?何がそうではないのですか?

開発の世界には不確定要素がたくさんありますが、意外にも難しく ない 領域がいくつかあります。

• 設定ファイルの編集 (8%)
• 開発でのデバッグ (8%)
• 設定ファイルの書き込み (7%)

それを最も負担のかかる領域と対比してください。

• 運用環境でのトラブルシューティング (9%)
• 運用環境でのデバッグ (9%)
• セキュリティ関連のタスク (8%)

これは、生産が依然としてストレスとリスクが最も高い場所であることを思い出させてくれます。

2。AIはソフトウェア開発を変えていますが、それはあなたの考え方ではありません

ソフトウェア開発におけるAIの普及に関する噂は、非常に誇張されています。ボンネットの下を見ると、 採用は均一とはほど遠いことがわかります。

開発ワークフローにおける AI: 2 つの非常に異なる陣営

このデータで最も明確な違いの1つは、人々が仕事でAIをどのように使用するかです。次の 2 つのグループがあります。

• ChatGPT、Copilot、GeminiなどのAIツールを使用して、執筆、文書化、調査などの日常的なタスクを支援する開発者。
• チーム数 AI/MLアプリケーションを ゼロから構築します。

ITはAIのリーダーの1つです 

全体として、仕事でAIツールを使用していると答えた回答者はわずか22%でした。しかし、この数字は、1%から84%まで、業界全体で大きな差があることを覆い隠しています。IT/SaaSの人々は、76%で上位に位置しています。

AIにおけるIT部門のリーダーシップは、AI/MLをアプリに組み込む企業の数を見ると、さらに顕著に表れます。 

• IT/SaaSの回答者の34%が「そう思う」と回答しています。
• 非テクノロジー業界で同じことを言えるのは、わずか8%です。

そして、戦略のギャップも同様に大きいです。テクノロジー企業の 73% が明確なAI戦略を持っていると回答している一方で、非テクノロジー企業では 16% にとどまっています。つまり、AIは勢いを増していますが、まだほとんどがテクノロジーバブルの中で生きています。

AIツール:過大評価され、不可欠

回答者の59%がAIツールが過大評価されていると答えている一方で、 64%がAIツールによって仕事が楽になったと答えています。

さらに、 ユーザーの65%が、1年前よりもAIをより多く使用していると回答しており、日常的に使用していると回答しています。

誇大広告は本物です。しかし、多くの開発者にとって、このユーティリティはさらに現実的なものです。

これらの数字は、 2024 調査結果とも一致しており、開発者の3分の2近くがAIのおかげで仕事が楽になったと回答していますが、 45%はその話題に完全には納得していませんでした。

AIツールの利用が増加しており、ChatGPTがリードしています

これは大きな驚きではありません。ChatGPTは、依然として最も使用されているAIツールです。しかし、その差は拡大しています。

昨年の調査と比較すると、次のようになります。

• ChatGPT の利用率は 46%から→ 82%に跳ね上がった
• GitHub Copilot: 30% → 57%
• グーグルジェミニ: 19% → 22%

この傾向は、より多くのチームが本番環境のワークフローでこれらのツールをテスト(および信頼)し、実験からより大きな統合へと移行するにつれて続くと予想されます。

すべての開発者がAIを同じように使用するわけではありません

コーディングはAIのユースケースとして全体的にトップですが、開発者が実際にコーディングにどのように依存しているかは、役割によって異なります。

• 経験豊富な開発者は、 ドキュメント作成やテストの作成にAIを使用しますが、それは軽いだけです。
• DevOps エンジニア は、ドキュメントの作成や CLI ツールの操作に使用します。
• ソフトウェア開発者は 、研究やテストの自動化のためによく利用します。

また、AI への依存 度も変化しています。

• ベテランの開発者:多くの場合、彼らの依存度を 0/10と評価します。
• DevOpsエンジニア: 7/10に近い。
• ソフトウェア開発者:通常、約 5/10。

比較のために、 2024 調査の全体的な平均AIへの依存度は 4/10 (すべてのユーザー)でした。今後、AIへの依存度がどのように変化し、役割ごとにさらに統合されていくのか、興味深いところです。 

隠れたボトルネック:データ準備

AI/MLを活用したアプリの構築では、 データが問題となります。 AIビルダーの26%が、適切なデータセットの準備方法に自信がない、または自分が持っているデータを信頼していないと回答しています。

この問題は上流に存在しますが、デリバリーまでの時間、モデルのパフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスなど、下流のすべてに影響を及ぼします。そして、それは見過ごされがちです。

AIに対する感情

AIツールについて、人々は本当はどう思っているのでしょうか?ほとんどがポジティブですが、それは混合バッグです。

昨年の調査と比較すると、次のようになります。

• AIツールは肯定的な選択肢です: 65% → 66%
• これにより、 55% → 63% という、より重要なタスクに集中できます
• 彼らは私の仕事をより難しくします: 19% → 40%
• 彼らは私の仕事にとって脅威です: 23% → 44%

AI/MLアプリの構築にまつわる主な感情は、熱意、好奇心、幸福感や興味など、明らかにポジティブなものです。

3。セキュリティ — それはチームスポーツです

今、誰もがセキュリティを所有する理由

進化するソフトウェア開発の世界では、1 つ明らかなことは、 セキュリティはもはや孤立した専門分野ではないということです。これはチームスポーツであり、特に脆弱性が発生した場合はなおさらです。「セキュリティ担当者」だけがセキュリティを処理するという神話は忘れてください。大小の組織間で、役割が混ざり合っています。コードを書いているなら、セキュリティゲームに参加しています。ある回答者が言ったように、「私たちには専任のチームはありません。私たち全員がやっています」。 

• 5組織でセキュリティをアウトソーシングする1だけです。
• セキュリティは他のほとんどの企業で最優先事項であり、回答者のわずか1%が、自分の組織でセキュリティは懸念事項ではないと答えています。

この傾向の例外として、大規模なIT組織(50+従業員)では、ソフトウェアセキュリティはセキュリティエンジニアの独占的な領域である可能性が高く、他のタイプのエンジニアが果たす役割は少なくなります。

開発者、リーダー、運用担当者全員がセキュリティの役割を担っています

警戒を怠らないのは、セキュリティエンジニアだけではありません。チーム リーダー、DevOps プロフェッショナル、シニア開発者は皆、 セキュリティの責任者であると考えています。そして、彼らはすべて大丈夫です。セキュリティは、あらゆる機能に織り込まれています。

脆弱性が襲ったとき、それはすべてデッキに手を差し伸べます

ここには縄張り争いはありません。スキャンアラートが鳴ると、経験豊富な開発者のスキャン結果のデコードを支援するセキュリティエンジニア、インシデントを監督するエンジニアリングマネージャー、必要に応じて埋めるDevOpsエンジニアなど、 全員が協力します 。

2024年の調査と同様に、脆弱性の修正が最も一般的なセキュリティタスク(30%)で、次いでデータ分析のログ記録、セキュリティスキャンの実行、セキュリティインシデントの監視、スキャン結果の処理(いずれも24%で同率)となっています。

脆弱性の修正も大きな時間の浪費です。昨年、回答者は、開発者エクスペリエンスの重要なギャップとして 、より優れた脆弱性修正ツール を指摘しました。

セキュリティツール

SonarQubeは2年連続で最も広く使用されているセキュリティツールであり、回答者の11%が挙げています。しかし、これは昨年の 24%から著しく低下しており、 2024 調査がIT専門家に重点を置いているためと思われます。

Dependabotは8%で続き、SnykとAWS Security Hubはそれぞれ7%で僅差で続き、いずれも昨年の技術中心のサンプルと比較して採用率が低くなっています。

セキュリティはボトルネックではなく、計画と実行がボトルネックです

驚くべきことに、セキュリティはチームを阻む上位 10 つの問題を解決していません。計画と実行タイプの活動は、より大きな障害となります。

全体として、すべての業界と開発に重点を置いた役割において、セキュリティ問題は計画および実行タイプの活動に次いで 、 11番目と 14番目に選択されています。

翻訳。セキュリティは、これまで以上にワークフローに適切に統合されています。 

シフトレフトは昨日のニュース

かつて広まっていた「セキュリティをシフトレフト」というスローガンは、今ではジェネレーティブAI(27%)、ソフトウェアエンジニアリングのAIアシスタント(23%)、Infrastructure as Code(19%)に次いで9番目に重要なトレンド(14%)となっています。シフトレフトはすでに起こっていますか?AIとクラウドの複雑さがそれをかき消しているのでしょうか?それとも、これは、安全保障が必然的に あらゆる場所に移動していることのさらなる証拠なのでしょうか?

2024年の調査では、シフトレフトのアプローチが開発者のフラストレーションの原因となり、より効果的なツールが違いを生む可能性のある領域であることが特定されました。おそらく、セキュリティツールが改良され、シフトレフトが容易になったのでしょう。あるいは、シフトレフトのトレンドが広く受け入れられているだけかもしれません。

シフトレフトは話題性がないかもしれませんが、それでも重要です

もはや見出しを飾るものではありませんが、 セキュリティを重視する開発リーダーは、シフトレフトの考え方を依然として高く評価しています。彼らは、設計、コーディング、CI/CD、およびデプロイにセキュリティを組み込んでいる企業です。

バズが薄れても、インパクトは衰えていません。

結論

2025 Docker のアプリケーション開発の現状レポートは、AI の採用、進化するセキュリティ ロール、開発者ワークフローの永続的な摩擦によって定義される、急速に変化するソフトウェア環境を捉えています。AIは台頭し続けていますが、その導入は業界によって不均一です。セキュリティは共同責任となり、非ローカル開発環境への移行は、よりクラウドネイティブな未来を示しています。これらすべてを通じて、開発者は迅速に学習し、構築し、適応しています。

これらのトレンドにスポットライトを当てることで、レポートは「現在」を記録するだけでなく、前進する道筋を示しています。Docker は、現代のチームのニーズを満たすために進化を続け、開発者が変化を乗り越え、ワークフローを合理化し、次に構築するのを支援します。

方法論

2025 Docker State of Application Development Reportは、2024年秋にDockerのユーザーリサーチチームが実施した25分間のオンライン調査でした。配布は、より多くのプラットフォームで調査を宣伝したため、例年よりもはるかに広範でした。

クレジット

この研究は、Docker UX研究チームによって設計、実施、分析されました。ジュリア・ウィルソン博士;そしてオルガ・ディアチコワ。