AI開発影響研究所 EN

AI開発影響研究所 — 2026-10

2026-10 · 追跡: 53,916 · 17:18 JST
AI製作 (標本比率)
12.74%
がAIで作られた n=1,515
AI使用 (標本比率)
4.42%
にAI SDKを依存 n=1,515
AI関与 (標本比率)
15.91%
がAI製作 or AI使用 n=1,515
AI製作 AIコーディングツールで作られたRepo。 判定: CLAUDE.md / .cursorrules / AGENTS.md / .windsurfrules 等の設定ファイルが存在
AI使用 AI機能を組み込んでいるRepo。 判定: openai / anthropic / langchain / @anthropic-ai/sdk 等のAI SDKを package.json / requirements.txt 等で依存
AI関与 上記どちらか1つでも満たすRepo(両方該当も含む)。「AIに何らかの形で関与している」全体集合。

推定値はランダムサンプリング(N=1,515件、2026-09)に基づく ±1pt精度。

AI開発トレンド

AIで作られた 12.74% AIを使う 4.42% サンプル N=1,515 · 2026-09 · → 判定方法
AI比率(月次サンプル)

各月、GitHubアクティブRepoから N=2,000 件をランダムサンプリング → GraphQLで判定。下からAI製作のみ・両方該当・AI使用のみ・AI以外(灰色)を100%まで積み上げ。AIスライス全体の薄さがGitHub全体に対するAIの割合。

GitHub全体 vs AI内訳 (絶対数, 月次)

GH Archive の月次アクティブRepo総数(積み上げの最頂点)と、サンプル比率 × その総数 で推定したAI内訳。下からAI製作のみ・両方該当・AI使用のみ・AI以外。GH Archive のイベント取り込みに欠落がある月は、実数が総数の欠落ぶんだけ小さく出てしまうため空白にしています(比率は上のグラフを参照)。

AIツール内訳

どのAIツールが使われているか → 全ツール詳細

今月の注目Repo

AI関連度が高くスター数の多いRepoから自動選出。各バーは0〜100の評価値: AI = AIっぽさ 個人 = 個人開発っぽさ

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh

A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。

AI
100
個人
65
Python ★ 7,186 1 sig 公開済↗
ray-r-ren/agent-apprenticeship

The living ecosystem where AI agents complete tasks through workflow loops, improve through iterative execution, are evaluated by mentor agents or humans in the loop, and turn completed work into reusable work experience and data to improve future agents.

AI
100
個人
65
Python ★ 1,617 公開済↗
LiteLLM-Labs/litellm-agent-control-plane

1 place to call all your agents - OpenCode, Hermes, Claude Managed Agents, Cursor Agents API, DeepAgents.

AI
100
個人
35
Rust ★ 1,302 1 sig 公開済↗
undefined-ui/second-brain-os

An AI second brain that maintains itself. Full guide, starter vault, agent skills and scripts for a self-organizing knowledge base in Claude Code and Obsidian.

AI
100
個人
65
HTML ★ 780 公開済↗

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