アンケート編

一. レポートの背景

2016 年初めに公開された『2015 年中国オープンソースコミュニティ参加調査レポート』以来、開源社は毎年オープンソース開発者調査レポートを発表し、中国のオープンソース発展の現状と傾向を多面的に示してきた。2025 年もこの取り組みを継続し、データ分析手法と調査レポート作成ツールを活用して、中国のオープンソース世界の地図をさらに描き出すことで、オープンソースコミュニティ、開発者、業界関係者が国内オープンソースエコシステムの変化を深く理解できるようにする。

本アンケート編では、オープンソースコミュニティにおける各層の参加状況に引き続き注目する。多面的な設問を通じて、受访者（回答者）の個人情報、就業状況、オープンソースコミュニティへの参加状況、開発者としての技術的背景などを把握することを目的としている。本アンケートでは、オープンソースコミュニティへの関与の深さに応じて、使用者、参加者、コントリビューター、メンテナー、エコシステム運営者など複数の役割層を設定し、コミュニティ内の異なる層の参加状況と影響力を包括的に反映する。具体的な定義は以下のとおりである。

• 使用者（使用者）：一つまたは複数のオープンソース製品を使用したことがあるユーザー
• 参与者（参加者）：オープンソースコミュニティと何らかの交流があるユーザー（例：オープンソースコミュニティとのコミュニケーション、コミュニティ主催活動への参加など）
• 贡献者（コントリビューター）：オープンソースコミュニティに実質的な貢献を行ったユーザー（コード貢献と非コード貢献を含む）
• 维护者（メンテナー）：オープンソースコミュニティの日常運営を主に担うユーザー（プロジェクト maintainer、PMC メンバーなどを含む）

また、生态运营（エコシステム運営者）はオープンソースコミュニティの日常運営を主に担うユーザーであり、役割層としては参加者より上位に位置づけられ、メンテナーと合わせて運営者と呼ぶ。

例年と同様に、本アンケートは基礎情報に加え、異なる役割層の特徴に応じた設問を設計し、各層の参加動機、貢献パターン、影響力をより深く把握する。

今回のアンケート調査の基本情報は以下のとおりである。

• 调查对象（調査対象）：開発者、コミュニティメンバー、コントリビューター、学生、政府・企業の管理職を対象とする
• 调查内容（調査内容）：主に個人情報、就業状況、オープンソースコミュニティ、開発者技術などを含む
• 调查方法（調査方法）：オンラインアンケートでサンプルとデータを収集し、クロス集計によりデータを分析
• 投放渠道（配布チャネル）：開源社のオンラインチャネルおよび CSDN 公式アカウントでの転送・拡散に加え、開源社のオフライン活動や 2025 年第 10 回中国オープンソース年会などのチャネルを通じて配布
• 问题类型（設問タイプ）：单选（単一選択）、多选（複数選択）、开放性（自由記述）
• 题目数量（設問数）：37
• 样本量（サンプル数）：350

二. アンケート結果のプレビュー

受访者特征（回答者の特徴）

• 年龄与性别（年齢と性別）：今回の調査では有效样本（有効回答）350 件を回収した。回答者の年齢は 21 歳未満から 50 歳以上まで幅があるが、全体として 21-30 歳の若年層が中心である。男性回答者は 258 人で約 4 分の 3、女性回答者は 92 人で約 4 分の 1 を占め、現在のオープンソース参加者層は依然として男性が中心である一方、女性参加者の比率も低くないことを示している。
• 教育背景（教育背景）：回答者の学歴は全体として高く、学部卒以上が大多数を占める。学部卒が半数弱、修士が 4 割近く、博士以上はごく一部で、短期大学・専門学校と高校以下を合わせても 1 割に満たない。今回のサンプルは、高等教育を受けた技術・研究層に大きく集中している。
• 职业身份（職業属性）：職業属性を見ると、バックエンド開発者とフルスタック開発者が最も主要な二つの技術職種であり、合計で全体の約 3 分の 2 を占める。次に学生層も一定の比率を占める。このほか、学術研究者、フロントエンド開発者、組み込み / デスクトップ開発者、管理職・リーダー層、AI / 大規模モデルエンジニア、オープンソースコミュニティ運営者 / メンテナー、テストエンジニア、デザイナー、DevRel などのロングテールな役割があり、比較的立体的なオープンソース職種の構成を形づくっている。
• 地理位置（地理的位置）：地域別では、東部地域に常住する回答者が最も多く、全体の約 6 割を占める。北部地域は 3 割近く、中部と西部地域の合計は 1 割強にとどまる。全体として、回答者は東部および環渤海地域に明確に集中しており、オープンソース活動や大学、インターネット産業が比較的集中する地域ほど参加者が集まりやすいことを反映している。

开源参与情况（オープンソースへの参加状況）

• 开源接触时长（オープンソースとの接触年数）：回答者がオープンソース分野に触れてきた期間は 1 年未満から 10 年以上まで幅があり、オープンソースコミュニティに新旧メンバーが混在していることを示している。
• 开源软件使用原因（オープンソースソフトウェアを使用する理由）：回答者がオープンソースソフトウェアを使用する主な理由には、無料であること、二次開発が可能であること、良好なコミュニティの雰囲気、保守性の高さなどが含まれる。
• 开源检索途径（オープンソースの検索経路）：回答者の多くは、コードホスティングプラットフォーム、検索エンジン、技術コミュニティ、技術ドキュメントを通じてオープンソース製品を検索している。

开源贡献情况（オープンソースへの貢献状況）

• 贡献平台（貢献プラットフォーム）：GitHub は回答者が最もよく利用するオープンソースプロジェクト貢献プラットフォームであり、Gitee などの国内プラットフォームがそれに続く。
• 贡献方式（貢献方法）：回答者は主に、コード貢献、ドキュメント関連の貢献、オープンソースのエバンジェリズムなどを通じてオープンソースプロジェクトに参加している。
• 激励因素（インセンティブ要因）：名誉によるインセンティブ、社会的インセンティブ、キャリア発展のインセンティブは、回答者のオープンソース貢献に影響する重要な要因である。

社区运营调查（コミュニティ運営調査）

• 社区角色（コミュニティ内の役割）：回答者はオープンソースコミュニティにおいて、ユーザー、参加者、コントリビューター、メンテナーなど多様な役割を担っている。
• 社区沟通方式（コミュニティとのコミュニケーション方法）：国際的なコミュニケーションツール、国内コミュニケーションツール、非同期コミュニケーションツールが、回答者とオープンソースコミュニティとの主なコミュニケーション手段である。
• 社区活跃度（コミュニティの活発度）：回答者が所属するコミュニティのアクティブユーザー数と開発者数には大きな差があり、50 人未満から 500 人以上まで幅がある。

国内开源发展调查（国内オープンソース発展調査）

• 企业开源使用情况（企業におけるオープンソース利用状況）：多くの企業はコミュニティ版のオープンソースソフトウェアを使用しており、それに応じた利用要件と管理規程を定めている。
• 高校开源教育（大学におけるオープンソース教育）：多くの大学ではオープンソース関連の講義が開設され、関連プロジェクトのインフラやリソース整備も支援されている。
• 开源实践活动（オープンソース実践活動）：回答者は Google Summer of Code（GSoC）や Open Source Promotion Plan（OSPP、開源之夏）など、各種オープンソース実践活動に積極的に参加している。
• 开源项目商业化（オープンソースプロジェクトの商業化）：多くの回答者は、オープンソースプロジェクトを商業化に用いることを肯定的に捉えており、オープンソースとビジネスが結びつく傾向を示している。

受访者心中的 2025 年开源关键词（回答者が考える 2025 年のオープンソースキーワード）

2025 年のオープンソースキーワードのワードクラウドから、回答者が新しい年に最も関心を寄せるテーマをいくつか整理できる。

• 技术创新（技術イノベーション）：「AI（AI）」「模型（モデル）」「智能（インテリジェント）」「大模型（大規模モデル）」「创新（イノベーション）」「agent（agent）」といった高頻度キーワードは、回答者が人工知能および大規模モデル技術の発展に高い関心を寄せており、技術イノベーションが依然としてオープンソースコミュニティと業界議論の中心であることを示している。

• 开源生态（オープンソースエコシステム）：「开源（オープンソース）」「共享（共有）」「开放（オープン）」「生态（エコシステム）」「项目（プロジェクト）」「探索（探索）」といった語は、技術発展と知識共有におけるオープンソースコミュニティの重要な役割を浮き彫りにし、回答者が協働とコミュニティ貢献を通じた技術的ブレークスルーを期待していることを示している。

• 安全与应用（安全性と応用）：「安全（安全）」「应用（応用）」「MCP（MCP）」といったキーワードは、回答者が技術そのものだけでなく、技術の社会実装と安全性の課題も重視しており、オープンソース技術が実践の中で安全かつ効率的に活用されることを望んでいることを示している。

三. アンケート分析

3.1 回答者の特徴

回答者の年齢、性別、学歴、常住都市、所属業界、職業属性を分析することで、オープンソースコミュニティに参加する層の基本的な輪郭を描くことができる。これは、異なる背景を持つ個人がどのようにオープンソースコミュニティと関わっているかを理解し、対象を絞ったコミュニティ発展戦略を検討するうえでの根拠となる。

3.1.1 年齢、性別、学歴、都市

年龄（年齢）

調査データによると、回答者は主に 21-30 歳の年齢層に集中しており、その中でも 21-25 歳の回答者が最も多く、次いで 26-30 歳が続く。これは、オープンソースコミュニティの参加者層が若年層を中心としており、特にキャリア初期の成人が新技術やオープンソースプロジェクトに関心を持ち、参加や貢献に前向きである可能性を示している。

性別分布では、今回の調査における男性回答者は約 4 分の 3、女性回答者は約 4 分の 1 を占める。現在のオープンソースコミュニティでは性別比率が依然として十分に均衡していない一方、女性の参加度は過去に比べて高まっている。

学历（学歴）

回答者の教育水準はおおむね学部卒以上であり、大学学部卒が最も多く、次いで修士課程、博士以上は比較的小さい比率にとどまる。短期大学・専門学校と高校以下を合わせても少数であり、全体として高い学歴層に偏っている。

都市分布では、地域区分で見ると東部地域の回答者が 6 割近く、北部地域が約 3 割、中部と西部を合わせて 1 割強である。北京、上海、広東などの一線都市および新一線都市に多くのサンプルが集中しており、これはオフライン活動やアンケート配布チャネルの分布と密接に関係している。

3.1.2 所属業界、職業

行业（業界）

回答者は主にインターネット / IT / 電子 / 通信業界に分布しており、159 人、全体では半数近くを占める。今回の調査対象がデジタル技術とソフトウェアに関連する領域に大きく集中していることを示している。これに続くのは製造業と不動産 / 建築業で、両者を合わせると約 3 割に達する。教育・研修 / 科学研究は 1 割弱であり、金融業、文化 / スポーツ / エンターテインメント、公共管理・社会保障、交通 / 物流、エネルギー / 環境保護などの業界は規模は小さいものの多様なロングテールを構成しており、オープンソース実践がさまざまな業界シーンに徐々に浸透していることを示している。

職業属性では、サンプルの主力はバックエンド開発者、フルスタック開発者、学生であり、それぞれ相当な比率を占めている。続いて学術研究者、フロントエンド / テスト / デスクトップ・組み込み開発者、管理職・リーダー層などの技術職が並ぶ。同時に、AI / 大規模モデルエンジニア、オープンソースコミュニティ運営者 / メンテナー、技術エバンジェリスト / DevRel、コンテンツクリエイターなどの役割も一定規模を形成しており、「コードを書く」開発者だけでなく、オープンソースエコシステムの運営、発信、教育を支える多様な職業ロールが拡大していることを示している。

3.2 オープンソースへの参加状況

この部分では、回答者がオープンソースプロジェクトに参加する頻度、動機、形式、障壁を整理し、オープンソースコミュニティとの相互作用の活発度と参加度、さらに参加に影響する要因を明らかにする。

3.2.1 オープンソースコミュニティへの参加度

开源社区的角色（オープンソースコミュニティでの役割）	接触开源的时长（オープンソースとの接触年数）

調査によると、オープンソースコミュニティでは「使用者」と「コントリビューター」がほぼ並んで最も主要な二つの役割となっている。コミュニティに貢献したことがある「コントリビューター」と、オープンソース製品を使用するだけの「使用者」はいずれも半数近くであり、コントリビューターがやや多い。これは、相当数のユーザーが「只使用（使うだけ）」から「有实际贡献（実際に貢献する）」段階へ移行していることを示している。また、「参加者」（コミュニティと交流がある）と「メンテナー」（maintainer / PMC など）もそれぞれ一定比率を占め、「運営者（エコシステム運営）」は約 1 割を占める。使用、参加、貢献、メンテナンス、運営へと至る多層的な役割の階層が形成されている。

オープンソースとの接触年数では、1 年未満の「新手（初心者）」は 1 割未満にとどまり、回答者の約 4 分の 1 が 1-2 年、3-5 年の経験を持つ層は半数近くを占める。さらに 6-9 年、10 年以上のベテランを加えると、全体として 6 割を超える回答者が 3 年以上のオープンソース経験を持つ。まだ実質的にオープンソースに触れていないと答えた人はごく少数であり、サンプル層の中ではオープンソースが比較的普及した技術・協働モデルになっていることを示している。

以降の設問は、オープンソースコミュニティでの役割が「使用者」以上の回答者を対象としている。

3.2.2 オープンソース製品の利用状況

选择开源产品的原因（オープンソース製品を選ぶ理由）	影响选择的因素（選択に影響する要因）

集計結果を見ると、「可以二次开发（二次開発が可能）」が最も中核的な動機であり、回答者の約 3 分の 2 がこの項目を選んだ。続いて「维护性好、生态好（保守性が高く、エコシステムが良い）」「社区氛围好（コミュニティの雰囲気が良い）」が並び、「产品免费（製品が無料）」は依然として重要ではあるものの、上位 3 項目に比べるとやや低い。今日のオープンソース利用判断では、二次開発のしやすさと長期的な保守エコシステムが、「免费（無料）」であること自体よりも強い魅力を持つことが分かる。

具体的なプロジェクト選択に影響する要因では、回答者が最も重視するのは「代码规范程度高（コード規約の整備度が高い）」ことであり、次いで「开源许可证合适（オープンソースライセンスが適切）」「项目文档完整（プロジェクトドキュメントが整備されている）」、「开发者活跃度高（開発者の活発度が高い）」が続く。コンプライアンスと保守性（規約、ドキュメント、ライセンス）にコミュニティの活発度が加わり、開発者がオープンソースプロジェクトの品質を評価する重要な参照軸を構成している。

使用开源产品遇到的问题（オープンソース製品の利用で直面した課題）	促使进行开源贡献的因素（オープンソース貢献を促す要因）

オープンソース製品の利用時には、「项目缺少文档（プロジェクトにドキュメントが不足している）」が最も多く挙げられ、回答者の 6 割超がこの項目を選んだ。次いで「项目依赖冲突（プロジェクトの依存関係の衝突）」が約半数、「版本更新波动较大（バージョン更新の変動が大きい）」が 3 割強である。「缺少相关功能（関連機能が不足している）」「项目运行出错（プロジェクトの実行時にエラーが発生する）」も 3 割近くに達し、「没有问题（問題はない）」と答えた人はごく少数にとどまる。ドキュメント品質と依存関係管理は、現在のオープンソース製品体験における主要な課題である。

開発者にプロジェクトへの貢献を促す要因では、「社区形式开放 / 氛围和谐（コミュニティが開かれており、雰囲気が良い）」が首位で、回答者の 6 割近くが選択した。次いで「对项目领域感兴趣（プロジェクト領域に関心がある）」「维护程序的问题 / 可拓展性（プログラムの問題を修正できる / 拡張性を高められる）」「提升技术能力（技術力の向上）」がいずれも 4 割を超える。一方、「开源理念的认同感（オープンソース理念への共感）」「职业发展机会（キャリア発展の機会）」「经济回报（経済的リターン）」は相対的に低く、3 割から 1 割強の範囲にある。良好なコミュニティの雰囲気と関心駆動に、技術的成長と理念への共感が重なることが貢献を促す中心的な原動力であり、物質的インセンティブは相対的に副次的な位置づけにある。

3.2.3 技術分野

感兴趣的技术方向（関心のある技術分野）	了解的开源许可证（知っているオープンソースライセンス）

関心のある技術分野では、「人工智能与大模型（人工知能と大規模モデル）」が 7 割を超える選択率で圧倒的な首位となり、他の選択肢を大きく上回った。続いて「开发框架与工具（開発フレームワークとツール）」「数据库与数据处理（データベースとデータ処理）」が 4 割から 3 割強の範囲にあり、Web / フロントエンド / モバイル開発も回答者の 4 分の 1 近くが関心を示している。DevOps と自動化運用、ネットワークとセキュリティ、教育・科学研究プロジェクト、コンテナ化とクラウドコンピューティングなどは 1-2 割に集中し、OS と低レイヤーシステムは相対的にニッチである。現在のオープンソース技術への関心は、AI と開発効率化ツールに明確に傾いている。

オープンソースライセンスの認知では、MIT ライセンスが最も知られており、回答者の約 6 割が聞いたことがある、または使用したことがあると答えた。次いで Apache、Mozilla、GPL が続き、いずれも 3-4 割の回答者が認知している。BSD、LGPL、木蘭（Mulan）系列ライセンスは第二グループを構成し、1-2 割程度に集中している。全体として、国際的な主要ライセンスの認知度が依然として最も高いが、中国発の木蘭ライセンスも回答者の間で一定の知名度を得ている。

3.2.4 情報交流

检索开源产品的途径（オープンソース製品を検索する経路）	与社区的沟通方式（コミュニティとのコミュニケーション方法）

オープンソース製品を検索する際には、「通过搜索引擎搜索（検索エンジンで検索する）」が現在最も主流の方法であり、回答者の半数以上が選択している。これに続くのが「通过大模型工具或智能推荐系统（大規模モデルツールまたはスマート推薦システムを通じて）」であり、AI アシスタントが重要な情報入口になっていることを示している。「技术社区、技术媒体推荐（技術コミュニティ、技術メディアの推薦）」と「通过代码托管平台搜索（コードホスティングプラットフォームで検索する）」も半数近い選択率を示し、「学术文献或科研开源代码（学術文献または研究用オープンソースコード）」は約 3 割である。全体として、検索エンジン、大規模モデル、技術メディア、コードホスティングプラットフォームが並行する複数チャネルの情報取得経路を形成している。

オープンソースコミュニティとのコミュニケーション方法は、主に国内コミュニケーションツール（DingTalk、WeChat、QQ、Feishu など）と非同期コミュニケーションツール（GitHub Issue、Discussion、Mail List など）であり、国際的なコミュニケーションツール（Slack、Skype、Telegram、Lark など）も広く採用されている。国際的なオープンソースコミュニティでは非同期コミュニケーションツールが中心であり、国内とは明確な違いがあることを示している。

常用的产品 / 技术社区（よく使う製品 / 技術コミュニティ）

よく使う製品 / 技術コミュニティでは、「国内技术论坛（国内技術フォーラム）」が最も利用頻度の高いチャネルであり、選択率は 7 割を超える。次いで海外コードホスティングプラットフォーム（GitHub など）と国内コードホスティングプラットフォームが、それぞれ 6 割前後、半数前後で続く。海外技術フォーラムの利用比率は相対的に低く、日常的に訪問する人は一部にとどまる。開発者は一方で国内技術コミュニティを情報交流とコンテンツ消費に活用し、他方で国内外のコードホスティングプラットフォームに実際の協働とコード管理を大きく依存していることが分かる。

3.3 オープンソースへの貢献状況

この部分の設問は、オープンソースコミュニティでの役割が「コントリビューター」以上の回答者を対象としている。回答者のオープンソースプロジェクトにおける貢献タイプと質を分析することで、コミュニティへの具体的な貢献を評価し、貢献効率と品質を高める潜在的な方法を見出すことができる。

3.3.1 大学におけるオープンソース参加状況

是否参与开源实践活动（オープンソース実践活動に参加したか）	每周参与开源的时长（週あたりのオープンソース参加時間）

オープンソース実践活動への参加では、「没参加过相关活动（関連活動に参加したことがない）」回答者が 6 割を超えており、大学やコミュニティレベルのオープンソース実践活動には、認知度とカバー範囲の面でなお大きな向上余地があることを示している。すでに活動に参加した人々の中では、OpenAtom コンテスト、Open Source Promotion Plan（OSPP、開源之夏）、各種オープンソースプログラミングサマーキャンプ、GSoC などの国際プロジェクトが主な参加形態であり、各項目の比率は多くが 1-2 割に集中している。

週あたりのオープンソースプロジェクト参加時間を見ると、「10–20 小时（10-20 時間）」の回答者が最も多く、6 割近くに達する。相当数の活発なコントリビューターが、オープンソースを規則的な中程度の時間投入と捉えていることを示している。次いで「1–5 小时（1-5 時間）」と「20–35 小时（20-35 時間）」の二つの層が続き、合計で 3 割強を占める。一方、週 35 時間以上を投入する重度の参加者は少数にとどまる。全体として、週 20 時間を超えて深く関与する回答者は合計で 1 割強であり、コミュニティの「核心贡献力量（中核的な貢献力）」を構成している。

所在高校在开源教育与支持情况（所属大学におけるオープンソース教育と支援の状況）

回答した学生の相当な割合が、所属大学でオープンソース関連の講義が開設されていると答えている。一部の学生は、所属大学がオープンソースプロジェクトに関する講演会、サークル、セミナーを開催していると回答した。また、所属大学がオープンソースプロジェクトのインフラやリソース（サーバー、コードホスティングプラットフォームなど）を支援していると答えた学生もいる。

3.3.2 オープンソースへの貢献方法

主要开源贡献平台（主なオープンソース貢献プラットフォーム）

主なオープンソース貢献プラットフォームでは、国内プラットフォームが明確に優位である。Gitee の利用比率が最も高く、6 割近くに達し、AtomGit が約半数でそれに続く。GitHub と GitLab の利用比率はそれぞれ 3 割強、2 割前後である。国内開発者の実際の貢献行動において、中国国内のプラットフォームが最も重要な受け皿になっている一方、海外コードホスティングプラットフォームも依然として不可欠な重要拠点であることを示している。

3.3.3 オープンソースへの貢献内容

主要贡献类型（主な貢献タイプ）	贡献的项目类型（貢献したプロジェクトタイプ）

回答者によるオープンソースプロジェクトへの貢献方法は多様である。その中で「开源布道（オープンソースのエバンジェリズム）」が最も主要な貢献方法で、選択率は 6 割を超える。実践の共有、プロジェクトの普及、コンテンツ作成が重要な貢献経路になっていることを反映している。続いて「基于开源的商业化项目（オープンソースに基づく商業化プロジェクト）」が 4 割強、「文档相关贡献（ドキュメント関連の貢献）」と「开源社区运营（オープンソースコミュニティ運営）」がいずれも 3 割前後であり、直接的な「代码贡献（コード貢献）」も同程度である。「协助社区活动举办（コミュニティ活動開催への協力）」は 1 割前後にとどまる。従来の「コードを書く」こと以外に、運営、エバンジェリズム、商用導入をめぐる多様な貢献が、オープンソースエコシステムの中で同じく重要な構成要素になっていることを示している。

貢献したプロジェクトタイプでは、フレームワーク / インフラ系プロジェクトへの参加度が最も高く、6 割近くに達する。次いで DevOps / 自動化ツールが約半数、AI・データプロジェクトとアプリケーション層ソフトウェアも一定比率を持ち、2 割強から 3 割の範囲にある。ライブラリ / ミドルウェア、コミュニティ運営ツール、教育・科学研究プロジェクトなどはロングテールを構成しており、回答者の貢献が技術基盤に集中しつつ、上位アプリケーションやコミュニティ支援系プロジェクトにも広がっていることを示している。

3.3.4 インセンティブメカニズム

激励方式（インセンティブ方式）	财务回报的来源（財務的リターンの出所）

インセンティブ方式の影響度スコアを見ると、社会的インセンティブとキャリアインセンティブで「高分（高得点）」の比率が最も高い。多くの回答者がこの二項目に 4 点または 5 点を付けており、「在社区中结识伙伴（コミュニティで仲間と知り合うこと）」と「获得更好的职业发展机会（より良いキャリア発展機会を得ること）」が、オープンソースへの継続参加における重要な原動力であることを示している。物質的インセンティブ、名誉インセンティブ、権限付与によるインセンティブも全体として高めの評価を得ているが、相対的にはやや低い。全体として、オープンソースコミュニティのインセンティブメカニズムは多面的であり、非財務的インセンティブ（成長、認知、社会的つながり、キャリア）が貢献意欲の喚起において特に重要である。

オープンソースプロジェクトの財務的リターンでは、「薪酬 / 工资（報酬 / 給与）」が最も主要な直接的出所であり、次いで「没有财务回报（財務的リターンはない）」「悬赏 / 奖励（懸賞 / 奨励）」が続く。広告収入、サービス収入、寄付などの形式はいずれも 1 桁台の比率にとどまる。これは、一部の開発者が職務を通じてオープンソースから収入を得ている一方、相当数の参加者は依然として非財務的な動機、すなわち趣味、学習、コミュニティへの共感によって動いていることを示している。

3.4 コミュニティ運営調査

この部分の設問は、オープンソースコミュニティでの役割が「运营者（運営者）」の回答者を対象としている。コミュニティ管理、活動運営、コミュニケーションの仕組みに対する回答者の見方を検討し、コミュニティ運営の効果と改善の余地を把握することで、運営効率とメンバー満足度の向上に向けた参考情報を提供する。

3.4.1 所在开源社区概况（所属するオープンソースコミュニティの概況）

社区用户数量（コミュニティユーザー数）	活跃开发者（アクティブ開発者）

コミュニティのアクティブユーザー規模を見ると、「50–200 人（50～200人）」の中規模コミュニティが最も一般的で、運営者が所属するコミュニティの半数超がこの層に集中している。「50 人以内（50人以内）」の小規模コミュニティは約 4 分の 1 を占め、「200–500 人（200～500人）」の中大型コミュニティと「500 人以上（500人以上）」の大規模コミュニティを合わせても 3 割に満たない。全体として、今回のサンプルに含まれるオープンソースコミュニティは数十人から数百人規模の中小コミュニティが中心であり、極めて大規模なコミュニティは相対的に少ない。

アクティブ開発者規模では、「50 人以上（50人以上）」のコミュニティが約半数を占める。次いで「20–50 人（20～50人）」と「5–20 人（5～20人）」の二つの層が続き、合計で 4 割強を占める。「5 人以内（5人以内）」のコミュニティはごく一部である。全体のユーザー規模は中小コミュニティが中心である一方、多くのプロジェクトではアクティブ開発者層がすでに相当な規模に達し、コミュニティの継続的な発展を支える十分な技術基盤となっていることを示している。

3.4.2 开源社区管理（オープンソースコミュニティ管理）

社区管理情况（コミュニティ管理状況）	社区商业公司支持（企業によるコミュニティ支援）

コミュニティ管理では、回答者が所属するコミュニティの多くが比較的明確なガバナンス構造を備え、日常運営を担当する専任者を配置している。また、コミュニティの規範やガイドラインの策定も重視されている。新メンバーが円滑に参加できるよう、多くのコミュニティではドキュメントやリソースを継続的に更新し、オンライン / オフライン活動を定期的に開催している。一部のコミュニティでは、自動化ツールやデータ可視化ツールを運営支援に活用し始めており、全体として「基礎的なガバナンスは比較的整備され、運営のツール化が進みつつある」という特徴を示している。

企業による支援では、リソースや資金の提供が最も一般的で、半数を超えている。一方、「有商业公司参与协同开发（企業が共同開発に参加している）」「有商业公司声明采用项目（企業がプロジェクトの採用を表明している）」の比率は相対的に低く、それぞれ 2 割前後またはそれ以下である。「没有商业公司支持（企業からの支援はない）」とするコミュニティも一定数あり、企業エコシステムとオープンソースコミュニティには、なお連携を深める余地があることを示している。

3.4.3 开源软件商业化调研（オープンソースソフトウェア商業化調査）

所在企业开源软件使用情况（所属企業におけるオープンソースソフトウェア利用状況）

組織レベルでのオープンソース利用状況を見ると、回答者が所属する組織の 4 分の 3 超がオープンソースソフトウェアを使用している。その中で、「使用开源软件且有要求与管理规范（オープンソースソフトウェアを使用し、利用要件と管理規程を設けている）」が最も高く、6 割近くを占める。「使用但无管理规范（使用しているが管理規程はない）」は約 5 分の 1、「曾购买 / 订阅商用版本（商用版を購入またはサブスクリプションしたことがある）」はこれをやや下回る水準である。「完全不使用开源软件（オープンソースソフトウェアをまったく使用していない）」は 1 割未満にとどまる。オープンソースはすでに多くの組織で導入されている一方、約 5 分の 1 の組織では十分なオープンソース利用・管理規程がまだ整備されておらず、管理の標準化に向けた余地がある。

3.5 开源发展调研（オープンソース発展調査）

この部分では、オープンソースコミュニティの今後の発展に関する回答者の見方と提案を整理する。技術トレンド、コミュニティ発展の方向性、潜在的な連携機会などを取り上げ、オープンソースコミュニティの長期的な発展と戦略策定に役立つ洞察を提供することを目的としている。

3.5.1 开源发展态势（オープンソース発展の動向）

开源项目持续发展的特征（オープンソースプロジェクトが持続的に発展するための特徴）	评价开源项目的指标（オープンソースプロジェクトを評価する指標）

全体として、回答者は、オープンソースコミュニティが健全かつ持続的に発展するうえで最も重要な要因は「好的社区维护者（優れたコミュニティメンテナー）」であると考えており、この選択肢の比率が最も高い。次いで「良好的社区文化和氛围（良好なコミュニティ文化と雰囲気）」「有持续涌入的新贡献者（新しいコントリビューターが継続的に加わること）」が続く。資金支援、「新贡献者能够被转化为长期贡献者（新しいコントリビューターが長期的なコントリビューターとして定着すること）」「快速的社区响应速度（コミュニティの対応が速いこと）」なども相当数の回答者に挙げられている。回答者がコミュニティの「人」と「文化」だけでなく、リソース、新規参加者の定着、対応の効率といった総合的な側面にも関心を寄せていることが分かる。

オープンソースプロジェクトを評価する際に、回答者が最も重視するのは「是否有持续的更新和维护（継続的に更新・保守されているか）」であり、半数以上の回答者がこれを中核的な指標と見なしている。次いで「项目是否具有影响力、是否受大众欢迎（プロジェクトに影響力があり、広く支持されているか）」と「项目以及社区的活跃程度（プロジェクトとコミュニティの活発度）」が続き、両者の選択比率はおおむね同程度である。コミュニティの対応の速さと開発者の専門性・信頼性は第二グループに位置し、「是否有大公司背书（大企業の後ろ盾があるか）」の重要度は相対的に最も低い。全体として、開発者はプロジェクトを評価する際、単純な「スター性」や特定の権威による後押しよりも、長期的な保守能力、実際の普及度、コミュニティの活発度を重視している。

また、良好なコミュニティ文化と雰囲気もコミュニティの成功を左右する重要な要素である。資金支援、プロジェクトの幅広い利用、技術的な先進性も、コミュニティの発展に欠かせない要素として挙げられている。

3.5.2 人工智能对开发者及开源生态的影响与挑战（人工知能が開発者とオープンソースエコシステムにもたらす影響と課題）

人工智能对开源项目 / 社区的影响（人工知能がオープンソースプロジェクト / コミュニティに与える影響）	开源大模型在发展过程中最需要解决的技术挑战（オープンソース大規模モデルの発展過程で最も解決が必要な技術課題）

人工知能技術は、オープンソースプロジェクトとコミュニティに大きな影響を与えている。最も多く挙げられたのは「帮助社区成员进行技术问题的解答与指导（コミュニティメンバーの技術的な問題解決や指導を支援する）」ことであり、AI が知識の獲得や日常的な支援に直接役立つことを示している。次いで「促进跨学科融合、拓展新兴领域项目（分野横断的な連携を促し、新興分野のプロジェクトを広げる）」「加快开发者学习和创新的速度（開発者の学習とイノベーションを加速する）」が続く。また、一般的な開発タスクの自動化、コード生成・レビューの効率向上、リソース配分の最適化などにおける AI の可能性も挙げられている。一方で、AI によって低品質または類似したプロジェクトが増えることや、モデルへの依存が強まり、開発者が自力でプログラミングする能力に影響することを懸念する回答者も少数いる。

オープンソース大規模モデルが発展する過程で直面する技術課題も多岐にわたる。最も多く挙げられたのは「消除模型中的数据偏见和伦理问题（モデルに含まれるデータバイアスと倫理上の問題を解消すること）」であり、次いで「提供更多可复用的开源模型和工具包（再利用可能なオープンソースモデルとツールキットをさらに提供すること）」「改进大模型在实际应用中的可控性与安全性（実利用における大規模モデルの制御可能性と安全性を高めること）」が続く。この三項目が大きな比重を占めている。モデルの訓練・利用コストを下げることや、透明性と説明可能性を高めることも、多くの回答者が重要な課題と見ている。また、言及の比率はやや低いものの、オープンソースコミュニティで大規模モデルを利用しやすくし、共有の仕組みを強化することも、エコシステムの長期的な発展に関わる重要な論点である。これらの課題の解決は、オープンソース大規模モデルの健全な発展と幅広い活用につながる。

如何看待 AI Agent 在未来开源社区中的角色（将来のオープンソースコミュニティにおける AI Agent の役割をどう見るか）	如何看待 AI 辅助开源贡献是否应被视为正式贡献（AI 支援によるオープンソース貢献を正式な貢献と見なすべきかをどう見るか）

回答者は、将来のオープンソースコミュニティにおける AI Agent の役割についてさまざまな見方を示している。全体として、「开发者助手（開発者アシスタント）」が最も広く支持されており、回答者の半数近くが主な役割として挙げている。次いで「独立协作者（独立した協働者）」と「项目维护与管理代理（プロジェクトの保守・管理エージェント）」が続き、この二つも合わせて相当な比率を占める。また、AI Agent が品質・セキュリティレビューで役割を果たすことを期待する回答者もいる。一方、将来の役割に慎重な見方を示し、「不会产生实质作用（実質的な役割は果たさない）」と考える人は少数である。

AI 支援によるオープンソース貢献を正式な貢献と見なすべきかについては、回答者の意見が明確に分かれている。「应该视为开发的一部分（開発の一部と見なすべき）」とする比率が最も高く、次いで「可以视为辅助性贡献但需单独标注（補助的な貢献と見なせるが、個別に明示する必要がある）」「视项目类型而定（プロジェクトの種類による）」が続き、この三項目で 7 割を超える。一方で、「不确定 / 暂无看法（判断できない / 現時点では意見がない）」を選ぶ人や、「应以人工审核为主，不计入正式贡献（人によるレビューを基本とし、正式な貢献には算入しない）」とする人もいる。これは、AI の関与と人間による貢献の境界をどのように定めるかについて、コミュニティがなお合意形成の途上にあることを示している。

如何看待 AI 原生开源项目（AI ネイティブなオープンソースプロジェクトをどう見るか）

AI ネイティブなオープンソースプロジェクトについても、回答者の見方は多様である。一部の人は、将来のトレンドとなり、新しいプロジェクト形態へ発展すると考えている。一方で、「有潜力，但需要人工团队深度介入（可能性はあるが、人間のチームによる深い関与が必要）」と見る人もいる。さらに相当数の回答者は、現在の AI ネイティブプロジェクトの多くが独創性を欠き、長期的な持続可能性を損なうことを懸念している。現時点では実験的な試行が中心だとして、様子見の姿勢を取る人も少なくない。

2025 年オープンソースキーワード

2025 年のオープンソースキーワードのワードクラウドを見ると、「AI」「モデル」「インテリジェント」「大規模モデル」「イノベーション」「agent」などの語が特に高い頻度で現れており、技術イノベーションと大規模モデルに関する話題が今年の明確な主軸であることが分かる。同時に、「オープンソース」「共有」「オープン」「エコシステム」「プロジェクト」「探索」などのキーワードは、オープンソースエコシステムと協働によるイノベーションの重要性を浮き彫りにしている。「安全」「応用」「MCP」などの語からは、回答者が技術そのものだけでなく、実社会への導入や安全性に関する課題と機会にも注目していることが分かる。