エージェントの速さで進むソフトウェア開発

1年前の論点は、AIがそもそも役に立つコードを書けるのかどうかでした。2026年の問いは、どれだけを任せるか、その成果をどれだけ速く出荷できるか、そして誰がそれを確認するかです。ここ数か月で企業が語り、示してきたこと、そして人がいまも違いを生む場所を見ていきます。

企業が語っていること

5月の第1四半期決算説明会で、Airbnbは、その四半期にエンジニアが生み出したコードの60パーセントをAIが書いたと述べました。8月には、CEOのBrian Chesky氏が、一部の主要な取り組みではコンセプトからローンチまでの時間が最大60パーセント短くなり、前年の同じ6か月と比べて80パーセント近く多くの機能と改善を出荷したと語りました。

2月、Spotifyの共同CEO、Gustav Söderström氏は、同社の最も優秀な開発者たちが12月以降、1行もコードを書いていないと述べました。彼らはClaude Codeを基盤にしたHonkという社内システムを通じて働いています。エンジニアは通勤途中にClaudeにバグの修正を頼み、Slackでアプリの新しいビルドを受け取り、オフィスに着く前にそれをマージします。コーディングエージェントDevinを開発するCognitionは、自社のエンジニアがコミットしたコードの89パーセントをDevinが書き、残りは同社のエディターWindsurfのエージェントが書いたとしています。

比較のために挙げると、2025年4月、MicrosoftのSatya Nadella氏は、同社のリポジトリでソフトウェアが書いたコードの割合を20〜30パーセントとし、Sundar Pichai氏は、Googleのコードの30パーセント超をAIが生成していると述べました。これらの数字は各社自身のもので、どの報告もどう測定したのかを説明していません。

エージェントが作ったもの

2つの実験が上限を示しています。2月、AnthropicのNicholas Carlini氏は、16のClaudeのインスタンスを並行して動かし、RustでゼロからCコンパイラーを書かせました。2'000近いセッション、約2週間、20'000ドル弱の計算資源で、3つのプロセッサーアーキテクチャ向けにLinuxカーネルをビルドできる100'000行のコードが生まれました。本番用コンパイラーをそのまま置き換えられるものではなく、生成するコードも遅めです。役に立つのはCarlini氏の警告です。テストが通るのを見て仕事が終わったと思い込むのは簡単ですが、実際にそうであることはめったにない、というのです。

1月、Cursorは、ひとつのプロジェクトで数百のエージェントを動かした経験を紹介しました。1週間近くで、エージェントはゼロからウェブブラウザーを書き上げました。約1'000のファイルにわたる100万行超のコードです。Cursor自身のコードの大規模な移行には3週間以上かかり、チームの言葉によれば、それでも慎重なレビューが必要でした。

作るための市場

お金も後を追っています。Cursorは今春、年換算の売上が20億ドルを超え、6月にはSpaceXが600億ドル相当の株式で同社を買収することで合意しました。Anthropicは3月、Claude Codeの売上のランレートが25億ドルを超えたと述べました。人がアプリを説明するとプラットフォームがそれを作ってホストするLovableは、今週、年換算の売上が6億ドルを超え、その上で作られたアプリには月に10億回近い訪問があります。

その影響はアプリストアにも表れています。Appfiguresの集計では、2026年第1四半期の新しいアプリの数は、AppleのApp StoreとGoogle Playを合わせて前年より60パーセント多く、iOSだけでは80パーセント多くなりました。TechCrunchのひとまずの説明は、アイデアを持つ人が最初のアプリを作れるようにするAIコーディングツールです。

いまも人が必要なこと

ボトルネックは、書くことから確認することへと移りました。3月、AnthropicはClaude Code向けのレビューツールを公開しました。AnthropicのCat Wu氏の言葉では、Claude Codeによってコードの出力量が劇的に増え、レビューが追いつかなくなったからです。オープンソースのメンテナーたちは、同じ洪水を反対側から語っています。VLCプレーヤーを作るVideoLANの責任者は、経験の浅い貢献者からのマージリクエストをひどいものだと評し、cURLプロジェクトは、作者が「AI slop」と呼ぶものに押し寄せられてバグ報奨金制度を打ち切りました。

セキュリティは、スピードについてきません。今週、UpGuardは、Supabaseでホストされている約16'000のデータベースで個人データがインターネットに公開されていたと報告し、TechCrunchはこの問題をAIで素早く作られたアプリと結びつけました。Supabaseは、自社のプラットフォームはデフォルトで安全であり、設定は顧客の責任だとしています。コストにも注意が必要です。Uberは年間のAI予算を約4か月で使い切り、いまでは従業員1人あたり、コーディングツールごとに月1'500ドルの上限を設けています。

そしてスピードは自動的に手に入るものではありません。2025年のMETRの研究では、経験豊富なオープンソース開発者たちが、AIによって24パーセント速くなると予想しながら、実際には19パーセント遅くなっていました。もっとも著者たちは、ひとつの研究を過大に解釈しないよう注意を促しています。エージェントを販売する立場にあるCognitionのScott Wu氏でさえ、何をするかは常に人が決めるべきだと言っています。

人が残るのはそこです。何を作る価値があるのか、各部分がどう組み合わさるのか、何が顧客のデータに触れてよいのか、そしていつ出荷してよい出来になったのかを決めること。行を書くのはエージェントです。アーキテクチャ、セキュリティ、センス、レビューには、結果に責任を持つ誰かが必要です。

私たちの働き方と、企業にできること

私たち自身もこのやり方で作っています。アプリとデジタル化のための私たちのプロダクトWerkは、自社のフレームワークとプラットフォームの上で、AIを使ってウェブ、iOS、Androidのアプリを作ります。Studioでは、すべての公開がチェックされ、一度ビルドされ、テストされ、公開され、再びチェックされ、何かが失敗すれば自動で元に戻されます。だから、スピードがテストされないまま顧客に届くことはありません。Twinは、作る人たちのために、会社の知識とルールをCodexに持ち込みます。

企業にとっては、5つのステップが導かれます。エージェントがコードを書く前に、何が欲しいのかを書き出すこと。すべてのリリースの前に、テストとレビューのゲートを置くこと。個人データに触れるものはすべて、セキュリティに詳しい人に見てもらうこと。エージェントに予算を与え、書かれた行数ではなく出荷されたものを測ること。そして、アーキテクチャとリリースの判断は、名前のある人に任せておくことです。