著者：Muzammil Rawjani氏、Software Orca創業者。モバイル、カスタム、AI搭載ソフトウェアソリューションを提供。
「システムが私と一緒にコーディングしているように感じる」。これは、フォーチュン500企業の顧客向けに重要なモジュールを出荷していた際に、私のシニアエンジニアの1人が述べたコメントだ。
このコメントは、シンプルではあるが、多くのエンジニアリングリーダーが経験している変化を捉えている。AIが開発を高速化したことは疑いようがないが、さらに重要なのは、パラダイム全体が進化し、仕事の性質そのものが変化したことだ。
AIを搭載した開発ライフサイクルは、継続的に学習するエコシステムとなった。今日のツールは意図を解釈し、構造を書き換え、アーキテクチャを最適化し、異常に反応する。
ソフトウェア開発の世界におけるこの変革は、単なる誇大広告ではない。エンジニアリングチームが採用している数多くの変化が、このことを思い起こさせる。役立つものもあれば、苦痛を伴うものもあり、ソフトウェアの構築方法を恒久的に変えたものもある。
AIが初めて私たちを驚かせた時
リリースウィンドウ中に、AI支援テストスイートを使用したところ、誰も見たことも予想したこともない障害シーケンスが生成されたことを覚えている。
このモデルは、私たちが数カ月間追跡していた本番環境のみのクラッシュパスを完璧に再現する、複雑なユーザーアクションのチェーンを合成していた。チームは困惑しながらも、肯定的に驚いた。なぜなら、チームの誰もそのテストを書いていなかったからだ。
これは、AIが自動化以上のものであることに気づいた最初の瞬間の1つだった。このツールはすぐに私たちの日常業務の一部となった。
AIが地道な作業を再定義する方法
エンジニアリングチーム全体でAIをプロセスに採用し続ける中で、私はAIがソフトウェア開発を3つの基本的な方法で変革しているのを目にしている。
1. AIが統合開発環境の内部に組み込まれた
2025年、ほぼすべてのエンジニアリングまたはソフトウェア開発チームが、ゼロからコードを書くことはない。ほとんどのエンジニアは現在、作業の進め方を生成、改良、ガイド、または監督している。Replit、Lovable、n8n、Cursorなどの最新ツールが主導権を握り、これまで考えられなかった方法でソフトウェア開発を支援している。
さらに良いことに、これらのツールはアーキテクチャの決定を説明し、非効率性を表面化し、ドキュメントを生成し、コードベース全体で一貫してモジュールを書き換える。
2. システム設計がAI支援の分野になった
かつて、アーキテクチャはホワイトボード上で描かれ、洗練されていた。2025年、大規模言語モデル（LLM）とLLM搭載ツールは、パフォーマンス制約、データフロー、予想される同時実行性に基づいて、複数のアーキテクチャバリエーションを生成するようになった。
エンジニアリングの意思決定者は何を採用するかを選択するが、モデルは妥当なソリューションの範囲を広げる。
LLMが、私たちのキャッシング戦略がその地域のデータコンプライアンス規則と衝突していることに気づかせてくれた時のことを鮮明に覚えている。このバグはその段階では重大ではなかったが、長期的には問題を引き起こしていただろう。
3. DevOpsとオペレーションが反射的でコンテキスト認識型になった
大規模言語モデルの主流化以降、これは誰もが注目する部分だ。多くのチームは、自動化だけが画期的なものだと考えており、システムが独自に行動できれば、エンジニアリングはよりシンプルになると信じている。しかし、舞台裏で起こっていることはより複雑だ。
私たちのデプロイメントパイプラインは、異常と見なしたエラーパターンを検出した後、リリースを一時停止したことがあり、チーム全体がシステムの障害だと思い込んだ。なぜ介入したのかを理解するために、その推論パスをバックトラックしなければならず、そのプロセスがインテリジェントオペレーションに対する私の考え方を変えた。エンジニアは現在、システム出力だけでなく、推論を検証しなければならない。
ソフトウェア開発におけるAIに関する最大の誤解
AI駆動型ソフトウェア開発は、多くの点で誤解されている。そのような誤解の1つは、AIが下さなければならない決定の数を減らすという信念だ。実際に起こることは正反対であることがわかった。
実際には、AIはより多くの決定を導入し、チームにそれらを無視するのではなく理解することを強いる。LLMは現在、スタック全体で日常業務を形成している。
• コードの記述と構造化の方法
• 負荷の下でアーキテクチャが拡大または縮小する方法
• パターンが変化した時にデプロイメントが調整される方法
• インシデントが表面化し、拡散し、解決される方法
• テストがリスクを割り当て、何を実行するかを決定する方法
• チームが時間をどこに集中させるかを選択する方法
2025年、今日の最高のエンジニアリングチームは、自動化が重いチームではない。ダッシュボードやログを開いて、2つのシンプルな質問にすぐに答えられるチームだ。
1. システムはなぜそれをしたのか？
2. 実際に保護しようとしていた目標は何だったのか？
その明確さが、ブラックフライデーを乗り切るパイプラインと、現実が昨年のトレーニングデータから逸脱した瞬間に静かに崩壊するパイプラインの違いだ。
説明責任がインフラストラクチャに移行した
従来、アーキテクチャには説明責任がなかった。以前は、すべてが設計実行とチームハドルの間に起こっていた。しかし、AI駆動型ソフトウェア開発プロセスは、それをアーキテクチャに組み込んだ。
すべてのAIの決定は現在、どのエンジニアも数秒で読める短い永続的なメモを書き、システムが何を見たか、なぜ行動したか、次に何を期待するかを概説している。
ソフトウェア開発の未来は依然として人間中心だ
AIは、私たちがソフトウェアを構築する方法を変革し続けるだろう。モデルはまもなく、大規模なコードベースを独立してリファクタリングできるようになる。クリーンなAPIレイヤーを生成する。意味のあるテストスイートを書く。メトリクスが動く前に本番環境の問題を発見する。
しかし、誰も決定を理解していなければ、それらのどれも重要ではない。長期的に勝つチームは、依然として自分たちのシステムを隅々まで知っているチームだ。彼らはAIが行動するたびに理由を尋ねる。ドメイン知識を書き留め、最新の状態に保つ。明確な説明を中核要件として扱う。
コードは自己改善できるが、何かが変更された理由と、それが変更されるべきだったかどうかを理解する責任は、依然として人間にある。私は、将来のソフトウェアエンジニアリングが真のパートナーシップのように感じられると予測している。エンジニアリングが判断とコンテキストをもたらし、AIが大規模なスピードと生産性を促進する。
