ご無沙汰です。CTOの大塚(@maaash)です。 先日、社内で最近のソフトウェアエンジニアがどうAIを使っているか話をする機会がありました。 対象はソフトウェアエンジニアでない人も含め広めに、 ソフトウェアエンジニアの2026年1月の状況をお話ししました。
その時のスライドをここで紹介しましょう。
まずはデスクから。
Cursor エディタを使い始めしばらくしてから、
「私たちソフトウェアエンジニアはこれから自分のコードを左右二分割で見るだけでなく、右にチャットUIを常に置いてAIと話しながらコードを書いて/書かせていくんだなあ」
そうなると横長でないと狭いよな、と 横長 5120x1440 解像度のディスプレイを採用しました。
この時代は、常にAIと同期的にコミュニケーションを取りながら、AI「ペアプログラマー」と一緒にコードを書いている時期でした。
今はAIの作業状況を左側で確認しながら、右側でシェルを使いつつ差分や設計書/プランをレビューすることが多くなりましたね。 複数タブ開き、それぞれのタブの左側はAI、右はシェルに画面分割しておき、AIの作業が一段落したら通知が来るのでそのタブを眺めに行きます。
AIに作業を依頼する時に、人間同様、作業後にはこういうものができていることを期待しているよ、という文書があると精度が上がります。
AIはMCPを使ってNotionの読み書きもできるため、 だらだらと欲しいものについて話した後、 「既存の仕様と似たフォーマットで今会話したことを仕様にまとめて」と言ってNotionに仕様を書いてもらうと便利です。
（Spec diven developmentについては省略しています）
ソフトウェアエンジニアでなくても書ける！！
AIがコードを書いてくれるようになりコードを書くのにかかる時間が減った結果、一開発サイクルが短くなり、 コードを書く前後の作業の比重が大きくなっています。
- 仕様を決める
- 設計をする/実装計画をたてる
- (コードを書く、自動テスト含む)
- レビュー
このうち仕様を決めるところ（Natureではソフトウェアエンジニアがここをやっているプロジェクトも多いのですが） はソフトウェアエンジニアリングを知らなくても良いので、 他職種のメンバーが肩代わりすることで開発サイクルが速くなります。
既存の仕様変更にも強い
このようにして仕様がたまってくると、既存の仕様に対して差分を赤字で追記してもらい、 得てして新規開発より時間がかかる仕様の変更についても影響範囲を把握して作業に入ってもらえる、ということが起こっています。
仕様を書く作業、その後の設計、実装計画のフェーズでは、 AIに質問してもらい、仕様や設計の穴を埋めることが非常に有効なことがわかってきました。
「ここまで問題ないか」「足りないところはないか」と質問を投げかけ設計の完成度を高めておくと ワンショットで高いレベルのコードを生成してもらえて手戻りを最小限に抑えることが可能です。
ソフトウェアエンジニア以外のAIとのやりとりでも使ってみてください。
実装/コードを書く作業は、「Go, use subagents in parallel as much as possible」と伝えると作業をタスクに分解して並列実行できる部分は並列化して書いてくれます。 数分〜の時間がかかるため、自分も次のタブで他の作業に入ります。
何かタスクに取り掛かる時に、コードをゼロから手で書き始める、という場面はほとんどなくなりました。
現在の仕事の時間の使い方は、仕様や設計をAIと共に考えること、そして最終的な品質チェックと手直しにシフトしています。
仕様/設計を考えるところに一番時間をかけられる状態が人間の負荷が高い状態であり、理想なのでは、と考えています。
1の高速化には、音声入力ツールを活用することも有効です。 Super Whisperはおすすめ。
個人的には英語が意思疎通するのにダイレクトに伝えられるため英語でAIに話しかけていますが、去年後半にSuper Whisperで言語選択できるようになったため、日本語もいけるはず。
使い方としては、キーボードショートカットで録音を開始し、キーボードショートカットで録音終了するその時にカーソルがあるところにクリップボード経由でテキストを貼り付けてくれます。 クリップボードマネージャと組み合わせると最強。
2の最後のクオリティチェックと手直しの高速化には、どういったアウトプットを求めているのかルールの明文化を進めています。
AIの出力品質をさらに高めるには、人間の間では暗黙的に共有されているコーディングルールや開発の進め方を明文化しておくことが重要です。
AIに「このルールに沿って」と伝えるドキュメント群を用意することで、AIのアウトプットの精度が向上します。
この明文化されたルールは、AIにとって有益であるだけでなく、人間のチームメンバーにとってもメリットをもたらします。 特に新しいメンバーのオンボーディングが迅速になり、チーム全体の生産性向上に貢献します。
ここをどう実現しているかは、後ほど handlename 氏が詳しく書いてくれるようなのでここまで。
AIをどう活用しているか共有して、 柔軟に新しい働き方を取り入れていこう。
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