AIがソフトウェアチームの課題作成の半分を担う時代へ：Linearデータが示す2026年の姿

使用量は、価値あるアウトプットやROIとは相関しません。この記事は、「ねえ皆さん、うちの顧客はROIを実感していますよ」と、実際の証拠なしに言おうとする悪い試みのように感じます。また、やや面白いことに、「創業者」が常に使用曲線のトップにいるのは、他の全員もそれを使っているからかもしれませんが、それはむしろ、トップのチーフが使ってほしいから人々が使っているということを示唆しています…実際に有用だからではありません。これは、悪いAI導入に典型的なパターンです。

これは不適切だと思います。プラットフォームのサービスを利用するだけで、その利用状況の詳細なデータを取得されるというのは、悪いパラダイムです。そして、顧客のデータから盗んだ統計を公表するなんて、ずうずうしいにもほどがあります。これで、私の組織にこのプラットフォームを使うことを勧めない理由ができました。

これは「私たちはとてもAIネイティブで効率的です!!」という記事のように見えます。少なくとも、メトリクスの定義方法やデータ収集方法について、もっと深く掘り下げるべきだったでしょう。

これはかなり興味深いですが、次の2点が改善されていればよかったと思います。

- データの前の散文はAI生成のように見えます。大した問題ではありませんが、読者は実際に言われていることを理解するのに苦労します。

- Linearは、過去1年間のプラットフォームのAI変更をコントロールしていません。プラットフォームはAI統合が大幅に進んだため、多くの数値が動くでしょう。どうやってやるかはわかりませんが、これはコントロールなしでは有用なシグナルにはなりません。

最近の私の仕事は、20分コードを生成して、その後1時間それを読む、というものになっています。

創業者が使用チャートのトップにいるのは、製品の価値よりも組織的な圧力を物語っています。トップ主導の採用は、結果主導の採用とは異なって見えます。

「AI採用がすべての機能に広がった」といった見出しは、Linearがカバー・追跡する役割に限定されていることに注意する価値があると思います。例えばGoogleなどの最近の研究では、はるかに広い範囲の採用が示されています。