2026年3月末現在自分は株式会社はてなでソフトウェアエンジニアをやっているのだけれど、副業としてWebサービスの開発運用を手伝っている*1。そこでの開発に生成AIが入り込んできた感があるので、中小規模のサービス提供事業者の現場感を記録しておく。
2026年3月末の入り込み具合
組織があまり一般的な形態をとっていないので正確な表現が難しいのだけれど、概ね「ディレクターが業務委託のエンジニアにGitHubのIssueを通じて作業を依頼、対応されたら開発環境で動作確認したうえで本番環境にリリース」のようなフローで開発を行ってきた。
flowchart LR
Start([Issue起票]) --> Dev[エンジニアが対応してPR作成]
Dev --> Check[開発環境にデプロイして確認]
Check -- 修正が必要 --> Dev
Check -- OK --> Release([本番環境にリリース])
このエンジニアの部分がある程度GitHub Copilot Agentにオフロードされるようになった。
flowchart LR
Start([Issue起票]) --> Branch{難易度の判断}
Branch -- 複雑なもの --> Eng[エンジニアが対応してPR作成]
Branch -- 簡単なもの --> AI[CopilotがPR作成]
Eng --> Check[開発環境にデプロイして確認]
AI --> Check
Check -- 差し戻し --> Eng
Check -- 差し戻し --> AI
Check -- OK --> Release([本番環境にリリース])
軽微な機能追加や、ちょっとした気になりの改善Issueが立って、CopilotがPRを作って、マージ、リリースされて行っており、その様子には「生成AIエージェントがここまで来たか」とある種の感動を覚える。
元々エンジニアは開発（とローカルマシンでの動作確認）までを責務範囲としており、開発環境で動作を確認してリリースする責務は作業の依頼側が持っていたため、エンジニアに依頼していた作業を素直に生成AIに置き換えられているのだろうと思う。
2025以前の試みとの差
開発フローへの生成AIの組込は、以前から「まだ使えるか分からないけれど試してみて」くらいの温度感で試みてきていた。
同じCopilot Coding Agentだったり、AWSがサンプルを出しているRemote SWE Agentsだったりを、Claudeなら4.0以前の世代で試した際には「まだおもちゃ」という感じだった。
これに対して、2026年3月現在は「多分使えるから試してみて」くらいの温度感の差がある試みだった。 多分一定「使い物になるだろう」という確信があった。 この半年の生成AIの仕事ぶりの成長に感動した - koudenpaのブログ でも素朴な気持ちを書いているが、参照記事は趣味リポジトリであるのに対して、この記事で書いているのは商業サービスの現場の話である。これには大分実際問題としての差がある。
2026年3月現在の生成AIエージェントは（上手く使えば）人間を代替する力を持っている。
所感
ここで、そのWebサービスの経営者の言葉を引用したいと思う。
「え、AIで機能追加できたの？ もう元とったじゃん」
GitHub Copilotは1シート（1ユーザー）$19/月、概ね3000円程度。5人で使ったとしたら15000円/月。 業務委託のソフトウェアエンジニアの単価は安くて5000円/月程度～、実際問題として小さな作業依頼でも数時間の工数が発生することを考えると、毎月何らか1つでもCopilotで代替できれば「お得」であると言える。
我々ソフトウェアエンジニアは生成AIに代替できない職能なり価値提供ができなくてはならないと感じる言葉だった。
個人的には結構な危機感を感じているので「もうちょい危機感を煽る記事にして」と生成AIに依頼したら、自分が書かないテイストの記事になったのでそちらは忘れることにした。気になる方は各自で試して欲しい。
以下は生成AI活用状況に関するブログ記事です。
もう少し強く、エンジニアへの危機感を煽りたいです。
加筆修正案を出してください。
{ここに記事を貼る}
*1:このブログにある「はてな」っぽくないPHPの事例は概ねそこから出てきている
