大規模なプロジェクト管理ツールでは、タスクのほぼ半分をいま人ではなくソフトウェアが書いている
ソフトウェア業界の広い層が使う課題管理ツールLinearが今週、自社の数字を公開した。約47,900の有料ワークスペースから集計し、2024年6月から2026年8月までを対象とする公開ダッシュボードだ。目を引く数字は、エージェントがいまや週あたりに作る課題の数が、人間と外部連携の合計とほぼ並んだこと——約244万件対248万件で、二本の線はほとんど収束している。生産量への影響は、注目に値するかたちで不均等だ。コーディングエージェントを導入したチームは週あたりのプルリクエストが約21件から65件へ増えた。導入していないチームは8件から10件である。導入はもはやエンジニアリング部門だけの話でもない。AI機能を利用するプロダクトマネージャーの割合は2026年上半期に12%から34%へ、営業・マーケティング側は5%から18%へ上がり、実際にコード変更を自分の仕事に添えるプロダクトマネージャーは3%から10%へ、デザイナーは1%から8%へ増えた。これらはLinearが自社製品について自ら公表した数字であり、社外の第三者による監査は受けていない。
なぜ重要かAIの生産性に関する主張の多くはアンケート由来で、人が「たぶんこれだけ時間を節約した」と見積もったものだ。こちらはログである。実際に作られたものを数えている。そこに見えるのは全体的な底上げではなく、分断だ。エージェントを軸に組み直したチームは大きく引き離し、それ以外はほとんど動かなかった。単純な「AIで速くなる」よりも扱いにくい発見である。利得がモデルではなくワークフローの側にあることを示唆するからだ。もう一つ座って考えたい数字は、いまやコードを出すプロダクトマネージャーが三人に一人という点だ。仕事を定義する人と実際にやる人の境界は、多くの組織図が認めているより速く、これらのツールの内側で溶けつつある。
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