AI駆動開発の恩恵を受けるのは、上位20％のエンジニアだけ？ 大規模開発導入のカギは「開発標準化」

　AIによるコード生成は検証の段階を越えたが、エンタープライズ開発においては品質とガバナンスをどう担保するかという課題が残っている。この課題に取り組むべく、トランスコスモスグループとして、Procedural Agent・QA Agent・Coding Agentの3つのエージェントと、開発標準を集約した「Agent Knowledge Base」で構成されたAI駆動開発環境「Waterfall Boost」を構築した。出発点にあったのは、5、6年続けても浸透しなかった開発標準化の取り組みだ。トランスコスモスの上席常務執行役員としてグループ全体の開発組織を統括している、株式会社トランスコスモス・デジタル・テクノロジー代表取締役社長の所年雄氏に、この構成に至った設計判断と、人の判断をどこに残したのかを聞いた。

AI駆動開発の恩恵を最大限享受するのは、上位20％のエンジニア

　エンタープライズにAI駆動開発を組み込めるか。この命題を考えるとき、日々開発現場の伴走支援に取り組む中で所氏に芽生えたのは、AI駆動開発が持つ「属人性」への懸念だった。所氏の見るところ、取り組みの多くは「AIに興味があるエンジニア」に依存する形で社内に広げようとしており、リードするエンジニアの思いや考え方が開発環境に強く反映されていた。

　なぜ、AI駆動開発によって属人性が生まれるのか。所氏はその理由を、AI駆動開発には高いスキルが求められるからだと指摘する。バイブコーディングをはじめとするAIを活用した実装は、技術レベルの差を埋めるものとして語られることも多い。しかし、所氏の認識は真逆だ。

　「AI駆動開発を本当の意味で活用できるエンジニアは、構造的に2割しかいない、という考え方をしています」

株式会社トランスコスモス・デジタル・テクノロジー 代表取締役社長 所年雄氏

　所氏の指摘によれば、「AIにコードを生成させる行為」としてのバイブコーディングを使いこなせるのは、実のところトップ20％のエンジニアだけだという。理由は従来のエンタープライズ開発の構造だ。これまで、スキルに応じて担当する工程が分かれており、新人はテストと実装の下流を、力のあるエンジニアが上流を担っていた。ところがAIを使うと全工程が短時間にまとまってアウトプットされるため、すべてを同時に進行させなければならない。一人が全工程の知識を持っていることが前提であり、従来のエンタープライズ開発の構造とは相性が悪いのだ。

スキルの高いエンジニアほどAI駆動開発のメリットを享受できる

（引用：「Developers Summit 2026 Summer」における所氏の発表スライド）

　AIによってスキルが不要になったという理解についても、所氏は否定した。

　「スキルが不要になったのではなく、求められるレベルが上がっただけです。その一方で、今まで100人いなければできなかったことが、トップの20人だけでもできるようになりました」

　そして、トップ20%のエンジニアがAI駆動開発を積極的に進めることで、より一層開発の属人化は進んでしまう。

AIの登場は、開発標準化を教え、属人化を解消するチャンスだった

　所氏はここで、属人化によって起きるエンタープライズ開発の現実を整理した。

　「システム開発は時として辛い。なぜ辛いかというと、やはりトラブルが起きるからです」

　最初にプログラムが書けるようになったときの嬉しさが、時に辛さに変わってしまう。所氏自身「プライベートでソースコードを書くのはすごく楽しい」と感じながら、一方では開発中のトラブル、納品前の不具合修正、納期に間に合わせるための追い込み作業に向き合ってきた。だからこそ、この状況を変えて、エンタープライズ開発を一生続けたいと思える仕事にしたかったのだ。

　所氏が辛さの原因として挙げるものこそ、開発の作法や工程を進める「ルールの属人性」だ。会社や人によってやり方もドキュメントも異なるため、プロジェクトをリードする人のレベルによって抜け漏れが生じる。要件が決まらないまま実装が進めば、納品時にクライアントから成果物が要望したものと違うと指摘される。

　そこで所氏は、同社で徹底した開発標準化に取り組んだ。作成すべき上流工程のドキュメント、コーディングポリシー、UIのルールを定め、勉強会も開いた。この取り組みはAIが登場する以前の2020年頃から続けてきたが、成果は出なかった。

　「開発標準化はなかなか浸透しませんでした。実際の業務時に、標準化のドキュメントを逐一確認する人は少なかったです」

　同じことは機能開発でも起きた。ログイン機能など、多くのシステム開発で必要になる機能を完成品の部品として用意し、新規開発のたびに組み込めるようにした。それでも現場では毎回新たにログイン機能が作られた。標準化の難しさに直面していた最中、登場したのがAIだった。

　「人間が書くと、どうしてもソースコードに愛着が生まれていきます。一方で、AIはルールベースでコードを書くので、まずはAIに開発標準化を教えようと考えました」

　人間がどのような指示を出しても、AIはおおむね標準の中で動く。標準化を進めるほど、人間が求めるものと会社が定めた要件の両方を満たす成果物を作れるのではないか。それが同社のAI駆動開発の基盤である「Waterfall Boost」を作る最初のきっかけになった。