3行まとめ

2026年1月、Cursorが「Agent Trace」というオープン仕様(RFC)を公開
AIが書いたコードと人間が書いたコードを行レベルで追跡できるJSON形式の標準
Google、Vercel、Cloudflare、Cognition等が支持を表明

「このコード、誰が書いた?」に答えられない問題

コードレビューで聞かれて困ったことはないでしょうか。

「この関数、なんでこう書いたの?」
「……Claude Codeが書きました」
「中身わかる?」
「……」

2026年、コードベースの中でAIが書いた部分と人間が書いた部分の区別がつかなくなっています。git blameは「コミットした人」を記録しますが、「AIが生成してコミットした」のか「人間が書いてコミットした」のかは区別しません。

Agent Traceは、この問題を解決するオープン仕様です。

Agent Traceとは何か

2026年1月にCursorがRFC(仕様提案)として公開。GitHubリポジトリ(cursor/agent-trace)で管理されています。

ひとことで言うと: AIと人間のコード貢献を、ファイル・行レベルで記録するベンダー中立のJSON仕様。

JSON形式の中身

Agent Traceの基本構造:

{
  "version": "0.1.0",
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "timestamp": "2026-01-25T10:00:00Z",
  "tool": {
    "name": "cursor",
    "version": "0.48.0"
  },
  "files": [
    {
      "path": "src/app.ts",
      "conversations": [
        {
          "contributor": { "type": "ai", "model": "claude-sonnet-4-6" },
          "ranges": [{ "start_line": 1, "end_line": 50 }]
        },
        {
          "contributor": { "type": "human" },
          "ranges": [{ "start_line": 51, "end_line": 80 }]
        },
        {
          "contributor": { "type": "mixed" },
          "ranges": [{ "start_line": 81, "end_line": 95 }]
        }
      ]
    }
  ]
}

4つのcontributor type:

type	意味
`human`	人間が直接書いた
`ai`	AIが生成した
`mixed`	人間がAI出力を編集、またはその逆
`unknown`	出所不明

なぜこれが必要か

理由1: コードレビューの優先度が変わる

AIが書いた行と人間が書いた行で、レビューの注意度を変えられます。

ai行: ハルシネーション・パターン不一致に注意
human行: 意図の確認に集中
mixed行: AIの出力を人間がどう修正したかを確認

理由2: セキュリティ監査の効率化

セキュリティインシデントが起きたとき、「この脆弱性はAIが生成したコードか、人間が書いたコードか」を即座に判別できる。原因分析の速度が変わります。

理由3: 「理解負債」の可視化

前述の「理解負債」問題に対して、Agent Traceは「どの部分が理解されていないか(=AIが書いて誰もレビューしていない部分)」を可視化する手段になります。

注意: Agent Traceが追跡しないもの

法的な所有権・著作権 → 追跡しない
AIの学習データの影響 → 追跡しない
AI貢献の品質評価 → しない

あくまで「誰が書いたか」の記録であり、「良いか悪いか」の判断は含みません。

支持している企業・プロジェクト

AIコーディングツールの主要プレイヤーが軒並み支持。事実上の標準になりつつあります。

今できること

Agent Traceは現時点ではCursorが先行実装していますが、仕様自体はオープンなので他のツールでも実装可能です。

今日からできること:

PRのdescriptionに「AI生成部分」を手動で記録する(Agent Trace普及までの暫定措置)
cursor/agent-traceリポジトリをウォッチして仕様の進化を追う
自社のコードレビュー基準に「AI生成コードの扱い」を追加する

【結論】git blameの次が来た

git blameが「誰がコミットしたか」を記録する仕組みだったように、Agent Traceは「AIが書いたか人間が書いたか」を記録する仕組みです。

コードの50%以上をAIが書く時代に、この区別ができないことはセキュリティリスクであり、品質管理の盲点です。

Agent Traceはまだ仕様策定段階ですが、Google・Vercel・Cloudflareが支持している以上、近い将来のデファクトスタンダードになる可能性が高い。今のうちに知っておいて損はありません。

参考:

GitHub「cursor/agent-trace」
InfoQ「Agent Trace: Cursor Proposes an Open Specification for AI Code Attribution」(2026年2月)
Cognition Blog「Agent Trace: Capturing the Context Graph of Code」
agent-trace.dev(公式サイト)