はじめに
こんにちは、anyプロダクトチームでEMをしているyueです。
この記事は、anyプロダクトチームAdventCalendar2025、17日目の記事となります。
この記事では、2025年にanyで取り組んできたAIコーディング推進の実践 についてまとめます。
今年はエンジニア界隈で「AIコーディング」が一気に進化し、
“AIとともに開発する時代が本当に来たんだ” と多くの人が実感した年だったと思います。
近年のAIコーディング進化
2024〜2025年にかけて、AIコーディングは劇的に進化しました。
Devinの衝撃
「これ、もう独立した開発者じゃん…」というレベルで世界をざわつかせたのが Devin。
GitHub Copilot 以前の“補助”とは明らかに違い、
エージェントとして自律的に作業を進める 姿に、多くのエンジニアが衝撃を受けました。
そして、 Claude Code の急成長
Devinに驚いている間に、
Claude Code が一気に実用フェーズに入り、
“考えながら一緒に作るAIペアプロ”として存在感を増した のも印象的でした。
- 分かりやすく、文脈を踏まえた説明
- 思考の流れを追いながら改善提案してくれる操作性
- 実装意図まで汲み取ったコード理解の深さ
CLI や Actions を通じて、実装・修正・レビューといった開発の流れに自然に入り込み、
「気づいたらClaude Codeがないと困る」
そんなエンジニアが一気に増えた時期でもありました。
2025年のAIコーディング全体の潮流
Devin・Claude だけでなく、2025年は
- IDEへのAI統合（VS Code / JetBrains / Cursor） が標準化
- 自律型AIエージェント が一般開発者にも使われ始めた
- Alibaba の Qwen3-Coder など、強力なオープンソースLLMが次々公開
- テスト生成・レビュー・CI/CD修正など、コーディング以外の領域でもAI化が進行
といった動きがあり、
「AIがコードを書く」から「AIが開発ワークフロー全体に関わる」
というフェーズに突入した年でもありました。
エンジニアの「驚き → 試す → 取り入れる」が非常に高速に回った1年でした。
そして、 エンジニアたちの気持ちは
- 便利すぎて怖い
- でもワクワクする
- 新しいツールは全部試したくなる
- 取り残される人が出ないようにしたい
- 安全性は絶対担保したい
…そんな思いが入り混じった1年だったように思います。
anyの方針 ： AIコーディングに “ちゃんと投資する”
AIは避けられない。
でも 「知ってる人だけが使える状態」には絶対したくない。
これが私たちの基本スタンスです。
- AIに詳しい人はどんどん加速する
- 一方で、不安がある人は距離を置きがち
- 結果としてチーム内でAIデバイドが生まれる
そんな未来を避けるため、anyでは AI コーディング支援にしっかり投資してきました。
「意欲がある人にはきちんと学べる環境を」
「安全性を担保したうえで、新しいツールを試せる体制を」
「2026年には本格運用に乗せられるように」
そんな思想のもと、環境整備を進めています。
実際に取り組んだこと
✔ Devin / Claude Code Actions の導入検証
Devin・Claude Code Actions を実際の開発ワークフローに取り込めるかを検証。
✔ Cursor ＆ Claude Code の使用料補助
「興味を持った人がすぐ試せる環境」を整える ための支援。
✔ Gemini CLI にも挑戦
AIツールを横断的に触り、比較しながら活用ポイントを探りました。
✔ 新しいAIツール導入時の“調査〜運用までのガバナンス体制”を整備
新しいAIツールを使いたいときに、安全性チェック → データ取り扱いの確認 → 利用ルール策定 → 導入判断 までを一貫したフローとして標準化しました。
どのAIツールでも同じプロセスを踏むことで、「使いたい人が安全に試せる」「組織として安心して運用できる」 という両立を実現しています。
✔ AIツールTips共有会を開催
社内で「AIツールTips共有会」を開催し、仕様駆動開発の実験、AIエージェントを安全に使うための環境構築、PRレビューの自動化、IDEのAIアシスタント活用、ローカルLLMの精度検証、Dockerでの隔離運用の工夫 など、実務に根ざした知見が一気に共有されました。
生々しい成功談・失敗談が集まり、“AIをどう使いこなすか” の共通理解の解像度が一段上がった イベントでした。
生産性のインパクト：定量は難しいが、 定性では明確に向上
AIコーディングの効果を定量化したい…とは思いつつ、
現状ではまだ測定基盤の整備が完了しておらず、Four Keysでの計測も準備段階です。
とはいえ、定性面では圧倒的に生産性が向上 しています。
- 実装スピードの向上
- 迷いどころの減少
- 下調べのコストが激減
- 「わからない」を抱え続ける時間が短縮
- スキップできる作業の明確化
開発者が「AIに背中を押されている」感覚が広がっています。
やってよかったこと
✔ AIと向き合う姿勢が、エンジニアとしての成長につながった
どのタスクをAIに任せ、どこを人が判断するか。
これを考え続けること自体がスキルアップになりました。
✔ AIコーディング界隈が落ち着きつつある今、“型” を整えられた
2025年前半の怒涛のAIツールラッシュが一段落し、
anyとしての運用方針・型をまとめるタイミングが取れました。
✔ メンバーのやる気が可視化されて嬉しかった
LT会・ツール補助など、参加者の積極性が非常に高かったのが印象的でした。
今後やりたいこと
🔧 定量化して生産性を測る基盤をつくる
Four Keys に限らず、生産性を定量で評価できるデータ環境 を整備し、
AIコーディングの効果を正しく測定できるようにしたいと考えています。
“AIによって何がどれだけ改善したのか” を数字で語れるようにすることが、次のステップです。
📘 AIを前提とした開発ワークフローの再設計（PdM・QAとの協働）
AIが「コードを書く」だけでなく、要件整理・仕様作成・テスト生成・レビュー など
開発ワークフロー全体に関わる時代になりました。
その中で、PdM・QA・エンジニアがどう協働するのが良いか、
AIを前提としたプロセス（AI-Driven Life Cycle）を一緒に探っていきたい と考えています。
仕様のドラフト、テスト観点の抽出、リスク検知など、
コーディング以外にもAIが貢献できる余白はまだまだ大きく、
来年はここを重点的に整えていきたいと思っています。
🔍 安全性とスピードの両立
新しいAIツールは数ヶ月ごとに登場するため、
安全性・データ取り扱い・権限管理を担保しつつ、
「触って試す」を高速で回す組織体制 を引き続き磨いていきます。
最後に：AIに置いていかれる人をつくらないチームへ
AIはもう“あって当たり前”のフェーズに入っています。
だからこそ、
- 置いていかれる人を出さないこと
- 好奇心ある人が最大化できること
- チームとして強くなること
これらを大切にしながら、
来年は AIコーディングの本格運用フェーズ に進んでいきます。
また進捗があれば記事にしていきます！
もしご興味を持っていただけたら、ぜひカジュアルにお話ししませんか？
ぜひ、お待ちしております！