2 年前、プロジェクト管理ツール Linear 内で AI によって作成された問題は 1,000 件に 1 件未満でした。現在、AI はプラットフォーム上で作成されるすべてのものの半分弱を書き込みます。そして、現在のペースでいけば、すぐに人間と統合を合わせたよりも多くのものが AI によって作成されることになります。

これらの数字は、リニア社が新たに公開した「ソフトウェア チームにおける AI 使用パターン」レポートから得たもので、10 万人をはるかに超える有料ユーザーの顧客ベース全体のアクティビティから抽出されています。これは、AI が 2026 年に実際に日々のソフトウェアの働きをどのように変えていくのか、AI が誰に使われるのか、チームが時間を費やす場所をどのように再構築するのか、AI によって出荷額が変わるのかどうかを示す、これまでで最も明確なファーストパーティの写真の 1 つです。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

AI 導入はあらゆる部門で 2 倍以上に

2026 年 1 月から 6 月にかけて、測定されたすべての職務において Linear の AI 機能をアクティブに使用するユーザーの割合が 2 倍以上に増加しました。これは、同社のアナリストさえも驚いた採用の広さです。

プロダクトマネージャーは 12% から 34% へと最も急速に増加しました。コードベースから最も遠い部門である市場開拓スタッフでさえ、5% から 18% に増加しました。この数字は、2026 年 1 月と 6 月の両方にアクティブだった 127,000 人の有料ユーザーに基づいています。

企業規模は、通常、組織が新しいテクノロジーをどの程度の速度で採用するかを信頼できる予測因子ですが、データには「かろうじて記録」されます。スタートアップから企業に至るまで、あらゆる場所で導入が約 3 倍に増加しました。

幹部はチームよりも AI を活用している

レポート全体の中で最も顕著な上昇は経営陣によるものだ。従業員 201 人以上の企業の CEO は、AI 機能を積極的に活用している割合が 1 月の 9% から 6 月には 36% に増加しました。これは、Linear が測定したセグメントの中で最大の増加です。

レポートの解釈: 最も上級のリーダーたちは、テクノロジーについて読むのではなく、それを使用することでテクノロジーを学んでいます。職場での AI の議論に注目している人にとって、その詳細は重要です。AI 戦略の最終責任者は、ますます実際にユーザー自身になるようになっています。

非エンジニアがより多くのコードを出荷している

誰が「コードを出荷する」のかという境界はなくなりつつあります。自分の仕事にプル リクエストを添付するプロダクト マネージャーの割合は 2 年間で 3% から 10% に増加し、デザイナーは 1% から 8% に増加しました。

エンジニアリング部門も 20% から 34% に、創業者は 11% から 23% に増加しました。市場開拓スタッフさえも 1% から 3% に少しずつ増加しました。線形警告は、プラットフォームに接続されたリポジトリ内のプル リクエストのみをカウントするため、これらは上限ではなく下限であることを警告します。そのループの外にコードを配布する人は目に見えません。

レポートが述べているように、そのパターンは、以前は変化を説明していた人々が、ますます自分自身で変化をもたらすということです。

生産高は 111% 増加 - しかし計画は変わっていない

ワークスペースごとにオープンされたプル リクエストは、2024 年 6 月のベースラインと比較して 111% 増加しました。生産高は最初の 1 年間はほぼ横ばいを維持しましたが、その後、モデルの品質と採用率が共に上昇するにつれて、2026 年まで増加に転じました。

しかし、頑固に変わらないことが 1 つあります。それは、チームが顧客の要求、文書、プロジェクト計画に費やす時間です。この安定性は、AI がこれまでのところ、何を構築するかを決定する方法よりも、チームの実行方法をはるかに大きく変えてきたことを示している、とリニア氏は示唆しています。

データによると、AI チャットと AI エージェントへの問題の委任は、「1 年前には存在しなかった」新しい作業カテゴリであり、現在ではすべての部門の週に登場しており、製品チームが最も熱心に取り組んでいます。注目すべきことに、スペースを空けるために他に縮小したものは何もなく、少なくともこれまでのところ、AI が既存の作業を置き換えるのではなく、既存の作業の上に着地したことを示唆しています。

これらの数字の背後にあるスケールは相当なものです。 Linear のユーザー ベースは、2025 年 6 月の 54,300 人の有料ユーザーから 1 年後には 89,000 人に増加し、ユーザーが AI とのチャットに費やし、エージェントに委任された問題に取り組んでいる時間は、現在ではすべてのユーザーに反映されています。AI チャットだけで、エンジニアの場合はユーザーあたり平均 2 分、プロダクト マネージャーの場合は 5 分となっています。個々には小さいですが、レポートが指摘しているように、これらのカテゴリは 2 年前にゼロ分を記録しました。

詳細を読んでください

リニアはその制限について透明性があり、それは重要です。同社が確認できるのは、自社のプラットフォーム内で発生した AI の使用のみです。この状況は、市場全体ではなく、顧客の間での導入を反映しています。モデル企業やコーディングツールメーカーはトークンの使用状況やコード量を公開しているが、レポートが指摘しているように、それは作業の 1 つの層だけを捉えているに過ぎない。

測定に関する注意点もあります。レポートではマージされたプル リクエストではなくオープンされたプル リクエストがカウントされており、オープンされたプル リクエストは変更の価値について何も語っていません。役職名は端に若干の誤差を含めて正規化されており、エグゼクティブ分析はサードパーティの企業規模の強化に依存しており、レポートの残りの部分よりも少ないワークスペースをカバーしています。

2026 年の固定点

Linear は、この報告書を「2026 年の AI 支援製品開発の現状を示す定点であり、次期版の基準となるもの」であると説明しています。

それにしても、その固定点は注目に値する。 18 か月の間に、業界で最も広く使用されている開発ツールの 1 つ内の AI は、1,000 件に 1 件の課題を作成する状態から、全課題の半分近くにまで成長しました。一方、人間はスタックの上位に移動し、記述が減り、出荷量が増えました。次回の測定は、今から 1 年後であり、計画層も最終的に移行するかどうかがわかります。

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