2025年は、AIが「あなたが試すツール」として感じるのをやめ、エンジニアリングチームが操作しなければならないものとして扱われるようになった年です。 1月には、ほとんどのエンジニアリングチームはコピロットやチャットアシスタントを通じてAIを体験しました. 彼らは有用で、時には印象的でしたが、まだ腕の長さで維持しやすい:あなたのIDEのタブ、側面のポンプウィンドウ、あなたがすでに理解していた仕事の部分を加速させたヘルパー。 AIは独立したインターフェイスではなく、エンジニアがすでに生きているツールを介した層として現れました:IDEs、コードレビュー、問題追跡、事件対応、および内部文書。 この変化は、なぜ2025年がAIがエンジニアリングに埋め込まれるためのギャップを乗り越えた年として記憶されるようになるのかを説明するものであり、チームが自律的なエージェントを生産に押し込んだのではなく、規模でAIを実行することにより、AIによって作成されたコードを生産中に安全に実行する方法がより困難な質問にさらされているためです。 コード生成が加速すると、意図、可視性、検証性、追跡性、所有権、および抵抗性といった困難な問題が下流しました。 How 2025 Started: Widespread Experimentation, Shallow Integration 2025年はどのように始まったか:広範囲にわたる実験、シャロウ統合 2025年初頭までに、ソフトウェア開発におけるAIの使用はもはや投機的なものではなく、既に主流だった。 開発者の80%以上が、開発ワークフローでAIツールを使用すると報告し、大規模な言語モデルが日常のエンジニアリングに固く組み込まれている。 Stack Overflowについて 多様化したものは そのツールが使われていました。 どう ほとんどのチームは、新しい生産性のサポートを採用する方法でAIを採用しました:個別に、機会主義的に、組織全体で調整が制限されています。コピロットは、エンジニアがボイラープレートを作成し、言語間のコードを翻訳し、未知のAPIを説明したり、テストをスケッチしたりしました。 個々の開発者はより速く動き、ソフトウェアがどのように機能するかというより広いシステムはほとんど変わらなかった。 AIは、コードレビューワークフロー、CIパイプライン、リリースゲート、または生産テレメトリに深く統合されていませんでした。AIによって生成された出力は、人間が書いたコードと同じ下流プロセスに流れ、意図、リスク、または期待される行動に関する追加の文脈はありませんでした。 コードの速度は増加したが、チームはまだ自信を持って生産したものをレビューし、検証し、発送するのに苦労した。 これが単なるハイプサイクルではないという最も明確なシグナルの一つは、感情から来たものであり、AIの使用が上昇し続けたにもかかわらず、AIツールに対する全体的な好意的な感情は高まりました。 2025年には、前2年間の70%以上から減少したが、その変化は拒絶を反映したのではなく、正常化を反映した。 約60%に減少 テクノロジーが新しい場合、チームはそれを潜在能力に基づいて評価します。標準化されたら、コスト:信頼性、正確性、セキュリティ露出性、保守上限、およびその出力を信頼するために必要な努力に基づいて評価します。2025年初頭までに、多くのエンジニアリング組織はその点に達しました。 The Milestones That Pushed AI Into Engineering Operational Rhythm AIをエンジニアリング・オペレーティング・リズムに押し込んだマイルストーン 2025年のAIニュースサイクルを振り返ると、最も重要なマイルストーンは、最も大きなデモや最も大きなベンチマークジャンプではありませんでした。 Major Model Releases: From Impressive to Operable Major Model Releases: From Impressive to Operable メジャーモデルリリース: From Impressive to Operable プロバイダ間では、2025モデルリリースは、同様のテーマに合わせた:原材料能力の増加に重点を置くことが少なくなり、実際のエンジニアリングシステム内のモデルの行動に焦点を当てた。 同 OpenAIは、推論の一貫性、コントロール性、およびエンタープライズの準備を強調しました。 出力は考えやすくなり、既存のワークフローに統合され、組織のガードレール内で制約されるようになりました。 GPT-5.1 および GPT-5.1 Pro 操作 アップデートは、ツールファーストの角度から同じ方向を強化しました。コードネイティブな行動とより深いIDE統合に焦点を当てることによって、C Claude CodeはAI出力と開発者のワークフローの間の摩擦を減らしました。 Anthropicのクロード・コード マルチモダルな推論とGoogleの開発者エコシステムへのより緊密な統合が、AIが単一のインターフェイスではなく、ソフトウェアサプライチェーンに組み込まれた機能であるという考えを強化しました。 Googleのジェミニ3 同時に、リリースは、 そして 自社ホストによる推論、プライベートデプロイメント、コスト効率的なカスタマイズなど、より大きなコントロールを望むチームにとっての障壁を引き続き低下させ続けた。これらのモデルは、原始的なパフォーマンスのために、AIを内部インフラの一部として実験することにより、単に管理されたAPIとしてではなく、AIを実験することにより、より多く影響を与えた。 ディープSeek V3.2 ラマ 4 これらのリリースは、生産環境内で信頼性の高い行動をとるように設計され、単独でうまく機能するだけでなく、ますます進化しました。 Emerging Categories: Quality, Validation, and Confidence Became the Battleground Emerging Categories: Quality, Validation, and Confidence Became the Battleground (新興カテゴリ:品質、検証、信頼が戦場になった) 2025年の第2の大きな転換は、単一のモデルリリースによるものではありませんでした。 コード生成が加速するにつれて、新しい制約がほぼ直ちに表面に現れ、変更はレビューのスピードを上回り、微妙な欠陥はチームが予想していたより遅く表面に現れ、システムの行動を予測するのが難しくなった。 質、検証、信頼性に焦点を当てた新しいカテゴリーは、これらの増加的な生産性アップグレードではなく、スピードが確実性を上回り始めたシステムを再バランスをとる試みだった。 エージェントツールの進化自体から明確なシグナルが届きました GitHub Universe 2025 では、 エージェント・ハイクは、有望な置き換えの代わりに、エージェント・ハイクは、オーケストラの問題としてエージェント開発を扱い、チームにエージェントがプロバイダー間で何をしているのか、そして人間の監視がまだ重要な場所に目を通すことができます。 GitHub、Agent HQを発表 同様の変化がテストと検証に現れた。 re:Invent 2025 でリリースされ、UI 自動化をスクリプトの練習ではなくインフラストラクチャの問題として位置づけました。 規模で、テスト自体がAI駆動の開発スピードに追いつくために進化する必要があることを示した。 AWSの新法案 信頼性主張の公開 同時に、新たな注目の波が降り注いでいた。 失敗を予測し、システムがすでに生産中に実行されると、より速く対応する。 AI SRE — 異常を検出するためのツール いくつかは既存の観測可能なプラットフォームと統合し、ログ、メトリクス、およびシステムからの痕跡を摂取します。 で、 あるいは このアプローチは採用しやすくても、断片化された観測可能性の限界を継承しているが、多くの組織には一貫した機器化が欠け、遺伝システムは非構造的なログを発信し、重要な信号は目に見えないままである。これらの環境では、AIは部分的なデータを推論するだけで、検出は根本的に反応し続ける。 データ スプリンク プロメテウス 他の人は、インフラストラクチャ、ランタイム環境、またはネットワークトラフィックから直接テレメトリを収集するより深い、インラインアプローチを採用します。これはより豊富なシグナルと早期検出を可能にする一方で、インフラストラクチャの統合を幅広く必要とします:サービスを介してエージェントを展開し、クラウドプロバイダーのAPIにアクセスし、大量の原始テレメトリを処理します。 両方のアプローチは、より根本的な制限を共有しています:観測可能なデータは、原因ではなく症状を示します。遅延またはメモリ圧力の増加を検出することは、イベントを軽減するために時間を買うことができますが、チームが失敗の原因となる特定のコードパス、論理エラー、またはエッジケースを特定するのを助けることはめったにありません。 その結果、AI SREツールは、欠陥が生産に到達した後、信頼性を解決します。 2025年に明らかになったのは、最も困難な問題が浮上していることである。「テストが通過する」と「このコードは生産中に安全である」との間のギャップは依然として大きい。顧客が報告した問題は、コードの文脈から切り離されたサポートチャンネルを通じて依然として到着している。 新たに生じる機会は、より良い事故対応ではなく、事態が最初に起こるのを防ぎ、コードが書かれ、レビューされ、合併される場所にインテリジェンスをより近づけること、そして実際の失敗信号を生産に到達する前に特定の変更に戻すことを意味します。 これらの新興カテゴリーは、同一の結論を示す:現代のエンジニアリングにおけるボトルネックは、コードを書くことから安全に検証し、送信することに移った。 Funding and Partnerships: Capital Followed Developer Platforms and Measurement 資金調達とパートナーシップ:資本に従った開発者プラットフォームと測定 2025年の資金調達傾向は、その変化を強化しました。 で、 , and predictive quality platforms. 予測品質プラットフォーム VercelやFigmaなどの企業の創設者たちによって支持され、予測ソフトウェアの品質が現代のエンジニアリングスタックのコア層になるという信念が高まっています。 クロスベースの年末レポートによると、 しかし、エンジニアリングのリーダーにとって、より重要なシグナルは資本の量ではなく、AIの採用がもはや問題になっていないときに資本が集中した場所でした。 自動テスト、QAデータ生成 自動テスト自動化 プレーヤーゼロのシリーズA(約2000万ドル) AIは2025年に世界のベンチャー資金の約50%を占める 2つの動きがそれを明確に示しています。 AI ネイティブの規模の開発をサポートする開発者プラットフォームへの信頼を反映した:高速イテレーション、生産性能、展開パイプライン、および現代ソフトウェアの迅速な配送の運用複雑さ。 ヴェルセルの300MシリーズF AI が出力を増やすにつれて、リーダーはその出力が配信を改善するかどうかを理解するより良い方法が必要です DX はエンジニアリング インテリジェンスのカテゴリに位置し、生産性、ボトルネック、および結果を測定し、Atlassian は、AI 採用が加速するにつれて、組織が ROI を評価するのを助けることを明示的に取り組みました。 アトラシアンがDXを1Bドルで買収 資本は、実際のエンジニアリングシステム内でAIを運用する組織を助けるプラットフォームや測定層へと流れていった。 実験ではなく、耐久性が最優先となりました。 Why Agents Haven’t Crossed the Chasm (Yet) なぜエージェントはギャップを越えなかったのか(Yet) 2025年がAIがエンジニアリングの主流になった年だった場合、自然な疑問が続いたのは、なぜ自律的なエージェントが主流にならなかったのか。 データは答えを明確にしているので、 AIエージェントは依然として少数派のワークフローであり、開発者の約半数はエージェントを全く使わないか、単純なAIツールにのみ依存しているが、多くは完全な自律性を採用するための近期的な計画がないと報告している。 2025 Stack Overflow 調査 これは構造的な制約よりも躊躇するものではありません。自律的なエージェントは、ほとんどのエンジニアリング組織がまだ信頼性の高い機械で読み取れる形で持っていない文脈を必要とします。 エージェントが効果的になる前に、彼らはコード以上のことを理解する必要があります。 システムが負荷の下でどのように振る舞うか、そして生産中の「正常」がどう見えるか サービス所有、依存、責任の限界 どの失敗が最も重要であり、どこに警備員や政策があるか 事故、建築決定、安全な航行を支配するリリースプロセスの歴史 多くの組織では、その文脈はまだ fragmented ドキュメント、機関の知識、接続しないダッシュボード、および操作化が困難なポストモルテム、その文脈が不完全または不一致である場合、自律性はリスクを増加させません。 その結果、2025年に多くのチームが意図的な選択をしました。完全に自主的な役割にエージェントを押すのではなく、エンジニアをサポートするココロボット、チャットインターフェイス、およびオーケストラレイヤー層に焦点を当てました。 ソフトウェアエージェントに責任を委ねられる前に、リーダーはより強力な基盤の必要性を認識しました:信頼性の高い品質信号、観察性が説明します。 システムはそのやり方で行動し、評価ループは実際の生産リスクに基づいています。AIが生産に近づくと、これらのギャップは無視し、閉じるのがより緊急になりました。 なぜ From Shipping Code to Shipping Quality: The Leadership Shift That Defined 2025 船舶コードから船舶品質へ:2025年を定義したリーダーシップの変化 2025年末までに、AIコード生成はもはや困難な部分ではなくなりました。コピロット、チャットベースのアシスタント、エージェント駆動の実装は開発の正常な部分でしたが、生産展開はボトルネックとなりました。 この改訂は、投資家や事業者が2025年の市場をどのように描いたかと密接に一致している。 データを格納する「レコードシステム」から、結果をオーケストラし、検証する「アクションシステム」へと移行することを説明しています。エンジニアリング組織にとっては、結果を迅速に生成するだけでは不十分です。チームには、変化を現実世界の行動に接続し、制約を強制し、出力が安全に配送できるという自信を提供するシステムが必要です。 Bessemer Venture Partnersの「State of AI」レポート この認識は、コードの生成自体よりもより挑戦的で価値のある3つのリーダーシップの優先事項に反映された。 Preventing Defects Before They Reach Production 生産に到達する前に欠陥を防ぐ スピードが上昇するにつれて、下流の修正はより高価になり、より破壊的になった。チームは、展開後のモニタリングだけではもう不十分であることを学びました。リーダーは、実際の失敗モードを反映する前合併チェック、生産のようなシナリオに対する継続的な評価、リスクをリリースする前にリスクを表面化する回帰検出に投資し始めました。 Measuring AI by Operational Outcomes, Not Usage 使用ではなく、操作結果でAIを測定する 会話は「AIを使用しているか?」から「AIは我々が擁護できる結果を改善しているか?」に移り、AIの投資はますます、すでに関心を持っているメトリックに戻る必要がありました:MTTR、故障の繰り返し、事件の頻度、およびエンジニアリング能力が回収されました。 研究はこの点を強調しているが、AIによる有意義なEBITの影響を報告する組織は少数にすぎないが、AIの採用は厳格なKPI追跡、ワークフローの再設計、および検証規律と並行する傾向がある。 「McKinsey 2025 State of AI」 Coordinating AI Across the Engineering System エンジニアリングシステムを通じてAIを調整 AIがチャット、IDE、コードレビュー、QAであらゆるところに現れたので、リーダーはこれらのシステムが「役に立つ」ツールの断片的なコレクションを形成するのではなく、一緒に働くようにしなければならなかった。 エンジニアリングのリーダーにとって、これらの優先事項は、2025年の真の転換を強調した:AIはより多くのコードを書く方法であることをやめ、組織が質、連携、規模の測定をどれだけうまく管理できるかをテストする方法となった。 Turning Mainstream Adoption Into a Durable Advantage 主流の採用を持続可能な利点に変える 2025年末までに、AIはもはやエンジニアリングチームがサイドで実験したものではなく、彼らが操作しなければならないものとなりました。コピロット、チャットアシスタント、AI駆動ツールは開発、レビュー、テストに組み込まれ、AIはソフトウェアの構築と配送の永続的な部分となりました。 痛みから進歩を切り離したのは、より良いモデルへのアクセスではなく、運用的な成熟度でした。リリース前に欠陥を防ぐことに焦点を当てたチームは、実際のエンジニアリングメトリクスを通じてAIの影響を測定し、システム間でAIを調整することができ、信頼を失うことなくより速く動くことができました。 AI を既存のワークフローに追加した薄い層として扱ったチームは、レビュー疲労、後退、および上昇する運用リスクと闘っていました。 今後見ると、この基盤は次の自律性の波を実現させるものであり、エージェントは、チームが信頼できる文脈、品質信号、評価ループを確立したときにのみ、実際のリバウンドを提供します。 エンジニアリングのリーダーにとって、AIを有用なツールのコレクションから、品質を強化し、意思決定を改善し、次に起こることに組織を準備する戦略的なリバウンドポイントに変えるチャンスは明らかです。
