最終更新:
AIが作るIssueは約半分 — Linearのデータから開発の変化を読む
この記事は時点のニュースです。現在の提供状況とは異なる場合があります。誤りの訂正は随時行います。
ひよこ AIがコードの半分を書いたのに開発が遅くなったの？
ペンギン先生 この記事で取り上げるLinearのデータからは、そうは言い切れないよ。「約半分」はLinearで作られたIssueの話で、コード全体に占めるAIの割合ではないんだ。まず何を数えた数字かを確かめよう。
ひよこ Issueって何を表しているの？
ひよこ 17%増という数字は作業時間じゃないの？
ペンギン先生 Linearの説明では、エンジニアのIssue作成・振り分けに使うツール内の時間が、2025年6月から2026年6月におよそ17%増えたということだよ。勤務時間全体や、開発完了までの時間が17%増えたという意味ではないんだ。
ひよこ PRも増えているんだよね？
ペンギン先生 コーディングエージェントを接続したチーム群では、週あたりの平均PR作成数が2年間で21件から65件へ増えたと報告しているよ。ただし、これはPRの数で、変更の大きさや品質、公開した機能の価値を直接表す指標ではないんだ。
ひよこ じゃあ、AIのおかげで3倍速くなったとも言えない？
ペンギン先生 そうだね。もともと出力量の違うチーム群を比べた観測なので、AIだけの効果を切り出した実験ではないよ。Linearの顧客内の分析でもあり、業界全体へそのまま広げるのも慎重に考えよう。
ひよこ レビューが詰まる可能性はある？
ペンギン先生 一般論として、確認できる量を超えて変更が届けば待ち時間が増えるよ。ただし、それを今回の数字だけで実証したとは言えないんだ。自分のチームで、レビュー待ちや修正の往復を測ってみるとよいね。
ひよこ どんな数字を一緒に見るといいの？
ペンギン先生 作成したPR数だけでなく、着手から提供までの時間、レビュー待ち、差し戻し、公開後の不具合などを合わせて見よう。同じ種類の仕事で比べ、対象や期間、人数の変化も残すと判断しやすくなるよ。
ひよこ AIを使うかどうか、数字だけでは決められないんだね。
ペンギン先生 ツールに作業を任せた量と、利用者へ届けた価値は別なんだ。まず小さな範囲で試し、品質と完了までの時間を確かめよう。混雑が見えたら、変更を小さくする、同時に進める仕事を絞るなど、原因に合った改善を考えるといいよ。
この改訂で直したこと
旧版の「コードの半分」「エンジニアの作業時間が17%増加」「開発チームが遅くなった」という表現を修正しました。Linearが測った指標と、そこからは結論づけられない内容を区別しています。元のURLは維持しています。
2026年9月20日に公開データを確認しました。元ページは更新され得るため、比較する際は集計期間・対象・単位も保存してください。PR数の増加から、レビュー工数が同じ倍率で増えたと換算することもできません。
自分のチームでの測定例は、作業種別ごとに完了時間と差し戻しを記録し、AIの利用範囲が近い案件を比較することです。これは本記事の改善案であり、Linearが効果を実証した施策の一覧ではありません。
参考資料
確認日：2026年9月20日。
- Linear：How teams build — Issue作成割合、作成・振り分け時間、PR数、対象と観測の限界。