米国で社会の基幹を担うソフトウェアをAIエージェントで書き換え、システムをモダン化する構想が発表された。これは「Great Refactor」と呼ばれ、レガシー・システムを改修しセキュリティを強化することをミッションとする。米国政府や民間企業は古いシステムを汎用機の上で稼働し基幹業務を実行している。これらレガシー・コードはセキュリティに関し重大な脆弱性を内包しサイバー攻撃の標的になってきた。これらを人間に代わりAIエージェントが書き換えセキュアなシステムを生成する。

リファクタリングとは

リファクタリング(Refactoring)とはプログラムを書き換える技術で、その機能を変えることなく、コードを改良することで、プログラムをモダン化し、運用性を高める技法を意味する。また、コードを整理することで、読みやすさを増し、保守作業を容易にするために使われる。Great Refactorではセキュリティに重点を置き、古いコードが内包している脆弱性を補強することを目的とする。

レガシー・コードのリスク

レガシー・コードの多くはプログラム言語「C」や「C++」で記述されており、技術的な問題を含んでいる。その代表がメモリ(主記憶)管理機能で、「C」や「C++」で生成されたプログラムはメモリ操作でバグがあり、これがサイバー攻撃の標的となってきた。ランサムウェア「WannaCry」などがメモリ管理のバグをついてシステムに侵入し、システムを暗号化するなど社会に重大な被害をもたらした。

Great Refactorとは

Great Refactorは「C」や「C++」で開発されたコードを安全な言語「Rust」に書き換える構想となる。対象はオープンソース・ソフトウェアで、AIエージェントがリファクタリングの作業を担う。オープンソース・ソフトウェアは全米で幅広く使われており社会インフラを構成する。その代表が基本ソフト「Linux」で、そのカーネルは「C」で記述されている。また、Linuxの主要ライブラリも「C」で開発されている。例えば、通信暗号化プロトコール「OpenSSL」やリモートログイン「OpenSSH」が社会で幅広く使われているが、これらも「C」で記述されている。Great Refactorはこれらを「C」や「C++」言語から「Rust」言語に書き換える構想となる。

プロジェクトの概要

この構想はワシントンDCに拠点を置くシンクタンク「Institute of Progress」により提唱された。この提言によると、2030年までにレガシー・コードを書き換え、新たなシステムを開発する。新システムは1億ライン(1億行のコードから構成される)システムとなる。開発に要する費用は五年間で1億ドルとなり、これを政府と民間が共同で出資する。ソフトウェア・インフラが強化されることにより、20億ドルの支出を抑えることができると試算している。

AIエージェントの技術進化

ファウンデーションモデルの技術が急速に進化し、そのキラーアプリケーションはコーディング・エージェントという構図が明らかになってきた。AIエージェントが人間の指示に従ってアプリをコーディングする。AIがエンジニアに代わりソフトウェアを開発する時代に突入した。AI企業はコーディング機能を相次いでアップグレードし、Anthropicの「Claude Sonnet 4.5」がトップの性能を持つ。これをOpenAIの「GPT-5 Codex」が追う構図となる。Googleはコーディング・エージェントを製品化していないが、複雑なプログラミングを実行するモデル「AlphaCode」の研究開発を進めている。

COBOLレガシー

Great Refactorと並行して、政府機関や民間企業はレガシー・システムをモダン化する作業を進めている。これらのシステムはプログラム言語「COBOL」で書かれ、汎用機(Mainframe Computers)で稼働している。システムは50年以上前に開発され、古いアーキテクチャに準拠しており、新しい機能の追加や保守作業が極めて難しい。社会の基幹インフラはこれらレガシー・システムに構築され、基幹サービスをセキュアに安定して提供することが困難な状態が続いている。

レガシーシステムの事例

連邦政府は税金や年金の処理をCOBOLで書かれたレガシー・システムで実行している。また、民間企業では、銀行の基幹システムがレガシー・システムで構築され、負の資産を引きずっている。また、飛行機予約システム「Programmed Airline Reservations System」がCOBOLで記述され、そのシステムがIBMの汎用機の上で稼働している。米国では頻繁に航空機の運用管理や予約業務で障害が発生するが、その根本原因はCOBOLレガシー・システムにある。

ソフトウェア・インフラをリファクタリング

Great Refactorはオープンソース・ソフトウェアをAIエージェントで書き直しセキュアなシステムを構築するプロジェクトで、AIの進化でこれが実現可能な領域に入ってきた。同時に、米国では汎用機で稼働しているシステムをモダン化するプロジェクト「メインフレーム・リファクタリング(Mainframe Refactoring)」が進んでいる。汎用機で稼働しているレガシー・システムを書き換えてクラウドに移管するモデルで、AWSやGoogle CloudやMicrosoft Azureが推進している。コーディングAIエージェントの急速な進化で、米国のソフトウェア・インフラをリファクタリングする手法に注目が集まっている。

米国企業はプログラム開発でAIエージェントを投入し自動化を進めている。開発されるプログラムの50％の部分をAIエージェントがコーディングする。AIコーディング技術は、プログラム開発を支援するモデルから、ソフトウェア開発の一連のプロセスを実行するモデルがあり、その機能が急速に進化している。企業はAIコーディングの導入を進め、プログラム開発の多くの部分をAIエージェントが実行する。このため企業はエンジニアの採用を控え、雇用問題が深刻な課題となっている。

AIコーディング技術

プログラムを開発するAIコーディング技術が急速に進化し、企業は最新モデルを導入し、ソフトウェア開発を自動化するペースを速めている。AIコーディングは自動的にプログラムを開発する機能を持つが、その機能は二つに分類される。コーディング・エージェントはプログラム開発をアシストする機能を持ち、コーディング作業を効率化する。一方、エンジニアリング・エージェントは高度に自律的なモデルで、人間に代わりソフトウェア開発を実行する。

企業はAIコーディングの導入を進める

この傾向はフィンテック企業で顕著で、プログラム開発の多くの部分をAIコーディングが実行する。サンフランシスコに拠点を置くフィンテック企業CoinbaseはAIコーディングの利用状況を明らかにした(下のグラフ)。プログラム開発においてAIでコーディングした割合が40％を超え、今年4月からその割合が倍増した。ソフトウェア開発の自動化が急ピッチですすんでいる実態が明らかになった。創設者のBrian Armstrongは10月までにこの割合を50％にすると述べており、プログラム開発のオートメーション化が急速に展開される。

巨大テックも自動化を進める

巨大テックもソフトウェア開発の自動化を積極的に進めている。GoogleのSundar Pichaiは決算発表で、新規プログラムの25％の部分がAIで開発されていることを明らかにした。この発表は昨年10月の時点で、現在はその割合が拡大していると思われる。MicrosoftのSatya Nadellaは、新規プログラムの20％から30％がAIで開発されるとしている。また、SalesforceのMarc Benioffは、技術サポートを含むソフトウェア開発の30％から50％がAIで実行されると公表し、ソフトウェア開発で自動化が早いペースで進んでいる実態が明らかになった。

AIコーディングの技法：アシスト

スタートアップ企業を中心に、人間に代わりプログラムをコーディングするAIモデルの開発競争が白熱し、AIコーディング製品が急速に普及している。AIコーディング技法は、コーディング支援からエンジニアリング自動化に向かって進化している。コーディング支援は「IDE Editors」と呼ばれ、IDE(Integrated Development Environment、開発環境)で稼働するAIモデルで、コーディングをアシストする。その代表は「Cursor」(下の写真)で、プログラマが入力したテキストに続くコードを生成する。また、プログラマのコーディングにエラーがあればそれを修正する。

AIコーディングの技法：エンジニアリング自動化

これに対しエンジニアリング自動化は一連のソフトウェア開発を自動で実行する機能を持つ。通常、ソフトウェア開発はコーディングだけでなく、ソフトウェア開発の立案、プログラミング、コードの実行、テスト、ドキュメンテーション、と一連のプロセスから成る。エンジニアリング自動化は、このプロセスを人間に代わり自動的に実行するモデルとなる。高度なAIエージェントで、その代表がCognitionの「Devin」となる。(下の写真、DevinによるAIデータ解析システム開発の事例、各モジュール(箱の部分)をDevinがパラレルに実行する)

米国で雇用問題が深刻化

AIコーディングは新入社員の採用に深刻な影響を及ぼしている。スタンフォード大学デジタル経済研究所「Stanford Digital Economy Lab」はAIが採用に及ぼす影響を調査し、その結果を公表した。レポートによると、22歳から25歳までのエンジニアの採用は、2022年に比べ20％低下していることが分かった(下のグラフ)。若手エンジニアの職種はAIに置き換わり、企業は採用を控える実態が明らかになった。一方で、31歳以上の熟練エンジニアの採用は継続して伸びており、経験豊富なエンジニアがAIを使ってソフトウェア開発を効率的に展開する形態にシフトする流れが鮮明になった。エンジニアを目指す新卒大学生は氷河期を迎えることになり、その雇用対策が喫緊の課題となる。

なぜAIコーディング技術が急進するのか

AIモデルの中でAIコーディングがキラーアプリとなり、市場で導入が急速に拡大している。AIコーディングが注目される理由はアルゴリズムを教育するデータにある。AIコーディングはフロンティアモデルをベースとし、「強化学習(Reinforcement Learning)」という手法でポスト教育される。その際に、教育データとして実際のコーディング事例が使われる。コーディングでは、その内容が正しいか間違っているかが明瞭で、強化学習で報酬(Rewards)をデジタル(1か0)に設定できる。これは「Verifiable Rewards」といわれ、結果が正しいか間違いかを明瞭に判定でき、アルゴリズムの教育を高精度で実行できる。このため、AIコーディングの開発が急加速し、若手エンジニアレベルに到達した。

エンジニアの役割が変わる

これからAIによるコーディングの範囲が広がり、AnthropicのDario AmodeiはAIがソフトウェアの90％を開発するとの見通しを公表している。コーディング作業が高度に自動化される可能性を示した。一方、ソフトウェア開発ではAIコーディングでカバーできない部分は大きく、これらがエンジニアの主要な任務となる。具体的には、アプリケーションのデザインやアーキテクチャの選択などで、これらがエンジニアの中心業務となる。更に、これからは多数のAIエージェントが並列でプログラミングを実行し、人間はこれらを管理運用する管理職となる(上の写真、イメージ)。次世代のエンジニアは全員がプロジェクト・マネジャーとなり、コーディング技術だけでなくシステム設計などハイレベルなスキルが求められる。