本動画は、2026年におけるコーディングの根本的な変化について、業界のトップエグゼクティブや最新のAIベンチマークデータを基に検証するものである。AnthropicのClaude Opus 4.5のリリースにより、AIコーディング性能が劇的に向上し、業界の期待値が大きく変化した。特にAnthropicのClaude Code開発責任者であるアダム・モーフが「ソフトウェアエンジニアリングは終わった」と発言したことが注目を集めている。SWE Benchの検証データによれば、AIのコーディング性能は18ヶ月で2%から80%へと飛躍的に向上しており、2026年から2027年には95%以上に達すると予測される。Amazon、NVIDIA、Metaなどの大手テック企業のCEOも同様の見解を示しており、コーディングという作業そのものが自動化され、エンジニアの役割は要件定義やシステム設計といった概念的な領域へとシフトすることが示唆されている。
コーディングは2026年に完全に変わる
コーディングは2026年に完全に変わろうとしています。注目してください。これについて話さなければなりません。もし皆さんが岩の下で暮らしていたなら、Opus 4.5が最近リリースされたことに気づいていないかもしれません。そしてこれが行ったことは、2026年にAIがどこまで到達するかという期待の軌道を根本的に変えたということです。
このベンチマークであるOpus 4.5は、ソフトウェア開発に重点を置いた一連のベンチマーク全体で、多くの認識を実際に変えました。そしてこの動画では、トップクラスの頭脳の持ち主たち、トップAI企業の一部が実際に2026年に何が来ると言っているのかについて掘り下げていきます。ここでこれらのベンチマークを見ることができます。Opus 4.5に馴染みがあるなら、これはもちろんAnthropicの最新モデルであり、コーディングに関してすべての以前のモデルを上回っています。
しかし、Opus 4.5を非常に印象的にしているのは、これが本当に際立ったモデルであり、他のすべてのモデルをわずかに上回る能力により、開発者にとってコーディングの選択肢となっているということです。Aentic coding、Gentic terminal coding、そして他のすべての特定のコンピュータベンチマークで、Opus 4.5が競合を少なくとも4から5%上回っていることがわかります。
これは大きなマージンには見えないかもしれませんが、Anthropicがコーディングに単独で焦点を当てていることを考えると、これは非常に大きな賭けです。さて、なぜ私がこの動画を作ったのでしょうか。それはベンチマークだけではありません。トップの技術系エグゼクティブたちが言ってきたことについてなのです。そこでアダム・モーフをご紹介します。
Anthropicのアダム・モーフの発言
この方はAnthropicでClaude Codeに取り組んでいる人物です。皆さんはおそらくClaude Codeについてよくご存知でしょう。これはAnthropicのものです。Claude CodeはAnthropicのコマンドラインターミナルツールで、自然言語を使ってローカルのコードベース上でClaude AIと直接作業できるようにするものです。しかし彼は最近、2026年のソフトウェア開発者やコーダーにとってAIがどこに向かうのかについて、多くの人々を懸念させる何かを言いました。
もちろん、それは最近のツイートから始まります。Claudeが、我々のエンジニアたちはOpus 4.5が曖昧さを処理し、手取り足取りなしでトレードオフについて推論することを発見したとツイートしています。そして彼らは最近のOpus 4.5とそのモデルがいかに優れているかについてさらにツイートしています。そして我々はアダムがこの新しいモデルは何か別物だと言っているのを目にします。
Sonic 4.5以来、私はエージェントがどれくらいの時間自律的に作業できるかを追跡してきました。Opus 4.5では、これが定期的に20分から30分にまで伸び始めています。そして私が戻ってくると、タスクはしばしばシンプルかつ慣用的な方法で完了しています。つまり、Opus 4.5が自律的に実行できるタスクの長さが増加しているようです。
しかしそれだけではなく、これは皆を混乱させた主要な声明ではありません。これが皆をやや懸念させた声明です。そしてそれは、ソフトウェアエンジニアリングは終わったと述べた彼の声明でした。彼は、Claude Codeの新しいモデルは我々が突進している未来の垣間見だと信じていると言いました。
おそらく来年の前半にも早くソフトウェアエンジニアリングは終わります。すぐに我々は、コンパイラの出力をチェックしないのと同じ理由で、生成されたコードをチェックする手間を省くようになるでしょう。ここで彼はAIが書いたコードをコンパイラの出力と比較しています。あなたはコンパイラが生成する機械語を読みません。あなたはそれを信頼します。それは動作し、あなたはただその上に構築するだけです。
そして彼はここで基本的に、AIコードが同じレベルの疑いのない信頼性に到達するだろうと言っているのです。これが小さな声明ではないことを理解してください。これは業界のベテランが、エンジニアリングのこの部分が消滅しようとしていると言っているのです。このツイートは32,000ビューしかないように見えるかもしれませんが、Twitterでは比較的人気があり、ツイートは100万以上のインプレッションを獲得し、多くの議論が行われました。そしてこれは誇大宣伝者ではありません。
この人物は、Metaのエンジニアリングディレクター、CTOレベルのリーダーです。これは何千人ものエンジニアを管理している人物であり、彼がソフトウェアエンジニアリングは終わったと言うとき、人々はそれを真剣に受け止めます。もちろん、我々はこれについてさらに深く掘り下げます。なぜなら掘り下げるべきことがたくさんあるからです。それで彼はまだ、私はプログラミングが好きで、それが私の仕事の大きな部分でなくなるかもしれないと考えるのは少し怖いと付け加えています。
しかしコーディングは常に簡単な部分でした。難しい部分は要件、目標、フィードバック、何を構築するか、そしてそれが機能しているかどうかを理解することです。まだやるべきことはたくさん残っており、モデルがまだ近づいてさえいないことがたくさんあります。アーキテクチャ、システム設計、ユーザーの理解、チーム間の調整。当面の間、楽しくて興味深いものであり続けるでしょう。
コーディングとエンジニアリングの違い
つまり、ほとんどの人はこれを誤解しています。コーディングは基本的にあなたのアイデアを構文に翻訳することであり、エンジニアリングはそれらのアイデアが何であるかを決定することです。コーディングは本質的に機械的です。エンジニアリングは概念的であり、AIは機械的な部分を飲み込んでおり、概念的な部分はおそらく非常に人間的なままでしょう。
これは技術に携わる誰にとっても強く響きます。方向性がわかれば、コードを書くことはやや簡単です。しかし方向性を定義することが、エンジニアリング時間の80%が費やされる場所です。AIがまだ苦労しているタスクは、もちろん要件収集、トレードオフの決定、制約の計画、曖昧な目標、ユーザーへの共感です。
これらすべてはかなり難しく、これが上級エンジニアがはるかに長く考える理由です。本質的に彼がここで述べているのは、人間は抽象化の梯子を上っていく可能性が高く、AIが建設者になり、人間が建築家になるということです。もちろん、これに反対する人もおり、彼はそれらはすべてソフトウェアエンジニアリングの側面ではないのか、前のツイートでソフトウェアエンジニアリングではなくコーディングを意味していたのかと言いました。そして彼は、はい、2番目のツイートでソフトウェアエンジニアリングではなくコーディングと言うべきだったと明確にしており、これは理にかなっています。
他の誰かも、コーディングは終わったという前置きをしています。我々が知っているソフトウェアエンジニアリングはすでに進化していますが、それはソフトウェアを出荷するために必要とされる非常に中核的な職務機能です。すべてのソフトウェアエンジニアは、2023年の10倍の速度で今日出荷し、来年には100倍になるべきですと言っています。
そして彼は、はい、それはソフトウェアエンジニアリング対システムエンジニアリングをどれだけ広く考えるかによりますが、あなたはその考えを理解していますと言っています。コードを書く部分はもちろん自動化されるでしょう。さて、もちろん、彼のツイートでは、2026年半ばまでには自動化される可能性が高いと述べています。そこで私は、SWE bench verifiedがどこにあるか、つまりAIコーディングパフォーマンスが2026年にどこにあるかのチャートを作成することにしました。
AIコーディングパフォーマンスの急速な進化
将来の予測は、2026年の終わりまでには少なくともそこに到達する可能性が高いことを示しています。そして基本的に、AIコーディングパフォーマンスは数ヶ月ごとに倍増していることを示しています。AIはSWE benchで中級レベルのエンジニア以上のパフォーマンスを発揮できます。そしてこれはおもちゃのベンチマークではありません。これは実世界のGitHubのバグとタスクのゴールドスタンダードです。
そして私たちが文字通り18ヶ月未満で2%から80%の自動化に到達したことがわかります。私はあなたがそれがかなりクレイジーだということを理解しなければならないと思いますし、最後の20%はさらに速く起こるでしょう。そしてそれが彼が言った理由です。見てください、もしあなたがこの種の軌道を見れば、非常に近い将来、ソフトウェアエンジニアリングが、少なくともコーディングの部分が大部分自動化されることがかなり可能性が高いことがわかります。
つまり見てください、2023年10月1日、Claude 2は1.96%のスコアを記録しました。AIはコーディングさえできませんでした。基本的に実際のエンジニアリング作業には役に立ちませんでした。それから2024年8月、モデルは33%にジャンプしました。これが最初の衝撃でした。1年未満で17倍の改善です。そして実際、ほとんどの人はこのペースが遅くなると思っていましたが、そうはなりませんでした。
それから2025年初頭、中級エンジニアの瞬間が起こりました。Claude 3.5 Sonnetが49%に達し、Claude Storyというミッドウッドエージェントが62%に達し、Claude 3.7/SODITE 4が70%に達しました。そしてこれはAIが基本的にエンジニアになった場所です。そして2025年半ばから後半にかけて、すべてのモデルが80%から77%あたりになり始めたことがわかります。
そこで2026年から2027年の予測ゾーンを見ると、ベンチマークが90%から95%に上がるところですが、これは我々が今日知っているソフトウェアエンジニアリングが壊れる場所です。将来の推定では、95%以上になることが示されており、これは基本的に人間の無関係性の領域であり、理にかなっています。
あなたが理解しなければならないのは、我々はしばしばAIツールがどれだけ迅速に進歩できるかを過小評価しており、我々はAIコーディングを過小評価していたということです。我々はおそらく10年かかると思っていました。それは12から18ヶ月かかり、我々はすでに中級レベルのエンジニアのパフォーマンスに達しています。したがって、最終段階は最初よりも速くなる可能性が高く、これは職種全体のカテゴリーが反転する場所です。
エンジニアリングがコードを入力することから意図を指定することへとシフトし、この混乱は2026年から2027年に到着するでしょう。そして私たちはこの予測を見ることができますが、これは実際にAIを使って行いました。私はGemini 3を使い、Claudeを使い、GBT5 Proを使いました。それらすべてが同様の予測を持っていました。
業界リーダーたちの見解
さて、彼だけがこれを言ったわけではありません。皆さんの中には、さて、これはAnthropicで働いているために、自分たちの製品を誇大宣伝し、基本的にこれは終わりだ、終わりだと言うインセンティブを持っている人物だと思う人もいるかもしれません。なぜなら、もちろんある程度のインセンティブがあるからです。
しかし、彼はこれを言った唯一のCEOや、この業界の人物ではありません。私は1年前に、Amazonのクラウドチーフがほとんどの開発者がAIが引き継ぐとすぐにコーディングを止める可能性があると従業員に伝えたという動画を作りました。そして私はこの動画を覚えています。それはかなりバイラルになりました。なぜなら会話は実際に漏洩した内部会議だったからです。それでBusiness Insiderからの記事がありました。
簡単に要約しましょう。そしてすぐに取り上げる他のCEOもいます。それはAWS CEOのマット・ガーマンからの漏洩音声でした。そして彼は基本的に、Amazonが24ヶ月以内に人間のコーディングがほとんど消える世界に完全に備えていると言っていました。そして彼は、ほとんどの開発者は2年後にはまったくコーディングしていないかもしれないと言っています。
コーディングは単なる言語であり、本当のスキルではありません。本当の価値とスキルは、革新、製品思考、そして顧客ニーズの理解にあるでしょう。ここで彼が、今から24ヶ月先、または正確には予測できないある程度の時間先に進むと、ほとんどの開発者がコーディングしていない可能性が高いと言ったところを見ることができます。そしてこの予測は2024年8月に行われ、その24ヶ月後は2026年8月です。
だから24ヶ月を見ると、2026年8月がどこにあるかを見てみましょう。そして基本的に、アジェンティックスキャフォールディングのブレークスルーがこれらのベンチマークを90%に引き上げる2026年のQ3からQ4に向かう実際の予測と一致していることがわかります。そしてもちろん、90%のモデルがあれば、はい、コーディングしていないほとんどの個人がいると主張できます。
今、彼の予測はある程度正しいことを理解することが重要です。ここで、彼のトーンは楽観的であり、開発者により創造的な機会を示唆していると書いてあります。彼は、AWSが従業員がAIの助けを借りて生産性を高めるために新しい技術について継続的にスキルアップし学習するのを支援していると言いました。
2025年の開発者であることは、2020年の開発者であることとは異なるかもしれません。そして2026年の開発者であることについても同じことが言えるでしょう。さらに、NVIDIAのジェンスン・フアンが誰でもプログラマーになれると言ったことを覚えていますか。彼は誰でもプログラマーになれ、デジタルデバイドを解消したと言いました。これは彼が基本的に、誰でもコンピュータに話しかけることができ、AIがコーディングへの障壁をほぼゼロに下げるため、何かを言うだけでよいと言ったところです。
もはや従来のプログラミングスキルは必要ありません。自然言語の指示で十分です。そして彼は、これがChatGPTのようなシステムを動かすNVIDIAハードウェアによって可能になった、以前の世代的シフトに類似した新しいコンピューティングの時代を示すと言っています。これはかなり前のものなので、それほど最新ではありませんが、彼の予測は基本的に的中していました。
もちろん、バイブコーディングのすべてのバグには触れませんが、ほとんどの場合、その声明はかなり関連性があります。さらに、マーク・ザッカーバーグもかなり似たようなことを言ったと付け加えます。マーク・ザッカーバーグ、そしてこれはそれほど前ではありませんでした。今年の初めだったと思いますが、彼はAIがすぐにMetaの中級エンジニアの仕事をする可能性があると言いました。
マーク・ザッカーバーグは基本的に、ジョー・ローガンのポッドキャストで、Metaが本番品質のコードを書くことができる内部AIシステムを使用して、2025年に中級ソフトウェアエンジニアの仕事を自動化し始めると語りました。そして中級エンジニアとして、Metaやこれらのテクノロジー大手が、これらの置き換えツールとでも言うべきものを構築しています。
つまり、これらの高収入のテクノロジー企業では、中級エンジニアが6桁半ばの給与を稼ぐことができるため、彼らにとってはかなりクレイジーです。したがって、彼らをAIに置き換えることは、残念ながら実際には経済的に魅力的であり、それがより広い業界のトレンドを示しています。さて、もちろん、これは理にかなっていないと言っている人もいます。
皆さんはまだいくつかのソフトウェアエンジニアリングの仕事を募集していますが、はい、ソフトウェアエンジニアはまだ必要とされると理解しなければならないと思いますが、仕事の変化は今とはかなり異なるものになるでしょう。ダリオ・アモデイが彼のインタビューで言ったことを見てください。
ダリオ・アモデイの予測
しかし今、この仕事の側面に入ると、私はこれについてかなりの懸念を持っています。一方で、比較優位は非常に強力なツールだと思います。AIが最も進歩している1つの分野であるコーディングプログラミングを見ると、我々が発見しているのは、AIがコードの90%を書く世界から遠くないということです。3から6ヶ月でそこに到達すると思います。そして12ヶ月後には、AIが本質的にすべてのコードを書いている世界にいるかもしれません。
彼は基本的に、AIがすべてのコードの90%を書く地点に到達するだろうと言いました。そして私はそれは公正な声明だと思います。彼は基本的に人間によって入力されるコードの総量について話しています。つまり、AI自動補完とアジェンティックリファクタリングを使用する開発者が、そのコードの50%から80%がしばしばAIによって提案されているということです、今日でさえも。
そしてこのAIによって書かれるコードの90%という主張は、能力の完全性についてではなく、生産性の分布についてです。彼はかなり楽観的なタイムラインを持っていましたが、1年か2年延長すれば、それはほぼ正しいと思います。
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