2026年に入り、海外のテックメディアでは「AIはもう成果（金銭的リターン）を示す段階に入った」という論調が強まっている（※1）。派手なデモや実証実験（パイロット）で語られてきた時代が一区切りし、投資家や経営層の関心は、そのAIが実際に売上やコスト構造をどう動かすかへと移りつつある。
テクノロジーメディアが報じる2026年「Show me the money」、AIの成果証明とプロダクトマネージャーの責任|ProductZine（プロダクトジン）
背景にあるのは、過剰な期待からの揺り戻し。複数の投資家や経営層が2026年を「ROIの年」と位置づけ、売上の増加、解約（チャーン）の抑制、実務の自動化といった数字に効くAIにしか予算は流れない、という見方を相次いで示している（※2）。
テクノロジーメディアが報じる2026年「Show me the money」、AIの成果証明とプロダクトマネージャーの責任|ProductZine（プロダクトジン）
議論の重心も「AIが人間を置き換えるか」から「どう運用すれば実際に成果につながるか」へと移っている。
テクノロジーメディアが報じる2026年「Show me the money」、AIの成果証明とプロダクトマネージャーの責任|ProductZine（プロダクトジン）
この「成果を示せ」という圧力は、プロダクトマネージャーに直接向かう。AI機能を「リリースした」という実績ではなく、収益・リテンション・コスト削減への寄与で価値を説明する責任主体となることを意味する。裏を返せば、成果を事業の言葉で語れないプロダクトマネージャーは、戦略を自ら描く側ではなく、上位から降ってくる方針を受け取る側に回りかねない。AI時代のプロダクトマネジメントで問われているのは、機能のリリース量ではなく、事業成果への接続力となっている。
テクノロジーメディアが報じる2026年「Show me the money」、AIの成果証明とプロダクトマネージャーの責任|ProductZine（プロダクトジン）
⇧ う～む...
何と言うか、「AI」を導入したところで、「事業成果」に直結するわけないと思うのだが...
「リリース」された「機能」が「ユーザー」に訴求するかどうかは、「AI」で「リリース」のサイクルが多少早くなったところで、最初の「戦略」や「方針策定」の段階の影響が大きいと思われるので、意味の無い議論な気はする...
とりあえず、
- 概念実証（PoC：Proof of Concept）
- プロトタイプ
- 実用最小限の製品（MVP：Minimum Viable Product）
あたりの短期的なスパンの話であれば、「AI」を導入することによる「生産性」向上の効果は出るかもしれないが、長期的なスパンで「保守・運用」を継続することで年月を経て「システム」が複雑化、大規模化していった際に「AI」が上手いこと「機能」するのか甚だ疑問ではある...
まぁ、「ROIの年」とするのは、時期尚早な気はしますがね...
そもそも、成果の出ている事例は出て来てはいるのだが、元々「ソフトウェア開発」のような「開発プロジェクト」は「不確実性」が高く、失敗する割合が高いらしい構造であることから、「AI」を利用したとて投資家や経営層が期待するような「事業成果」に発展し辛い気はする...
Virtual Monorepo PatternはAI エージェントを活用した開発のための手法ということか
ネットの情報を漁っていたところ、
⇧ 上記サイト様で「Virtual Monorepo Pattern」なるものが紹介されていたのだが、昨今、
- AI Native
- AI-Ready
など、「AI agent（AI エージェント）」の活用を前提とした「開発」体制の導入が促進されており、「ソフトウェア開発」においても、
- コーディング エージェント
- ハーネス エンジニアリング
といった、「AI」ありきの「開発環境」を用意するなど、「開発」の「タスク」の大部分を「AI」に委譲するのが珍しく無いと言っても過言ではない「状況」になって参りましたと。
ただ、「コーディング エージェント」の多くが「従量課金制」を導入していく流れにあるらしく、
月額料金を払えば、ユーザーは自由に試し、大規模モデルを試用し、コーディング支援ツールを回し、寛大な上限を気にせず押し広げられた。だが、その期待はいまリセットされつつある。コーディングエージェントや長時間稼働のAIワークフローが、単純なチャットボットでは起き得なかった形で計算資源（コンピュート）を消費するようになり、Anthropic、OpenAI、GitHubなどが「料金内で含まれる利用」と「従量課金」の境界線を引き直している。
AIは「使い放題から従量課金」へ──AIサブスクモデルの転換点迫る | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
⇧ 上記サイト様によると、
- 定額課金制
- 従量課金制
の範囲について、各社、再検討が行われていると...
このあたり、
⇧ 上記サイト様によりますと、不安定な情勢と言える...
何と言うか「朝令暮改」的に「サービス」の「料金体系」が変更されると、現場は振り回される形になるのだが、「開発プロジェクト」で潤沢な「予算」が無いと「コーディング エージェント」を「導入」させてもらえない可能性もあるので悩ましい...
ちなみに、
配車サービスのUberや食品配達サービスのUber Eatsを展開するUber Technologiesは、エンジニアが業務の90％でAIを活用しているとCEOが明かしたように、AIが業務に強く影響しています。しかしUber Technologiesは2026年の初めにAI予算を使い果たしたことを受け、従業員1人あたりのトークン支出を月額1500ドル(約24万円)に制限していると広報担当者が明らかにしました。
Uberは従業員がAIツールを使い過ぎたことで「1人あたり各ツール月額24万円まで」という制限を設けている - GIGAZINE
AI予算を使い果たしたことを受け、Uber Technologiesはコスト管理を目的として従業員が使用する一部のAIツールの使用制限を設定したことが、Bloombergの取材により明らかになりました。Uber Technologiesの広報担当者がBloombergに話した内容によると、AIコーディングツール1つにつき、従業員1人あたりのトークン支出を月額1500ドル(約24万円)に制限しているとのこと。
Uberは従業員がAIツールを使い過ぎたことで「1人あたり各ツール月額24万円まで」という制限を設けている - GIGAZINE
「自転車に乗ったペリカン」をAIに描かせる独自のベンチマークを考案したエンジニアのサイモン・ウィリソン氏は「月額1500ドル」という上限額について解説しています。エンジニアの給与を収集しているLevels.fyiでは、アメリカのUber Technologiesでソフトウェアエンジニアが得ている年間報酬の中央値は約33万ドル(約5200万円)となっています。
Uberは従業員がAIツールを使い過ぎたことで「1人あたり各ツール月額24万円まで」という制限を設けている - GIGAZINE
月額1500ドルはツールごとの上限のため、仮に1人のエンジニアが2つのツールを使い分けているとしたら、年間で「1500×2×12＝3万6000ドル(約570万円)」となり、エンジニアの年間報酬の約11％となります。ウィリソン氏は「上限額の情報は、Uber TechnologiesがこれらのAIツールから得ている実際の金額を示唆している点で興味深いです」と指摘しています。
Uberは従業員がAIツールを使い過ぎたことで「1人あたり各ツール月額24万円まで」という制限を設けている - GIGAZINE
⇧ 上記のように、「制限」を設けていないと際限なく使用されてしまう「リスク」がありますと...
と言うか、「AIコーディングツール」毎の「制限」とあるが、1人の「エンジニア」が使用して良い「AIコーディングツール」の数の上限を設けないと危ない気がする...
ちなみに、
⇧ 上記によりますと、「日本」の「ITエンジニア」の「待遇」は、「主要7か国首脳会議（G7：Group of Seven）」の他の国と比べると、ほぼ改善されていないと言える...
「日本」では「IT人材不足」を謳う割に、「ITエンジニア」の「待遇」は一向に改善されないのは、誠に遺憾である...
By the way、
⇧ 上記の「情報」は、「セブン&ホールディングス」の「内部資料」らしいのだが、どのような「業務」に対する「見積もり」なのかが分からない...
しかしながら、余程、「業務知識」に精通していないのであれば「費用対効果」的に「AI」に代替されてしまうのは然もありなん。
とは言え、
出典：パーソルキャリア『ITフリーランスエンジニア平均月額単価ランキング』
月単価「100万円超え」が続々。“稼ぎまくる”フリーランスエンジニアが増加中 | Business Insider Japan
⇧ 上記にありますように、「ITエンジニア」の「人月」としては、以下のようになる。
- 外注 ※1：60万円～120万円
- 自社 ※2：29万円～150万円
- ※1 フリーランスの単価を元に見積もり
- ※2 経済産業省のオファー年収を元に見積もり。健康保険、厚生年金、雇用保険などの社会保険料と、所得税・住民税など諸々込み。
となると、仮に「ファインチューニング」などで「AIモデル」が特定の「業務」に特化したものが用意されるのであれば、「コスト」的に、「開発プロジェクト」にアサインされるはずであった人員を「AI」に代替していく流れになっていきそうではある...
話を元に戻すと、「AI エージェント」の「ランニングコスト」が「定額課金制」のままであるならば、「業務」での「AI エージェント」の「仕組み」の導入を打診できるかもしれないが、「AI エージェント」の「料金体系」が「ユーザー」に好ましくない方向に変更されると、導入の「ハードル」が上がってしまうので勘弁して欲しい...
まぁ、「AI エージェント」については、
- イニシャルコスト
- ランニングコスト
も、なかなかの「コスト」なのだが、
この区別は、AIエージェントに渡せるのが人間の暗黙知ではなく、仕様、ADR、テスト、制約、設計メモ、チケット、ドキュメントだけだから重要になる。
⇧ 上記サイト様にありますように、どちらかと言うと、
- AI agent（AI エージェント）
- 人間
間の「認識合わせ」の「負担」が大きい気がする...
しかしながら、「人間」の「認知」の仕組み上、「人間」の担っていた「タスク」が「AI」に代替されようが代替されまいが、「成果物」に対して「意図」を理解しなければならないことは避けられないことから、
- AI agent（AI エージェント）
- 人間
のいずれにしても、最終的に「人間」の「意思決定」が必要な構造は変わらない。
まぁ、「AI」の「幻覚（ハルシネーション）」の問題はあるので、「AI」を活用することは思わぬ泥沼にハマることもあるという「リスク」は往々にしてあり得る...
上手くハマれば、良い結果になることもあるので、「ギャンブル」的な要素が少なからず影響しますと...
「AI」の「回答」には、「冪等性」は無いので「再現性」を担保できないことから、「不確実性」の高い「ソフトウェア開発」において、「諸刃の剣」な存在であるとは言える...
そうは言うものの、「炎上」した「開発プロジェクト」を経験したことのある「エンジニア」としては、「デスマーチ」を避けられる可能性があるのであれば、という期待をしてしまうわけなのだが...
話が脱線しましたが、「Virtual Monorepo Pattern」を導入することで、
⇧ 上記サイト様によりますと、「コーディング エージェント」が全ての「Gitリポジトリ」の「コンテキスト」を「横断的」に認識、処理してくれるようになるらしい。
とは言え、「幻覚（ハルシネーション）」を完全に無くすことはできないわけだが...
永らく、「ソフトウェア開発」においては「銀の弾丸」は無いと言われ続けているのだが、現状、「お金」の力で解決する「金の弾丸」として「AI エージェント」が有力と言うことでしょうかね...
まぁ、そもそも、「バージョン管理」されている前提でないと「Virtual Monorepo Pattern」を導入できないと思われるが...
後は、「ドキュメント」などの管理も悩ましいよね...
最終的に、「人間」が「意思決定」せざるを得ない「領域」を完全に無くすことはできない気がするので、
- AI フレンドリー（AI friendly）
- ヒューマン フレンドリー（Human friendly）
を両立させる必要がありますからな...
まぁ、
- ウォーターフォール開発
- アジャイル開発
のいずれの「アプローチ」にしても、
V字モデル（英: V-model）は、システム開発ライフサイクルを「V」の字の形で視覚的に表現したものである。Vモデルは大きく分けて、ドイツ政府標準の「V-Modell」、システム開発のおけるテストモデル、そして米国政府標準という3つのカテゴリに分類される。特にコンピュータ化システムバリデーション（CSV）やプロジェクト開発において、工程と成果物を対比させるための重要なフレームワークとして機能する。
⇧ に対応する
- フェーズ（工程）
- タスク
- 成果物
を意識している必要がありますかな...
「ソフトウェア開発」における「V字モデル」については、
⇧ 上記の「独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）」が公開している「業務フロー概要図」的なものがイメージし易いかと。
とりあえず、「AI Native」な「開発」になっても、「V字モデル」の「フレームワーク」は有効な気はしますかね。
毎度モヤモヤ感が半端ない…
今回はこのへんで。
