Kael Zhang
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Tencent幹部：今年の大半のコードはAI生成、AIプログラミングが深水区に突入

Kael Zhang

6月5日、Tencent Cloud AI産業応用大会。

チーフAIサイエンティストの姚順雨（Shunyu Yao）との対談で、Tencentシニアエグゼクティブバイスプレジデントの湯道生（Dowson Tong）が、会場を静寂に包む数字を突き付けた。

「今年、Tencentの大半のコードはAIによって生成されている。」

これはPR用の言葉ではない。湯道生はさらに説明した。エンジニアは現在、コードを書く作業をAIに任せ、自分はアーキテクチャ設計や要件の分解、そしてAIの成果物を定期的に指導・修正することに多くの時間を費やしている。

わずか8か月前、Tencentが発表した『2025年度R&Dビッグデータレポート』では、この数字はまだ50%だった。

50%から「大半」へ。TencentのAIプログラミング進化の速度は、ソフトウェア開発の根底にあるロジックを再定義しつつある。

50%から「大半」へ：CodeBuddyの浸透曲線

2025年10月、Tencentは初めてAIプログラミングツールの浸透進度を体系的に明らかにした。

当時の表現は「2行書くうち1行はAIの助けを借りて完成している」というものだった。今やAIは「補助」ではなく、コード産出の主要なソースとなっている。

CodeBuddyはTencentの混元（Hunyuan）大モデルを基盤としている。2025年、Tencentは月平均3億2500万行のコードを新規追加し、37万個の業務要件を処理、全社の研産人員比率は76%に達した。AIの力添えにより、研産自動化レベルは67%向上し、月平均530万回の手作業操作を節約した。

具体的な業務データはさらに説得力がある。

業務効果
WeChatバックエンドコンパイル時間が50%短縮
WeChat Pay要件デリバリーサイクルが31%短縮、リリース品質が14%向上
モバイルQQiOS版コンパイル・ビルド時間が40%短縮
Tencentゲーム美術制作自動化率が95%に達
Tencent Cloud新規コードの65%がAIから、千人当たりコードバグ率が31.5%低下

2人の幹部の「矛盾した」発言

ほぼ同時期に、テック業界の象徴的な2人の人物が、一見矛盾したような言葉を発した。

6月1日、台北COMPUTEX。NVIDIA CEOのジェンセン・フアンは、トレードマークのレザージャケットを着て言った。

「AIが職を減らしたというのは、完全なデタラメだ。」

彼の論拠は、GitHubのコードコミット数が2023年の3億回から、2026年の最初の数か月に14億回に急増し、ソフトウェアエンジニアの数は減るどころか増えているというものだ。

4日後、湯道生はこう言った。コードはAIが書く、人間はアーキテクチャ設計をする。

2つの言葉を並べると、プログラマーに認識の分裂をもたらす。

しかし細かく分解すれば、両者は矛盾しない。フアンが言ったのは「職の数」で、湯道生が言ったのは「職の内容」だ。エンジニアは消えていないが、エンジニアの業務内容は書き換えられつつある——「コードを書く」から「スペックを書く＋コードをレビューする」へ。

Tencent内部のデータがこの変化を裏付ける。新規採用の職務内容（JD）において、「AIプログラミングツールを熟練して使用する」は加点項目から必須項目へと変わった。

AIプログラミングの4つの段階

Tencentの進化は孤立した事例ではない。業界全体を見渡せば、AIプログラミングは明確な浸透曲線をたどっている。

第一段階：コード補完（2023-2024）

GitHub Copilotのような単行・ブロックレベルの補完。AIは「より速い入力メソッド」だ。

第二段階：関数生成（2024-2025）

コメントから関数本体まで、AIは要件を理解して完全なロジックを生成できる。Tencent CodeBuddyはこの段階で50%の浸透率を達成した。

第三段階：モジュールレベル開発（2025-2026）

AIが完全な業務モジュールの開発を担い始める。人間はインターフェース設計と受け入れを担当する。Tencentは現在この段階にある。

第四段階：フルスタック自律（2026年以降）

AIが要件文書からデプロイ・運用までのフロー全体をカバーする。人間の役割はさらに「プロダクトマネージャー＋アーキテクト」へと収束する。

Tencentの「大半のコードはAI生成」という事実は、すでに第三段階に突入したことを意味する。

TencentのAI投資：攻撃的かつ短期コストを顧みない

AIプログラミング浸透率の急速な向上は、巨額の資本投入によって裏打ちされている。

2025年のTencent資本支出は792億元、そのうち大部分はAIインフラに充てられた。2026年第1四半期、資本支出は319億元超に急増し、前年同期比16%増。R&D投資は225.4億元、前年同期比19%増だった。

UBSは、Tencentの2026年資本支出が1700億元に達するという予測を出している。レポートでは、同社は「短期利益を犠牲にしても大規模モデルとクラウド事業の全面アップグレードを確保する」攻撃的な戦略を取っていると指摘する。

Tencent総裁の劉熾平（Martin Lau）は、3月の業績会見で、2025年はGPU供給に制約を受け資本支出が計画を下回ったが、今年条件が許せばAIおよびモデルへの投資は少なくとも2倍にするという考えを示した。

この投資規模とAIプログラミングの産出効率は、正のフィードバックループを形成している。より多くのAIインフラ投資→より強力なモデル能力→より高いコード生成品質→より高速なR&Dイテレーション→より多くの業務要件。

業界への信号としての意義

Tencentの開示が重要なのは、AIを使ってコードを書いているという事実自体ではない——国内外ですでに多くの企業が類似の試みを行っている——その「規模」と「率直さ」にある。

Tencentは数万名のエンジニアを擁し、世界最大級のR&Dチームの一つだ。このような規模の企業が「大半のコードはAI生成」と宣言することは、以下を意味する。

  1. AIプログラミングは実験的プロジェクトではなく、大規模に検証された生産性ツールである
  2. コード品質はコントロール可能である。さもなければ、数億行ものAI生成コードが壊滅的な技術的負債をもたらすことになる
  3. エンジニアの転身パスは明確であり、コードを書くことからアーキテクチャ設計への移行はすでに組織レベルで実現している

これはソフトウェア業界の労働力構造全体に深遠な影響を与える。「AIがプログラマーを置き換える」のではなく、「AIを使えるプログラマーが使えないプログラマーを置き換える」——この予測は2024年から流布し、2026年には現実となっている。

核心判断

Tencentのケースは、いくつか検証可能な観察点を提供する。

  1. AIプログラミングの浸透率の天井は予想より高い：50%は終点ではなく、「大半」も終点ではない
  2. エンジニアの役割転換は組織問題であり、技術問題ではない。Tencentの研産人員比率76%は転換の余地を提供している
  3. 資本投入は必要条件だが、モデル能力がAIコード品質を決定する主要変数である
  4. コードレビューは品質管理の核心工程であり、AIが94%のレビューに参加しているということは、人間エンジニアの監督役割が依然として重要であることを意味する

湯道生の言葉は、本質的に一つの信号だ。世界最大級のR&Dチームの一つが、AIプログラミングを「効率ツール」から「生産の主力」へと変貌させた。

この変化の速度は、ほとんどの人が予測したよりも、はるかに速い。

出典