Cursorを全エンジニアに配布 その先に見据えるAI駆動開発の未来 / 2025-05-13-forkwell-ai-study-1-cursor-at-loglass

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1. Cursorを全エンジニアに配布 その先に⾒据えるAI駆動開発の未来 2025/05/13 Forkwell AI Study #1 2025年5⽉13⽇ 株式会社ログラス 執⾏役員CTO 伊藤博志（いとひろ @itohiro73） 1
2. #Forkwell_AI_Study 2 ゴールドマン・サックスのテクノロジー部に新卒入社後、同社の機関システム開発に 従事。その後、VP/Senior Engineerとしてプラットフォーム開発に携わり、同社 発のJavaのOSSであるEclipse Collectionsのコミッター兼プロジェクトリード やOpenJDKへのコントリビュートを行うなど、OSS戦略を牽引。 スタートアップ2社を経て、READYFORに入社し執行役員VPoEに就任。 同社のエンジニア組織の10名から30名規模への成長、決済基盤の刷新や、技術的 負債の返済、新規プロダクト開発を牽引。 2022年10月に株式会社ログラスの開発部へエンジニアとして入社。 エンジニアリングマネージャー、事業執行役員VPoEを経て、現職。 株式会社ログラス 執行役員 CTO 伊藤 博志 （いとひろ @itohiro73） Hiroshi Ito ⾃⼰紹介
3. #Forkwell_AI_Study ログラスについて 3
4. #Forkwell_AI_Study ログラスについて 企業価値を向上する 
 経営管理クラウド 
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5. #Forkwell_AI_Study ログラス、全エンジニアにCursor導⼊を意思決定 5
6. 未来を語る前に過去を遡ってみましょう 6
7. なぜ素早くこの意思決定ができたのか 7
8. Cursor導⼊のはるか以前 2022年11⽉末⽇（⽇本時間の12⽉1⽇）
9. #Forkwell_AI_Study ChatGPTリリース 9
10. 数⽇後、いとひろは早速 ログラスのSlack times上で ChatGPTと遊んでいた
11. #Forkwell_AI_Study timesでChatGPTと無邪気にたわむれる 11
12. #Forkwell_AI_Study 何往復かのChatやりとりでTwitterらしきもの（当時はまだXという名称は存在しない）ができてしまった 12
13. #Forkwell_AI_Study とはいえ、当時はこのレベルのアウトプットを出すのにかなりの誘導が必要でした 13
14. #Forkwell_AI_Study 驚きと共につぶやいたツイートのインプレッション、なんと50万超え 14
15. もう皆さん忘れているかもしれないですが たった2年半前まで AIがコードを書くのは当たり前ではなかった
16. ただ、この時点ですでに AIが開発する世界が来るのでは という肌感が漠然とあった
17. その半年後 GPT-4が登場 17
18. 「これはもうちょっと先までいけちゃうね」 そう思ったいとひろ
19. #Forkwell_AI_Study ChatGPTとスクラム開発をやってみた 19
20. ⼈間が要件も仕様もコードも⼀⾏も書かずに どこまで開発できるかチャレンジ
21. #Forkwell_AI_Study ⼈間が要件も仕様もコードも⼀⾏も書かないで、どこまでいけるかチャレンジ 21
22. 結果
23. #Forkwell_AI_Study AIとユーザーが協⼒してインタラクティブな物語を作成するアプリケーション、フロントエンドからバックエ ンドまで⼀気通貫し、OpenAIのAPIを叩いて返すところまで含め2スプリントで完成 23
24. #Forkwell_AI_Study 最初のテーマ決めからプロダクト名、要件、仕様、コードの⼀⾏⼀⾏まで、⼈間は書かずにできました （指⽰出しとコピペ作業のみ） 24
25. この時点で いつどの時点かはわからないが AIが⼈間と共に開発してくれる世界観は 間違いなく訪れると感じていた
26. #Forkwell_AI_Study 2023年後半ころからCursorへの⾔及がちらほら社内で観測されるように（GitHub Copilotはすでに活⽤済み） 26
27. #Forkwell_AI_Study 2024年初頭にはDevinの到来を予告する映像が公開され、開発におけるAIとの共創をイメージする⾔及も 27
28. そして2024年末から2025年初頭 Cursor/Devin導⼊が⼀気に動き出す
29. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の歩み 29 少数が実験的に 使い始める 🔥 11月~12月 時間軸
30. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の歩み 30 少数が実験的に 使い始める 1月 少しずつ普及活動 CodyやClineも触る Composerも 使い始める 🔥 🔥 11月~12月 時間軸
31. 実⽤になる肌感が持てた この時点で機は熟していると判断し 全エンジニア導⼊を 意思決定
32. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の歩み 32 少数が実験的に 使い始める 1月 少しずつ普及活動 CodyやClineも触る Composerも 使い始める 2月 エンジニア全員に Cursor、一部に Devinを配布。 Cursor道場開始 🔥 🔥 🔥 🔥🔥 11月~12月 時間軸
33. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の歩み 33 11月~12月 少数が実験的に 使い始める 1月 少しずつ普及活動 CodyやClineも触る Composerも 使い始める 2月 エンジニア全員に Cursor、一部に Devinを配布。 Cursor道場開始 3月 全員に火がつき始める Cursor Rulesの 改善が一気に進む 🔥 🔥 🔥 🔥🔥 🔥 🔥🔥 🔥 🔥🔥 🔥 時間軸
34. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の歩み 34 11月~12月 少数が実験的に 使い始める 1月 少しずつ普及活動 CodyやClineも触る Composerも 使い始める 2月 エンジニア全員に Cursorを配布。 Cursor道場開始 3月 全員に火がつき始める Cursor Rulesの 改善が一気に進む 🔥 🔥 🔥 🔥🔥 🔥 🔥🔥 🔥 🔥🔥 🔥 時間軸 4月 / 5月 🔥 🔥🔥 🔥 🔥🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 エンジニアだけではなく PdM・デザイナー ビジネスサイドまで波及
35. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 35 • あなたのCursor活⽤頻度を教えてください - エンジニア
36. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 36 • あなたのCursor活⽤頻度を教えてください - エンジニア（QA、CRE、アジャイ ルコーチ）
37. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 37 • あなたのCursor活⽤頻度を教えてください - PdM
38. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 38 • あなたのCursor活⽤頻度を教えてください - デザイナー
39. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 39 • あなたのCursor活⽤頻度を教えてください - マネージャー
40. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 40 • Cursorを使ってどんなポジティブな効果が現れましたか？ - エンジニア 開発速度が三倍になった。 苦手意識のあったフロントや Terraformのコードを自然 に書けるようになった。 テストコードの自動生成、アラートログの分析、複雑な 実装からのざっくりとした仕様把握によく使っていま す。 とりあえず動作するコード、テストコードを爆速で作っ てくれる部分はすごく効率化されています。生成され たコードのレビューや影響範囲確認に時間がかかって いて、PR作成までのリードタイムでは 2倍いかないくら いの印象です。
41. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 41 • Cursorを使ってどんなポジティブな効果が現れましたか？ - PdM ChatGPTなど0ベースでチャットしていた頃と比べて、 ログラスナイズドされたアウトプットを生成できることが 増えて、OKR策定など非常に役に立った Obsidianをつかったタスク管理やナレッジ管理に着手 するきっかけとなりました ドキュメントの叩き作成、 ブラッシュアップの時間短縮 イベント参加者の調整など知的単純作業の自動化 思考の壁打ちによる生産性向上
42. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 42 • Cursorを使ってどんなポジティブな効果が現れましたか？ - デザイナー ・サクッと画面を作ってくれるので、叩きの叩き的なも のを気軽に量産できるようになった ・まだ全然使いこなせていないが、できる事がたくさん ありそうなので学習して効率化しようという意欲が上 がった コードベースでのプロトタイピングの速度が大幅に向 上しました。これにより、アイデアの検証から実装まで のサイクルが短縮され、より多くの可能性を素早く探 索できるようになってます。 既存のコードをリバースエンジニアリングすることで、 仕様の調査やデザインの不整合を効率的に発見でき るようになりました。これにより、プロダクト全体の一貫 性を維持しながら、デザインの質を高めることが可能 になっています。
43. #Forkwell_AI_Study ログラスのCursor導⼊の現状（アンケート） 43 • Cursorを使ってどんなポジティブな効果が現れましたか？ - マネージャー ドキュメンテーションの高速化、高度化 データ分析の高速化 簡易スクリプト、アプリケーション構築の高速化 新規のコードを書くのが楽になった／エラーの解析が 楽になった／処理を実装している箇所の調査が楽に なった／日々のふりかえりが楽になった 思考の整理、議論の論点整理など、自分の頭の中で まとまっていない状態から壁打ち役になってもらって 言語化していくプロセスで価値が出ている 毎回プロンプトを書いていたが、執筆や意見の作成、 評価など半自動化できとても効率化できている。ま た、まだ未実施だが効率化＆自動化に挑戦したいこと が多数でてきている
44. ここまで導⼊が劇的に進むための マインドセット
45. #Forkwell_AI_Study ログラスの開発組織を⽀えるTech Value: Update Normal 45 note：急拡大するログラスのエンジニアリング組織のTech Valueを策定しました ログラスのエンジニアリング組織では、 創業以来、以下3つの活動原則を大切にしています 「顧客への本質的な価値提供」 「学びと適応」 「技術的卓越性の追究と還元」 そして私たちは、これらに関する当たり前基準の高さにこだわり続けたい。 なぜなら私たちは、「良い景気を作ろう。」という、 壮大なミッションを掲げる会社のエンジニアリング組織だからです。 今までの当たり前基準を越え、より高い基準へと移行していく。 今までの当たり前を疑い、まったく新しい当たり前づくりに取り組んでいく。 こうした「当たり前のアップデート」の積み重ねが、 ログラスのエンジニアリングを、世の中のエンジニアリングを、 そして社会そのものさえも、 強く、持続可能なものにしていくのだと信じています。
46. #Forkwell_AI_Study Update Normal: 技術的卓越性の追求 46
47. そしてここから先の未来へ
48. #Forkwell_AI_Study • 要求や要件、仕様を整理すること、コードを書くこと等々 の、アウトプットの効率‧⽣産性は間違いなく上がる • その上で、ソフトウェアをより良いものにしていくための 本質的な活動がボトルネックになってくる AI駆動開発のこれからはどうなる？ 48
49. 本質的な活動とは
50. 銀の弾丸はない ソフトウェアエンジニアリングの 本質と偶有的事項 ［Brooks, Fred P. ,1986］
51. #Forkwell_AI_Study 論⽂: 『銀の弾丸はない ‒ソフトウェアエン ジニアリングの本質と偶有的事項』 [Brooks, Fred P. ,1986] 『⼈⽉の神話』（Frederick P. Brooks,Jr. , 丸善出版,2014）に収録 AI駆動開発のこれからはどうなる？ 51
52. #Forkwell_AI_Study 銀の弾丸はない: 本質的な作業と偶有的な作業 52
53. #Forkwell_AI_Study 銀の弾丸はない: 本質的な作業と偶有的な作業 53 この領域の 作業を減ら すことはで きない 銀の弾丸は ない この領域の作 業や複雑性は 減らしうる が、それ自体 が本質ではな い。 しかし、本質 的な作業に取 り組めるよう に偶有的作業 や複雑性を減 らすこと自体 は重要
54. #Forkwell_AI_Study • Cursor等AIツールの活⽤は、アウトプット量を劇的に増や す • その結果、「偶有的な作業」の量も劇的に上がってしまう 可能性がある • いかに「本質的な作業」に向き合えるか、という原点に⽴ ち向かっていく必要がある AI駆動開発のこれからはどうなる？ 54
55. #Forkwell_AI_Study 本質的な作業（例） • 顧客の価値に向き合う • 価値を⽣み出すために何を作るべきかに向きあう • 削るべきものがなんであるかを⾒極める そして適切な品質で提供するために • ガードレールを設ける必要性 AI駆動開発をドライブする上で必要なソフトウェア開発の「本質的な作業」とは 55
56. まだ検証できていないが AI駆動開発に適切なガードレールを設けられる 期待を寄せたい技術領域
57. #Forkwell_AI_Study • 形式⼿法 ‐ ドキュメント駆動で要件や仕様を固めるにおいて、シフトレフト的に仕様の 品質を向上させる ‐ AI⾃体が形式⼿法での形式化を⾼めてくれる可能性 • テストファーストアプローチ ‐ 形式⼿法で品質を⾼めた仕様をベースにしたテストファーストアプローチ は、その枠内でAIが⾃由度⾼く開発する⼿助けとなるという期待 • 関数型DDD ‐ 上記のようなガードレール内で、⼀定のモジュラリティやAIにとっても変更 ⽤意性の⾼い設計‧実装を担保するという期待 AI駆動開発のガードレール的役割を期待したい技術領域 57
58. ログラスでは 引き続きAI駆動開発を 実践していきます