Uber、AIコーディングツール利用急増で今年のAI予算をすでに使い切る

 (finance.yahoo.com)
3 ポイント 投稿者 GN⁺ 11 일 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • AIコーディングツールの利用急増により、2026年初めの数か月で計画していたAI予算を使い切り、研究開発費全体は**34億ドル（前年比+9%）**水準
  • 社内での奨励と利用量ベースのリーダーボード運用が急速な導入につながり、特にClaude Codeの利用が社内予想を上回って、昨年末以降は支配的なツールとして浮上
  • Cursorの利用は伸び悩み、ツール構成を広げるためのOpenAI Codex試験も準備中
  • 現在運用中のバックエンドコード更新の約**11%**をAIエージェントが作成しており、適用対象には配車・価格設定・バグ修正が含まれる
  • 補助ツールを超えて、コーディング・テスト・デプロイを処理するagent engineersへ転換していく見通しで、生産性拡大とともにエンジニアの役割変化やコスト圧力も強まっている

AI利用拡大とコスト圧力

  • UberのAIコーディングツール利用が急速に増え、2026年初めの数か月で計画していたAI予算をすべて使い切った
    • 研究開発費は2025年に34億ドルで、9%増加
    • この数字は今後も増え続けると見込まれている
  • 社内ではエンジニアにClaude CodeやCursorのようなツール利用を積極的に奨励し、利用量ベースの社内リーダーボードも運用している
    • こうした奨励が迅速な導入につながり、同時にコスト増加にもつながった
  • CTOのPraveen Neppalli Nagaは、とりわけAnthropicのClaude Code利用が社内予想を上回ったと明らかにした
    • Claude Codeは昨年末以降、急速に支配的なツールとして定着した
    • 一方でCursorの利用は伸び悩んでいる
  • UberはAIツール構成をさらに拡大しながら、OpenAI Codexの試験も準備している
  • AI拡大は生産性向上の手段であると同時に、コスト増加要因としても作用している

AIが担う開発業務の拡大

  • 現在、Uberの運用中バックエンドコード更新の約**11%**をAIエージェントが作成している
    • この比率は数か月の間に大きく上昇した
    • 該当システムは配車、価格設定、バグ修正などに使われている
  • 長期的にはagent engineersへの転換を推進
    • 補助ツールの水準を超え、コーディング、テスト、デプロイをAIシステムが全面的に処理する形
    • 別のAIツールがその過程を監督する構造も含む
  • 採用はまだ減速していない
  • ただしAIがより多くの業務を担うようになるにつれ、エンジニアの役割がどこまで後退するのかという問いも提起されている

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1件のコメント

 
GN⁺ 11 일 전
Hacker Newsの意見

  • Uber Eats みたいなところのメニュー要約文を見ると、トーンがあまりにズレていると感じる。今アプリで見た例だけでも “Authentic Caribbean Flavours...” みたいにどれも似たり寄ったりだし、Five Guys には「250,000+ toppings」みたいなとんでもない表現まで入っていた。全部 Authentic、Rich みたいな言葉ばかり繰り返していて中身がなく、しかも時々不正確だと感じる。こういうAIコピーに金を使うことが実際に売上増につながるのかはまったく分からない。むしろ製品ビジョンを明確にして、エンジニアがそれぞれ合ったやり方でAIを使うよう任せるほうが、安上がりで成功もしやすい気がする

    • 私の見るところ、実ユーザーレビューが役に立つのは否定的なことも言えるからだ。ところがプラットフォームが要約で覆ってしまうと、レストランを不快にさせたくないせいで、そうしたネガティブなシグナルがすっかり薄まってしまう
    • 「250,000+ toppings」という誤りは笑えるが、他の文言は正直ただのありふれたマーケティングコピーに見える。人間が書いたとしても別に驚かない程度の、よくある表現だと思う
    • 私には、元の記事は製品内のAI文言よりも Claude Code のようなコーディングツールへの支出が主題だったように読めた。1行のAPI要約の品質がどうであれ、Uberほどの会社がそういう要約のせいで34億ドルを燃やしたと見るのは無理がある気がする
    • 私は問題を「AIのまずい部分」に投資したというより、単にまずい部分に投資したのだと思う。何十億ドルも使って機能を増やしても、顧客が料理をより頻繁に注文するようになる可能性は高くない。その金はむしろ過大な手数料を下げ、レストランがメニュー価格を25%も上乗せしなくて済むようにするために使ったほうがいいと思う
    • 関連記事は製品機能向けのAIではなく、AIコーディングツールの予算超過の話で、そちらのほうがずっと興味深いテーマだと感じた。AIベンダーが約束した効果が本当なら、Uberはツールを減らすのではなく人員を減らしていたはずだと思う

  • 記事の引用を見ると、CTO はAIコーディングツール、とくに Claude Code の使用急増のために「設計段階に戻った」と言っていたが、私はまず利用コストがいくらだったのか気になった。また「本番バックエンドコード更新の11%をAIエージェントが書いている」と成果のように語っているが、それをすぐに payoff と呼ぶのは難しい。コード品質、長期保守への影響、AIなしでやった場合との比較が抜けているからだ。結局この記事は情報を与えたいのか hype を作りたいのか疑わしく、Yahoo Financeの大げさな宣伝文句 を見て答えが分かった気がした。ちなみに uBlock Origin のフィルタは ||finance.yahoo.com^ だ

    • たった11%なのか、という気もする。うちのチームのプロジェクトは上からの指示でほぼ100%コーディングエージェント生成物になっていて、これが崩壊するとき自分がそこにいないことを祈るくらいには少し怖い
    • 私も Yahoo 流のジャーナリズムはひどいと思う。元ソースが paywall で確認もできないのに、こういうAIっぽくもあり、ただ雑でもある要約文だけでは何の価値もないと感じる

  • 「34億ドルをAIに使った」という類いの文は記事の内容と合っていないように思う。読む限りでは34億ドルは会社全体のR&D予算で、そのうちAI向けに確保していた部分がすでに尽きた、という意味に近い。実際のAI支出額がいくらなのか記事には数字もなく、両者はまったく別の話なのに、見出しが意図的に誤解を誘っているように見える

  • 社内で Claude Code や Cursor のようなツールの利用を強く奨励し、しかもリーダーボードで順位まで付けていたとは驚きだ。こうなると開発者にトークンをできるだけ多く使えとけしかけているようなもので、高いコスト急増も説明がつく気がする

    • 典型的なインプット指標しか測っていないやり方だと感じる。昔から部下の人数やチーム予算の大きさを成果のように見せることはあったし、結局いまさら驚く話でもないと思う

  • AIが人の生産性を高めるというなら、コストはより高い売上で十分相殺されるべきではないのかと思う

    • だんだん、これは工業用ヤク毛刈り機を買ったのに近いのではないかという気がしている。ピカピカのヤクはたくさん生まれるだろうが、そんなヤクを欲しがる市場は実はそれほど大きくない、というたとえがしっくりくる
    • ここから得るべき教訓は、つるはしとシャベルを売る人たちに、それを買うべきかどうかを判断させてはいけない、ということだと思う
    • 結局の核心的な問いは、ソフトウェアに対する需要の弾力性がどれだけ大きいかだと思う。弾力性が低く、価格を下げても需要があまり増えないなら、AIがエンジニアの生産性を上げた分だけ企業は人員を減らす可能性が高い。逆に弾力性が高ければ、もっと多くのエンジニアを採用し、産出を増やし、価格を下げながらさらに稼ぐこともできると思う

  • 私はこの記事のフレーミングはかなりミスリーディングだと感じる。実際には32億ドル余計に使ったのではなく、9%増、つまりざっくり3億ドルほど多く使っただけだ。正直その程度はそこまで巨大な規模でもなく、以前のクラウド移行やウェブ移行のサイクルでは企業がそれ以上使うことも珍しくなかったと思う

  • 4.5か月で34億ドルなら、その金がほとんど Anthropic に流れているのかと思ってしまう。文面だけ見るとそう読めるし、Codex 側にもピボットしているように見えて、なおさら混乱する

    • その34億ドルは全体のR&D予算にすぎず、記事には実際のAI支出額のような肝心なディテールが欠けていると思う
    • 逆に私は、その中には製品向けAI開発まで含めた全AI支出が入っている可能性もあると思う
    • 感覚を冗談っぽく言うなら、配送サービスのCEOがAIがしきりにトークンを食い尽くすと言うので、トークンがいくつあるのかと聞いたら、ただトークン売り場に行ってまた買ってくるだけ、みたいな話に思える。結局AIにトークンを食べさせ続け、解雇された従業員だけが泣いている図に見える
    • うちの会社と似たようなものなら、設立8か月のAIスタートアップと大型契約をまず結び、実際には他社モデルに wrapper を被せただけの業者を何社も使うことになる。各事業部は自分たちのほうがよりAIらしいと証明したくて似たような会社を3社ずつ入れ、社内のよく分かっていないエンジニア数人がB200サーバーファーム構築の承認まで取ってしまう。大きな仕事は結局 Amazon や Azure の white-glove サービスで回しつつ、複雑さは減らしてコストだけ天文学的に膨らませる流れになる

  • 表向きの元ソースは The InformationのApplied AIニュースレター のようだ

  • この記事だけ見ると34億ドルを全部ツーリングに使ったように聞こえるが、実際には給与やハードウェアが混じっているのかまったく分からない。たとえば部門人数が5,000〜6,000人で、1人あたりコストを35万ドルと見積もっても21億ドルくらいなので、なお大きな金額が残る。となると本当に10億ドルをAnthropicに送っているのか、という気にもなるし、全体としてあまりにおかしく情報不足な記事だと感じる

  • この記事は全体的にあまりに不明瞭で、読み終えても何も残らなかった。「R&Dに34億ドルを使い、AI予算をすでに使い切った」という文は、AIコーディングツールの予算が34億ドルという意味なのか、Uber全体の製品開発予算の話なのか曖昧だ。後のほうでは2025年のR&D費用が9%増えて34億ドルになり、さらに増えると書いてあるので、では2026年予算は何なのかも分かりにくい。また CTO が「設計段階に戻った」と言っておきながら、同時にコストは増え続けるとも書かれていて、後退しているのか拡大しているのかも分からない。しかも「バックエンドコード更新の11%をAIが書いている」という文まで添えておきながら、肝心の予算額がいくらだったのか、本当に超過したのか、その結果何が起きたのかの説明がない。だから私はこれを本当に奇妙な記事だと感じた