ソフトウェアチームにおけるAI利用パターン

チームが構築する LinearにおけるAI利用パターン 000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111111111111112222222222222222222222222222222222222222222222222333333333333333333333333333333333333333333333344444444444444444444444444444444444444444444444455555555555555555555555555555555555555555555555556666666666666666666666666666666666666666666666777777777777777777777777777777777777777777777777888888888888888888888888888888888888888888888899999999999999999999999999999999999999999999999992026 Linear Orbit Inc. EDITION 01 - TIM QI (2026) 毎日、何万人ものチームが Linear でソフトウェアを開発しています。6年間で、AIが広く普及する前から現在に至るまでの製品開発の様子を詳細に把握することができました。モデル企業やコーディングツールは、トークン使用量やコード量について多くの情報を公開していますが、それは仕事の一層に過ぎません。私たちは、最初 の課題からそれをクローズするプルリクエストまで、製品開発のワークフロー全体を垣間見ることができる、非常に有利な立場にあります。Linear の外部で行われるAI利用は私たちには見えませんが、これは市場全体ではなく、私たち自身の顧客基盤内での採用状況を示しています。 この移行期間中に、私たちは3つの側面を調査します。誰がAIを利用しているか、それが Linear での時間の使い方をどのように再形成するか、そして出荷量に変化があるかどうかです。これらを合わせることで、2026年におけるAI支援型製品開発の現状を固定し、次回の版で測定するための基準となります。 機能別の採用率 AI採用はあらゆる機能に広がっています 2026年1月から6月にかけて、AI機能を利用しているユーザーの割合は、すべての機能で倍増しました。プロダクトが最も速く、12％から34％に増加し、コードベースから最も遠いゴー・トゥ・マーケット（GTM）でさえ、5％から18％になりました。私たちはジョブタイトルを正規化して役割を分類しますが、これは端の部分でいくらかのエラーを伴いますが、パターンはラベル付けのアーティファクトには広すぎます。 機能別の Linear AI 機能の利用率（過去30日間） Founder+16pp エンジニアリング+18pp プロダクト+22pp デザイン+16pp GTM+13pp 0% 10% 20% 30% 40% 50% 機能別の Linear AI 機能の過去30日間の利用率 セグメント 1月 2026 6月 2026 変化 Founder 14% 30% +16パーセンテージポイント エンジニアリング 12% 30% +18パーセンテージポイント プロダクト 12% 34% +22パーセンテージポイント デザイン 6% 22% +16パーセンテージポイント GTM 5% 18% +13パーセンテージポイント 1月 2026 6月 2026 詳細情報 N = 2026年1月と6月にアクティブだった有料ユーザー 127,000人 経営陣による採用率 採用はトップまで行き届いています 経営陣は、チームと同等かそれ以上の率でAIを個人的に利用しています。201人以上の企業では、CEOは6ヶ月で9％から36％に増加し、このレポートで最も大きな増加率を示しました。これは、最も上位のリーダーがテクノロジーを読書ではなく利用することで学んでいることを示唆しています。企業規模はサードパーティのエンリッチメントから取得されるため、このカットはレポートの他の部分よりも少ないワークスペースをカバーしています。 経営陣別の Linear AI 機能の利用率（過去30日間） Founder 201++16pp 51-200+12pp 1-50+16pp CEO 201++27pp 51-200+11pp 1-50+14pp CPO 201++21pp 51-200+15pp 1-50+25pp CTO 201++24pp 51-200+16pp 1-50+17pp 0% 10% 20% 30% 40% 50% 経営陣別の Linear AI 機能の過去30日間の利用率 セグメント 1月 2026 6月 2026 変化 Founder, 201+ 10% 26% +16パーセンテージポイント Founder, 51-200 15% 27% +12パーセンテージポイント Founder, 1-50 15% 31% +16パーセンテージポイント CEO, 201+ 9% 36% +27パーセンテージポイント CEO, 51-200 15% 25% +11パーセンテージポイント CEO, 1-50 7% 21% +14パーセンテージポイント CPO, 201+ 3% 24% +21パーセンテージポイント CPO, 51-200 10% 26% +15パーセンテージポイント CPO, 1-50 11% 36% +25パーセンテージポイント CTO, 201+ 11% 35% +24パーセンテージポイント CTO, 51-200 12% 28% +16パーセンテージポイント CTO, 1-50 16% 33% +17パーセンテージポイント 1月 2026 6月 2026 詳細情報 N = 2026年1月と6月にアクティブだった経営陣 13,300人 企業規模別の採用率 あらゆる規模で採用は一貫しています AI採用は、スタートアップからエンタープライズまで、ほぼすべての規模で約3倍になりました。企業規模は、通常、組織が新技術にどれだけ速く対応するかを予測する良い指標ですが、ここではほとんど影響がありません。 企業規模別の Linear AI 機能の利用率（過去30日間）（従業員数） 1001+ FTE+17pp 201-1000 FTE+19pp 51-200 FTE+16pp 1-50 FTE+14pp 0% 10% 20% 30% 40% 50% 従業員数別の Linear AI 機能の過去30日間の利用率 セグメント 1月 2026 6月 2026 変化 1001+ FTE 8% 25% +17パーセンテージポイント 201-1000 FTE 9% 27% +19パーセンテージポイント 51-200 FTE 9% 25% +16パーセンテージポイント 1-50 FTE 8% 23% +14パーセンテージポイント 1月 2026 6月 2026 詳細情報 N = 2026年1月と6月にアクティブだった、企業規模が判明している有料ユーザー 199,000人 アプリケーション - 作成と整理 チームはシステムにより多くのものを投入しています 2025年6月から2026年6月にかけて、作成、トリアージ、コメントの時間がほぼすべての機能で増加し、エンジニアリングでは作成とトリアージだけで約17％増加しました。創業者（Founder）はより大きな変動を示し、作成で17分、コメントで26分増加しましたが、彼らはより小さなコホートであり、よりノイズが多いです。より多くの作業にはより多くの調整が必要であり、その調整はエージェントが作用するコンテキストをますます設定しています。 1ユーザーあたりの平均月間時間、2025年6月 vs 2026年6月 作成とトリアージ Eng+5m プロダクト-1m デザイン+3m GTM+4m Founder+17m 割り当てと更新 Eng+3m プロダクト0m デザイン+3m GTM+3m Founder+7m コメント Eng+5m プロダクト+1m デザイン+2m GTM+6m Founder+26m 0m 15m 30m 45m 60m 75m 機能別の、課題の作成、トリアージ、割り当て、更新、コメントに費やされた平均時間（分）、2025年6月対2026年6月 セグメント 2025年6月 2026年6月 変化 作成とトリアージ, Eng 24m 28m +5分 作成とトリアージ, Product 38m 37m -1分 作成とトリアージ, Design 22m 25m +3分 作成とトリアージ, GTM 27m 31m +4分 作成とトリアージ, Founder 40m 57m +17分 割り当てと更新, Eng 16m 19m +3分 割り当てと更新, Product 26m 26m 0分 割り当てと更新, Design 12m 15m +3分 割り当てと更新, GTM 12m 15m +3分 割り当てと更新, Founder 22m 29m +7分 コメント, Eng 35m 40m +5分 コメント, Product 48m 49m +1分 コメント, Design 32m 34m +2分 コメント, GTM 49m 55m +6分 コメント, Founder 39m 64m +26分 2025年6月 2026年6月 詳細情報 N = 54,300人（2025年6月）→ 89,000人（2026年6月）の有料ユーザー アプリケーション - 課題作成 AIはほぼ半数の課題を作成しています 2年前、1000件の課題のうちAIによって作成されたのは1件未満でした。現在、チームはLinearで作成されるすべてのもののほぼ半数をAIを使用して作成しており、現在のペースではすぐに人間とインテグレーションを合わせた数よりも多くなるでしょう。 ソース別の週ごとの課題作成数（千件） 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 2024年7月 2025年1月 2025年7月 2026年1月 2026年7月 エージェントとMCPクライアント対人間とインテグレーションによる週ごとの課題作成数（千件）、2024年6月から2026年8月、インポートされた課題を除く 週 2024年6月3日 0 605 2024年6月10日 0 599 2024年6月17日 0 582 2024年6月24日 0 689 2024年7月1日 0 602 2024年7月8日 0 628 2024年7月15日 1 621 2024年7月22日 0 627 2024年7月29日 1 650 2024年8月5日 0 654 2024年8月12日 1 624 2024年8月19日 0 660 2024年8月26日 1 650 2024年9月2日 1 670 2024年9月9日 1 690 2024年9月16日 1 692 2024年9月23日 1 725 2024年9月30日 0 696 2024年10月7日 1 726 2024年10月14日 1 724 2024年10月21日 1 741 2024年10月28日 1 721 2024年11月4日 1 760 2024年11月11日 0 760 2024年11月18日 1 795 2024年11月25日 1 677 2024年12月2日 1 765 2024年12月9日 1 800 2024年12月16日 1 770 2024年12月23日 0 373 2024年12月30日 0 460 2025年1月6日 1 825 2025年1月13日 1 878 2025年1月20日 1 869 2025年1月27日 1 920 2025年2月3日 1 930 2025年2月10日 1 924 2025年2月17日 1 890 2025年2月24日 1 934 2025年3月3日 1 942 2025年3月10日 1 974 2025年3月17日 3 971 2025年3月24日 3 984 2025年3月31日 1 985 2025年4月7日 1 999 2025年4月14日 1 974 2025年4月21日 1 994 2025年4月28日 3 1029 2025年5月5日 5 1037 2025年5月12日 7 1063 2025年5月19日 9 1042 2025年5月26日 11 992 2025年6月2日 18 1095 2025年6月9日 18 1074 2025年6月16日 28 1064 2025年6月23日 34 1148 2025年6月30日 35 1092 2025年7月7日 44 1166 2025年7月14日 40 1137 2025年7月21日 41 1164 2025年7月28日 45 1177 2025年8月4日 52 1171 2025年8月11日 50 1206 2025年8月18日 55 1177 2025年8月25日 47 1225 2025年9月1日 48 1200 2025年9月8日 46 1299 2025年9月15日 45 1272 2025年9月22日 45 1294 2025年9月29日 58 1338 2025年10月6日 62 1352 2025年10月13日 68 1350 2025年10月20日 65 1382 2025年10月27日 74 1414 2025年11月3日 85 1461 2025年11月10日 85 1457 2025年11月17日 91 1436 2025年11月24日 93 1299 2025年12月1日 122 1473 2025年12月8日