AIコーディングが当たり前になった時代、開発者にとっての課題は「いかに速く書くか」から「いかにコードの品質を担保するか」へと移りつつある。このような背景の中で、その価値が見直されているのが「SonarQube」だ。IDE上でのリアルタイム解析やQuality Gateによる品質管理の自動化、さらに「SonarQube MCP Server」を使ったAIエージェントとの連携にも対応したSonarQubeは、単なるコード品質管理ツールから、“開発生産性を引き上げる存在”へと進化しているという。Developers Summit 2026ではSonarSource Japanの施文翰氏が登壇し、SonarQubeの最新機能について、デモを交えながら紹介した。

　「社内の開発はほぼすべてDevinの軍団に委任している」——そう断言するのは、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を開発したCognition AIのCo-Founder & PresidentであるRussell Kaplan氏だ。2024年のDevinリリース以来、日本は米国に次ぐ第2の市場へと成長。その勢いを受け、Cognition AIはこのほど日本法人を設立し、カントリーマネージャーに正井拓己氏を迎えた。ソフトウェア開発の未来とはどのような姿か。また、なぜアジア初の拠点として日本を選んだのか。両氏に話を聞いた。

　近年、生成AIはビジネスの現場に急速に浸透しており、コード生成や情報検索、ドキュメント作成など、さまざまな場面でAIを活用することが当たり前になりつつあります。一方で、この変化はエンジニア教育のあり方にも大きな影響を与えています。特に企業のエンジニア研修では、「生成AIをどう使うべきか」という新しい問いが生まれています。AIを活用すれば教育は効率化できるのか。それとも、学習者の思考力や問題解決力を弱めてしまうのか。その答えの一例として、前後編の2回にわたり、株式会社ギックスが社内の未経験者エンジニア向け研修のために構築した、答えを出さない「自律学習支援AI」について紹介します。前編では、従来の生成AIを教育に活用する際の懸念点と、それを踏まえた自律学習支援AIの設計方針について解説します。

　多くの企業がAIの導入を模索する一方で、取り組みが単なる技術的検証（PoC）に留まり、組織変革や具体的な現場の成果に結びつかないケースは多い。AIが真の価値を発揮するには、単なるツール導入を超え、現場の課題に「定着」させるプロセスが不可欠だ。本稿では、株式会社スクウェア・エニックスで行われた社内コンテスト「プロセス改善AIチャレンジ」で技術検証を担った3名にインタビューを行った。AI＆エンジン開発ディビジョンの星野貴彦氏、情報システム部の窪田庄太氏、情報システム部マネージャーの小林正幸氏に対し、AIがもたらす技術的効率化と組織変革のヒントを聞いた。また、同コンテストを機にAI開発部門と情報システム部の相互理解を実現した、若手エンジニアの主体的な成長にも注目する。

　ソフトウェア開発において主流となっている「ソースコード中心のDevOps」は、サプライチェーン攻撃の増加や、ソースコードをビルドした後に生成されるバイナリファイル（アーティファクト）の管理不足といった課題を抱え、ソフトウェアへの脆弱性の混入を防ぐことが困難になってきている。JFrogのシニアソリューションエンジニア 前田友樹氏は、ビルド後に生成されるバイナリファイル中心のDevOpsを実現することで、この課題を乗り越えられると語る。前田氏が、JFrogの製品を活用し信頼性の高いDevOpsを実現するヒントを紹介した。