GitLab、AI時代を形作る19世紀の経済理論に賭ける

現代の開発者ツール業界の重鎮の一つであるGitLabには、もはや説明はほとんど必要ありません。同社は、ソース管理、CI/CD、セキュリティスキャン、コラボレーション、デプロイメントを単一のシステムで管理するソフトウェア開発ライフサイクルのアイデアを普及させた先駆者です。しかし今、GitLabはまったく新しいパラダイムに向けて自らを再構築しています。それは、AIエージェントが構築されるソフトウェアの量を増やし、開発者はすべてのコードを自分で書くのではなく、機械が生成したコードの監督、レビュー、調整に時間を費やすというものです。

共同創業者のSid Sijbrandijが2024年に退任してからCEOを務めるBill Staplesは今週、レイオフ、経営陣の交代、製品統合、AI駆動ソフトウェア開発への重点強化など、一連の変更を発表しました。この見直しは、GitLabにとって困難な時期に行われています。同社の時価総額は過去15ヶ月で約66%下落し、約37億ドルとなり、投資家はAIがソフトウェア開発と開発者ツールをより広くどのように再形成するか疑問視しています。

Staplesは、この下落を鎮める答えがあると考えています。月曜日に公開された公開書簡の中で、StaplesはAIがソフトウェア業界を縮小させるのではなく、拡大させると主張しています。ソフトウェアの生産をより安くすることが、より多くのソフトウェアへの需要を生み出すという考えです。経済学者はこれをジェボンズのパラドックスと呼びます—より効率的な蒸気機関が石炭消費を減らすどころか増加させたのと同じ効果にちなんで名付けられた19世紀の経済理論—そしてGitLabはその未来をこれに賭けています。Staplesは「ソフトウェア生産のコストが崩壊するにつれて、その需要は拡大する」と書いています。

手紙の詳細を掘り下げると、StaplesはGitLabが「エージェンティック時代」と呼ぶものの周りに構築されたいくつかの大規模なアーキテクチャおよび組織上の賭けを指摘しています。「ソフトウェアは機械によって構築され、人間によって指示される」とStaplesは書き、「エージェントは計画、コーディング、レビュー、デプロイ、修復を行う」と述べています。重要なことに、Staplesはこれがエンジニアの重要性を低下させることはないが、彼らの価値の所在は変わると主張しています。開発者は、より高度なシステム設計、アーキテクチャ、ガバナンス、障害の推論、およびソフトウェアライフサイクル全体で動作するAIシステムの群れの調整に焦点を当てることになります。

このフレームワークは、GitLabがなぜオーケストレーションにこれほど重点を置いているのかを説明するのにも役立ちます。Staplesの説明では、新しい課題は、リポジトリ、パイプライン、承認、デプロイメント、およびエンタープライズポリシーシステム全体で同時に動作する多数のエージェントを調整することです。「エンタープライズはエージェントの活動を必要としていない」とStaplesは指摘します。「彼らが必要としているのは、ビジネスを前進させる動作するソフトウェアです。オーケストレーションは、そこに到達するためのレイヤーです。」このシフトをサポートするために、GitLabは基盤プラットフォームの大部分を「マシンスケール」の要件に合わせて再構築しています。Staplesは、既存の開発者インフラストラクチャは主に人間のペースのワークフローを中心に設計されており、個々の開発者がプルリクエストを開き、パイプラインをトリガーし、比較的予測可能な速度でコードをコミットするようになっていると主張しています。AIエージェントはそのダイナミクスを完全に変えます。「エージェントは並行してマージリクエストを開き、24時間体制でパイプラインをトリガーし、人間のチームがかつて経験したことのない速度でコミットをプッシュする」とStaplesは書いています。

GitLabはすでにこの新しい方向性の基盤を築いており、1月に立ち上げたDuo Agent Platformもその一つです。2月にThe New Stackに語ったところによると、Staplesはコーディングは決して本当のボトルネックではなかったと主張しています。開発者は1日のうちコーディングに費やすのはわずか10〜20%で、残りはレビュー、パイプライン実行、セキュリティスキャン、コンプライアンスチェックに費やされています。「コードがさらに高速に生成されても、コーディングに続くキューに詰まるだけだ」と彼は述べました。Duo Agent Platformは、コーディング部分だけでなく、そのライフサイクル全体を自動化するGitLabの試みです。

同社のより大きな賭けの中には、GitLabをよりAPIファーストで構成可能なサービスに再構築すること、エージェント固有のAPIを開発すること、そして開発ライフサイクル全体で自律ソフトウェアエージェントを調整できるオーケストレーションシステムを再設計することが含まれています。しかしGitLabは、AI時代における最大の優位性は、より古くて広大なものから来る可能性があると考えています。それは、すでにそのプラットフォームを流れているエンタープライズコンテキストの量です。「すべての開発ツールベンダーは、同様のコード生成機能に収束している」とStaplesは書いています。「コモディティ化されないのは、モデルが扱えるユニークなコンテキストです。それは、計画、コード、レビュー、セキュリティ、デプロイ、運用をすべてのプロジェクトとリポジトリにわたって接続し、チームの長年の作業で蓄積されたデータモデルです。」

この議論は、コード生成モデルが業界全体で収束している一方で、組織のコンテキストは再現が難しいということです。同社は、GitLabの既存のエコシステム内で動作するエージェントは、リポジトリ、CI/CDパイプライン、デプロイメント、承認、運用履歴を網羅する長年の顧客ワークフローデータから引き出すことで、より良い決定を下すことができるという賭けを実質的に行っています。これにより、ガバナンスがエンタープライズ顧客への同社のポジショニングの大きな部分を占め続ける理由も説明できます。Staplesはガバナンスを、企業が本番システム内でより多くの自律エージェントを安全に展開できるようにするメカニズムとして提示しています。「レースカーと同じで、制御を維持できなければ、速く走っても意味がない」と彼は書いています。

ただし、タイミングはGitLabにとってやや気まずいかもしれません。同社は元々GitHubの最も信頼できる競合の一つとして登場し、その後、より広範なソフトウェアライフサイクルとエンタープライズDevOpsツールに再ポジショニングしました。しかし、ここ数ヶ月でGitHubに対する不満が開発者コミュニティの一部で高まっているにもかかわらず（信頼性の苦情から、Microsoftの下でのプラットフォームの方向性への批判まで）、GitLabは主要な受益者にはなっていません。考えられる理由の一つはスイッチングコストです。GitHubのCI/CDワークフロー、統合、ツールに深く組み込まれているチームは、不満を抱えていても簡単には移行しません。皮肉なことに、同じダイナミクス（競争上の堀としてのプラットフォームの粘着性）こそが、GitLabがAI時代に自社のエンタープライズ顧客に対して今賭けているものです。あるコミュニティメンバーがXで述べたように、「GitLabがこのGitHub大失敗の時代に大きくならないのはクレイジーだ」と。

従来の開発者ツール市場は歴史的に開発者シートごとに課金してきました。AIエージェントはその方程式を複雑にします。多くの開発者の仕事をこなせるが、シートは必要ありません。ソフトウェアがはるかに大量かつ高速に生産できるようになれば、従来の開発者ツール企業がその世界でどのように価値を獲得するかという疑問が生じます。GitLabの答えは、AIはエンジニアの必要性を減らす速度よりも速くソフトウェア全体の需要を増加させ、そして機械速度でエージェントを調整できるプラットフォームは、結果としてより価値が高くなる（低くはならない）というものです。これはAI界ではおなじみの議論であり、BoxのCEO Aaron Levieなどの経営陣からも同様の主張がなされています。

ブロガーでオープンソース開発者のSimon Willisonは、AIに対する「ジェボンズのパラドックスに触発された希望」は彼の考えにほぼ沿っていると書いていますが、GitLabの立場はビジネス上のインセンティブにも形成されていると警告しています。特に、投資家がAIエージェントが開発者ツール企業の長期的な経済性にどのように影響するか不確かな時期にです。「もしあなたのビジネス全体がソフトウェアエンジニアリングの成長と、より多くの高い収益を生むシートの生産に依存しているなら、エージェントがその効果を持つと信じる強力なインセンティブがある」とWillisonは書いています。GitLabにとって、賭けはジェボンズの理論がエージェンティックAI時代にも当てはまることです—代替案は考えたくもありません。