AI駆動型コーディングエージェント『Clein』の軌跡：爆速開発とチームスケーリングの秘訣

皆さん、こんにちは。今回は、AI駆動型コーディングエージェント「Klein」の運用責任者を務める私が、エージェント駆動型企業としてのKleinの成長、そしてAIを活用した高速なソフトウェア開発のプロセスと、そこから得られた教訓についてお話しします。

私はKleinのHead of Operationsとして、社内のあらゆる業務に携わっています。本記事では、特に以下の点に焦点を当てて解説していきます。

• エージェント駆動型コーディング企業としての運営の実態
• AIを活用した高速なソフトウェア開発で得られた教訓
• AI開発エージェントをクラウドで実行する重要性

Kleinの誕生と驚異的な成長

Kleinは、素晴らしい開発者であるSA Rwan氏によって、Anthropicのハッカソンプロジェクトとして誕生しました。彼はハッカソンでは残念ながら優勝を逃しましたが、そこで止まることなく開発を継続しました。その結果、Kleinは最も広く採用されるオープンソースのコーディングエージェントの一つへと成長したのです。

私がKleinを知った時には、すでに多くの著名な企業が利用しており、中にはSalesforceのようにKleinをベースにした製品を開発している企業もあるほどでした。私が2024年1月にKleinに参加した時点では約30万回のインストール数でしたが、現在は350万回を超え、その数はさらに増え続けています。

「特殊部隊エージェント」としてのKlein

私にとってKleinは、まさに「特殊部隊エージェント」のような存在です。当初、私はCursorのような他のAIコーディングツールも試しましたが、「私の仕事を完全に肩代わりしてくれるか？」という点では、まだ十分ではないと感じていました。しかし、Kleinに出会った時、その能力に深く感動しました。ファイル編集やターミナル操作といった、当時としては非常に画期的な機能を備えていたからです。ソフトウェアエンジニアとして、これほど時間を節約できるツールは大きな恩恵でした。

個人的な体験として、ある退屈なサーバーサイドアプリケーション開発がありました。私はその作業に5日かかると見積もっていましたが、Kleinにわずか25ドルをかけることで、午後のひとときで完了させることができたのです。この経験を通じて、AIがもたらす生産性向上の可能性を強く実感し、Kleinへの参加を決意しました。AIは確実に私たちの働き方を変える、そう確信した瞬間でした。

Klein社の成長とスケーリングの課題

私がKleinに加わった当時、チームはSA氏とマーケティング担当者の2名のみでした。数百万ドルの資金を持つ競合のCursorと戦うためには、迅速なチームのスケーリングが不可欠でした。しかし、会社を急速に成長させることは容易ではありません。いかにして破綻することなく、チームを最速で拡大させるかという課題に直面しました。

この課題は、私たちが採用における価値観や、開発してきたAI機能を最大限に活用する方法について深く考えるきっかけとなりました。

AI時代の人材採用とチームビルディングの教訓

チームを拡大する中で、私たちはいくつかの重要な教訓を得ました。これらは、厳しい経験を通じて学んだ貴重なものです。

1. AIを「学習ツール」として活用する人材を採用する

AIに完全に仕事を任せようとする人材よりも、AIを「学習ツール」として活用する人材の方がはるかに優れた成果を出します。AIは非常に強力なツールですが、私の最大の懸念は、私たち自身の推論能力を低下させてしまう可能性があることです。AIにすべての決定を任せてしまえば、私たち自身の役割はどこにあるのでしょうか。私たちはAIよりも優れた直感力を持っていることが多いので、AIを使って学び、自身の思考力を鍛えることが非常に重要です。

2. 候補者のAI活用経験を深く聞く

誰もがAIに触れていますが、情熱を持ってAIで何かを構築している人は稀です。採用面接では、候補者がAIで具体的に何をしてきたのか、どのようなストーリーを持っているのかを深く尋ねるべきです。これにより、単なる知識だけでなく、実際にAIを使いこなす能力と情熱を見極めることができます。

3. 直感を信じる

新しいチームメンバーについて少しでも不安を感じる場合、その不安は解消されないことが多いです。特に採用マネージャーとしては、初期段階でこのような懸念を明確にし、真摯に耳を傾けるべきです。なぜなら、誰かを解雇するプロセスは常に苦痛であり、誰もそれを望まないからです。

4. 学び合える人材を採用する

「自分自身が学びたいと思える人を採用する」という考え方を大切にしています。もし彼らが自分のマネージャーになったとしても喜んで学びたいと思えるような人材は、通常素晴らしい採用となります。これらの原則により、Kleinは創業時の2人から38人規模へと急速に成長することができました。

大規模チームにおけるコード品質と開発速度の維持

しかし、チームが大きくなるにつれて新たな問題が発生しました。多くの新しい、しかし経験の浅いエンジニアが加わり、彼らが作成するPR（プルリクエスト）が非常に大規模でレビューが困難になったのです。

これはシニアエンジニアに大きな負担をかけ、ジュニアエンジニアが自ら問題を深く考える機会を奪い、結果としてチーム全体の開発速度を低下させました。そこで私たちは、コードの質を維持しつつ開発速度を最大化するための戦略を考え出す必要がありました。

「Vibe Coding」の禁止とその理由

もちろんKleinでは、Klein自身を開発するためにAIエージェントを活用しています。しかし、開発速度が低下し始めたとき、私たちは「Vibe Coding」を禁止するという決断をしました。

Vibe Codingとは、具体的には、AIエージェントに完全にコード生成を任せ、開発者自身はコードを十分に理解しないまま進める開発手法を指します。個人的なサイドプロジェクトや顧客向けのデモ作成には有効かもしれませんが、複雑なプロジェクトではこの手法は破綻します。

私たちは「もしあなたが自分のPRを理解できないなら、誰も理解できない」という厳しいフィードバックを与えました。したがって、書かれたコードの全ての行に開発者自身が責任を持つことが求められます。

小さなPRとエージェントルールによる品質担保

また、「小さなPR」を推奨しています。これを強制するために、Kleinではエージェントにルールを設定するという新しいパラダイムを導入しました。このルールにより、たとえエンジニアが無意識にVibe Codingをしてしまっても、エージェントがルールに従ってクリーンで読みやすいコードを生成し、適切な開発プロセスを促すことができます。

さらに、エージェントはテストの作成を支援したり、エンジニアにテスト作成の正しい方法を教えたりすることも可能です。これにより、コードの品質を維持しつつ、チーム全体の開発能力を向上させることができます。

まとめ

本記事では、AI駆動型コーディングエージェント「Klein」の成長過程と、そこから得られたチームのスケーリング、そして開発プロセスの教訓を共有しました。

AIは開発プロセスを劇的に加速させる強力なツールですが、その活用には戦略とチームの意識が不可欠です。AIを単なるタスク実行者としてではなく、学習と生産性向上のためのパートナーとして捉え、コードの品質とチームの成長を両立させるアプローチが求められます。

Kleinが示したように、AIエージェントを適切に運用し、チームに浸透させることで、競合に打ち勝つ高速な開発と持続可能な成長を実現できるでしょう。AI時代を生き抜く開発チームにとって、これらの教訓が皆様の一助となれば幸いです。

参考動画

• How We Run Klein with AI - YouTube