Proton CTO、AI活用をコード生成から開発工程全体の見直しへ

ProtonのCTO、Bart Butler氏が2026年11月1日付で、約1カ月前に書いた社内向けのAIエンジニアリング方針を公開しました。コードを書く作業の高速化にとどまらず、テストや承認で作業が滞る原因まで見直すよう呼びかけています。

AIの失敗を、その場限りの修正で終わらせない

Butler氏は、エンジニアの役割を、モデルやエージェントを導いてよりよいコードを作らせる仕事へ移すべきだと主張しています。AIが繰り返し失敗する原因を調べ、今回の問題を直すだけでなく、次の作業でも同じ失敗を減らせるようにする考えです。

具体例として挙げているのは、リポジトリに置く前提情報や、共通のスキル、プロンプトです。個人とAIのやり取りに閉じず、同僚も使える形で蓄積することを求めています。

コード生成の先で、どこに作業が詰まるか

メモでは、既存の手順の中でAIに個々の作業を速めてもらう段階を「フェーズ1」と呼んでいます。次の「フェーズ2」では、継続的インテグレーション（CI）、設計、承認、仕様策定、コードレビューなどを見渡し、ボトルネックに応じて工程そのものを組み直す必要があるとしています。

一方で、人間の専門知識や判断、説明責任は引き続き重要だと強調しています。文書化とテストも欠かせず、テストの作成・保守が安くなれば、どこまでテストを増やすかという基準も変わり得ると述べています。

個人で変えられない開発基盤には、会社として投資

チームや会社全体の開発基盤を変えるには、個々の工夫だけでなく組織の体制や資源が必要だと指摘しています。エンジニアには自力で実施できない改善を提起するよう求め、Proton側も必要な投資を組織として進める方針を示しました。

このメモは、セキュリティや信頼性、インフラの詳細設計までは扱っていません。確定した導入日程も示されておらず、Butler氏は関連する取り組みを今後数日から数週間で伝えるとしています。