AIに懐疑的だったLinuxの生みの親が認め始めた、AIによるソフトウェア開発の変化

Linuxとは何か

Linux（リナックス）は、世界中のサーバーやクラウドサービス、組み込み機器などで広く利用されている、オープンソースのOS（オペレーティングシステム）の基盤です。

WindowsやmacOSと同じように、コンピューターを動かすための仕組みですが、Linuxは誰でもソースコードを確認し、改良に参加できることが大きな特徴です。

厳密には、LinuxはOSの中核を担う「カーネル」を指します。カーネルは、CPUやメモリ、ストレージ、ネットワークなどのハードウェアと、アプリケーションの間で動作する重要なソフトウェアです。

Linuxカーネルには世界中の企業や開発者が参加しており、長年にわたって改良が続けられています。

Linuxの生みの親、リーナス・トーバルズ氏とは

リーナス・トーバルズ（Linus Torvalds）氏は、フィンランド出身のソフトウェア開発者です。

1991年、ヘルシンキ大学の学生だったトーバルズ氏は、後にLinuxとなるOSカーネルの開発を始めました。

その後、Linuxは世界中の開発者が協力する巨大なオープンソースプロジェクトへと成長しました。

また、トーバルズ氏は2005年に、現在のソフトウェア開発で広く使われているバージョン管理システム「Git」も開発しています。

現在もLinuxカーネル開発の中心人物であり、新しいコードや修正を取り込む際の品質管理に大きな役割を果たしています。

「AI業界は90％がマーケティング」と語っていたトーバルズ氏

トーバルズ氏は、生成AIの可能性を認めながらも、AIブームには批判的な姿勢を示してきました。

2024年、オーストリアのウィーンで開催されたOpen Source Summitでのインタビューでは、AIを興味深い技術だと評価する一方、AI業界について「90％がマーケティングで、10％が現実」と表現しました。

当時のトーバルズ氏は、AIが本当にどのような仕事に利用されるようになるのか、数年経ってから判断したいという考えを示していました。

その姿勢は、AIが技術的に無価値だというものではありません。実際の成果が十分に示されていない段階で、期待ばかりが先行することへの警戒でした。

その後、AIを活用したプログラミングに対する評価も、少しずつ具体的になっていきます。

2025年には、AIを使ってプログラムを作る「バイブコーディング」について、初心者がプログラミングに触れるきっかけとして肯定的に評価しました。ただし、長期間の保守が必要な本番システムでは、AIに任せきりにすることの危険性も指摘しています。

さらに2026年1月には、自身の趣味のソフトウェア開発でAIコーディングツールを使用したことも明らかにしました。

トーバルズ氏の姿勢は、AIを否定するものから肯定するものへ突然変わったのではなく、実際の利用経験と技術的成果を見ながら評価を更新してきたものといえます。

Linuxの開発で、AIによる修正が当たり前になりつつある

2026年11月8日、トーバルズ氏はLinuxカーネルの次期バージョン「Linux 7.4-rc2」の公開を開発者向けメーリングリストで告知しました。

rc2とは、正式リリース前に公開される2番目のテスト版を意味します。

今回の更新では、多数のファイルに変更が加えられました。その一部はCoccinelleという既存のコード解析・自動変換ツールを使った修正で、比較的単純な変更が広範囲に適用されています。

こうした従来型の自動修正とは別に、トーバルズ氏は今回の更新の多くが、さまざまなAIによる修正をきっかけとしていたことにも言及しました。

そして、AIによる修正について毎回説明するのはやめ、今後は当たり前のこととして扱ってもよいだろう、という趣旨の発言をしています。

AIの活用が特別な試みではなく、日常的な開発プロセスの一部になり始めていることを示す発言です。

バグの報告より、修正の方が速くなった

今回、特に注目されたのがBPFと呼ばれるLinuxカーネルの機能です。

BPFは、Linuxの内部で安全性を検証したプログラムを実行するための仕組みで、ネットワーク処理、システム監視、セキュリティなどに利用されています。

トーバルズ氏によると、BPFの開発に携わるアレクセイ・スタロボイトフ氏から、新しいバグ報告が届くペースよりも、修正が届くペースの方が速くなったという報告を受けたそうです。

これについてトーバルズ氏は、事実であれば歓迎すべき状況だと述べています。

ただし、この報告はLinuxカーネル全体の状況を示すものではありません。ほかの開発領域では、まだ同様の状態に達していないとも説明しています。

それでも、これまでAIによって大量のバグ報告が寄せられ、確認作業の負担が増えていた開発現場にとって、修正作業が追いつき始めたことには重要な意味があります。

AIによるバグ発見は、必ずしも開発を効率化しない

AIによるソフトウェア開発では、コードを生成する能力ばかりが注目されがちです。

しかし、実際の開発では、コードを書くこと以上に、そのコードが正しく動作するか、既存の機能に悪影響を与えないかを確認する作業が重要になります。

例えば、AIが100件のバグを報告したとしても、そのうち多くが誤検出や重複報告だった場合、開発者は確認作業に多くの時間を費やすことになります。

たとえ実際の不具合であっても、再現方法が不明確であったり、修正案が提供されなかったりすれば、開発チームの仕事は増えるばかりです。

実際、トーバルズ氏は2026年にも、大量のAI生成バグ報告がLinuxのメンテナーに大きな負担を与えていることを問題視していました。

一方で、同年7月にはAIツールの利用を一律に禁止する考え方にも反対し、技術的な有用性に基づいて判断する姿勢を明確にしています。

つまり、問題はAIを使用するかどうかではなく、AIが開発プロセス全体にどれだけ貢献しているかという点にあります。

AIの価値は、コードの生成量から問題解決の成果へ

今回のニュースで重要なのは、AIが大量のコードを書いたことでも、単にバグを多く発見したことでもありません。

AIを利用した修正が実際の開発に取り込まれ、特定の領域ではバグ報告を上回るペースで修正が進むようになったことです。

もっとも、修正件数が報告件数を上回っただけでは、開発効率が改善したと断定することはできません。修正の品質、レビューに必要な時間、新しい不具合の発生状況なども評価する必要があります。

それでも、AIの活用を考えるうえで、一つの重要な方向性が見えてきます。

これまでのAI活用では、「どれだけコードを生成できるか」「どれだけ多くの問題を発見できるか」が注目されてきました。

これからは、AIによって発見された問題がどれだけ確実に解決され、開発者の負担がどれだけ軽減されたかが、より重要な評価基準になるでしょう。

これはソフトウェア開発だけでなく、一般企業のAI導入にも共通する考え方です。

AIが大量の資料を作成したり、膨大な改善案を提案したりしても、それを人間がすべて確認しなければならないのであれば、業務全体の生産性が高まるとは限りません。

重要なのは、AIの処理能力そのものではなく、AIを導入した結果として、業務全体の成果がどれだけ改善されたかということです。

AIブームに慎重だったトーバルズ氏が、実際の開発成果に基づいて前向きな評価を示し始めていることは、AIが実験的な活用から、実務に組み込まれる段階へ進んでいることを示す一例といえそうです。

おまけ

トーバルズ氏のAIに対する姿勢の変化を振り返る