エンジニアの働き方 Spotifyは 上から下まで変化が起こっています。ほんの数ヶ月の間に、社内で最も評価の高い技術者たちは、コードエディタの前で何時間も過ごすことから、自分たちに代わって重労働の多くを担う人工知能システムを管理するようになったのです。
プラットフォームの幹部によると ストリーミングスター開発者たちは12月以降、手動でコードを一切書いていません。これは単なる誇大宣伝ではなく、統合への確固たるコミットメントの結果です。 ジェネレーティブAI これは、ソフトウェア開発フロー全体を通じて、アプリの内部動作と、スペインおよびヨーロッパの他の地域のユーザーに提供される新機能の両方ですでに顕著になっています。
「Spotify の優秀なプログラマーたちは、12 月以来コードを 1 行も書いていません。」
結果発表中に 2025年の第XNUMX四半期Spotifyの共同CEO、グスタフ・セーデルストロムは、テクノロジー業界全体に響き渡るフレーズを発した。「彼らの最高のエンジニアは 「彼らは12月以来、1行もコードを書いていません。」言い換えれば、トップクラスのパフォーマンスを誇るプロファイルは、もはや従来の方法ではプログラムされません。
同じスピーチで、セーダーストロームは、これらの開発者がキーボードの役割を、 建築家と監督者 自動化システムの。命令を一つ一つ入力するのではなく、何を構築する必要があるか、システムがどのように動作するかを定義し、AIが提案するコードが要件を満たしているかどうかを検証します。
幹部は、この変化は単独の実験ではなく、 新たなステージのスタート地点 会社にとって。その考え方は明確です。エンジニアはコードを書く「ビルダー」ではなく、オーケストラの指揮者となり、AIモデルが反復的で膨大なタスクを処理するのです。
この議論は、 人工知能 モントリオール大学などの研究によると、AIは言語的創造性において既に平均的な人間を凌駕しています。多くの専門家は、この能力がプログラミングにも完全に転用され、従来の人間の仕事が副次的な役割に追いやられるのではないかと懸念しています。
しかし、Spotifyの場合、公式メッセージはエンジニアがまだ 最後の言葉AI はコードを提案して生成しますが、それをレビューし、修正し、本番環境に何を組み込むかを決定するのは人間です。
ホーンクとクロード・コード：Spotifyの自動化脳の仕組み
この変化の核心は 鳴きますこれはSpotifyが開発した社内システムで、生成AIをチームの日常業務に統合するためのものです。単なる単発のアシスタントではなく、高度なモデルとエンジニアの標準的な作業ツールを接続するインフラストラクチャです。
Honkでは、 クロード・コード新機能を生成したり、バグを修正したり、モジュール全体を書き換えたりできる特殊なプログラミングモデルです。興味深いのは、それがどのように統合されているかです… Slack また、自動化システム（ChatOps）にも搭載され、開発者が通常の通信環境を離れることなく、携帯電話やラップトップから AI を操作できるようになります。
セーダーストロム氏は、これを分かりやすく説明するため、非常に鮮明な例を挙げた。Spotifyのエンジニアが朝の通勤途中に携帯電話でSlackを開き、クロードに iOSアプリのバグを修正したり、新機能を追加したりするユーザーがまだ地下鉄やバスに乗っている間に、モデルは変更を生成し、アプリケーションの更新バージョンを構築します。
プロセスが完了すると、新しいビルドが送り返されます Slack エンジニアが確認できるようにし、問題がなければオフィスのパソコンを起動することなく生産ラインに組み込むことができます。同社によると、このサイクルにより、 「途方もない」展開時間 変更はほぼリアルタイムでユーザーに伝えられます。
この計画は、ヨーロッパのテクノロジーエコシステムでますます顕著になっている傾向と一致しています。AIはもはや補助的なツールではなく、 開発パイプラインの中心プロセス、レビュー、リリースに深く組み込まれています。
AIを活用した1年間で50以上の新機能
自動化への取り組みは単なる言葉ではない。Spotifyは2025年までに自動化を導入したことを強調している。 50以上の関連機能と設定 同社のプラットフォーム上で。これは、社内ワークフローにおけるHonkとClaude Codeの導入に直接結びついている。
スペインおよびヨーロッパの他の地域のユーザーにとって最も目立つ新機能は次のとおりです。 テキスト生成プレイリストこれらはプロンプトプレイリストとも呼ばれます。使い方はシンプルです。ユーザーが自然言語で聴きたい曲（例えば「雨の午後に勉強したいリラックスできるロック」など）を入力すると、システムが自動的にそのリクエストに合わせた音楽セレクションを作成します。
オーディオブックの分野では、このプラットフォームは ページマッチこのツールを使うと、紙の本のページをスキャンして、音声版の同じ箇所にジャンプできます。この機能は、テキスト認識とAIモデルを組み合わせることで、両方の読書体験を同期させます。
もう一つの追加は この曲についてこのオプションは、再生中の楽曲に関するコンテキスト情報（制作の詳細、興味深い事実、楽曲の背景にあるストーリーなど）を提供します。この追加レイヤーは、多くのヨーロッパのユーザーのリスニング体験に既に組み込まれており、単なる再生を超えたプラットフォームの奥深さを引き出しています。
さらに、自動化の推進は、次のような最近の機能と並行して進んでいます。 AI生成プレイリスト、検出ツールの改善とインターフェースの継続的な調整により、言語モデルと変更を迅速に展開する機能の両方のメリットが得られます。
Spotifyの新機能：チャット、ChatGPTの統合、オーディオの改善
プログラミング方法の変更に加えて、Spotify はアプリの日常的な使用に直接影響するさまざまな機能を展開しており、その多くはそのような環境で開発およびテストされています。 AI支援プログラミング.
最も印象的なのは、 アプリケーション内の個人およびグループチャットこの機能のおかげで、ユーザーは WhatsApp や他のプラットフォームに移動しておすすめを共有したり共同リストについて話し合ったりすることなく、ネイティブのチャット スペースで曲やオーディオブックにコメントすることができます。
このシステムは、一定の制限を設けて設計されています。 以前にコンテンツを共有したことがあるユーザーとのみチャットを開始できます。例えば、共同プレイリスト、Jam、Mixなどです。これにより、Spotifyはアプリ環境内で誰が誰に連絡できるかをある程度制御しようとしています。
もう一つの関連する新製品は ChatGPTへのSpotify統合顧客との会話の中でサービスについて言及する際、 チャットボットトレーニングから仕事への集中まで、さまざまな気分や状況に合わせたリストをリクエストし、パーソナライズされた推奨事項をほぼ瞬時に受け取ることができます。
するオプション テイストプロファイルから特定の曲を除外するこれは、ホワイトノイズ、子供向け音楽、あるいは特定の音を聴きたいが、おすすめに干渉させたくないというユーザーにとって特に便利です。これにより、音楽のおすすめは、リスナーの実際の好みにより合ったものになります。
ロスレスオーディオ、ミックス、そして新しいウィークリーラップ
オーディオ分野に限って言えば、Spotifyは次のようなユーザー向けのサービスを強化している。 Spotifyはプレミアム の到着とともに ロスレスオーディオサービスが展開されているすべての市場で、最大24ビット/44,1kHzのFLAC音質でご利用いただけます。この改良は、特にオーディオファン文化が根強いヨーロッパ市場で重視される、より高音質な再生を求めるユーザーを対象としています。
これに加えて、同社は機能を強化した。 ミックスこの機能を使用すると、曲間のスムーズなトランジションを作成したり、イコライザーを調整したり、音量を調整したりして、よりシームレスな再生を実現できます。目標は、ワークアウトセッションや集中力を高めるためのプレイリストを聴く際に特に効果を発揮する、曲間のトランジションを可能な限りスムーズにすることです。
もう一つ最近の賭けはバージョン 毎週包装これは、年末の定番サマリーのミニチュア版のようなものです。ユーザーは毎週、自分の音楽視聴習慣に関するパーソナライズされた統計情報を受け取り、最も頻繁に再生されるアーティスト、曲、ジャンルなどのデータを受け取ります。
この週刊ラップには、 共有可能な画像 ソーシャルメディアでの統計情報に加え、Spotifyアプリ内やInstagram、WhatsAppなどの外部プラットフォームを通じて、これらの統計情報を友達に直接送信する機能も追加しました。これにより、特にスペインをはじめとするヨーロッパ諸国の若いユーザーの間で人気の、音楽視聴のソーシャルな側面が強化されます。
プラットフォーム自体によれば、コードとデータ分析で AI を集中的に使用することで、開発、実験、最終製品の間のサイクルが閉じられ、これらの機能の多くが非常に迅速に展開可能になったとのことです。
コードを入力する開発者からAIを指揮するアーキテクトへ
Spotifyで起こっている変化は、ソフトウェアエンジニアリングの世界におけるより広範な変革を反映しています。 古典的なプログラマーの役割 欧州の大手テクノロジー企業で最高幹部が何をしているかを説明するには、これでは不十分になり始めている。
Honkのようなシステムでは、コードを一行ずつ書くことはもはや中心的な作業ではありません。最も経験豊富なエンジニアが引き継ぎます。 問題を特定し、解決策を設計し、品質を監視する モデルが生成するものの。機械的な作業は軽減されるが、技術的な基準と結果に対する責任の重みは増す。
Spotify はまた、ハイブリッド アプローチを主張しています。つまり、上級プロファイルは AI に大きく依存する一方で、ジュニア デベロッパーは学習を継続します。 「昔ながらのやり方で」、手動でコードを書いて、構造、アルゴリズム、言語のベストプラクティスに関する基本的な知識を統合します。 Java.
同社は、このハイブリッドモデルにより、新世代がAIの裏側を理解せずにAIに盲目的に依存することを防ぎ、一方でベテランの専門家を機械が十分に確実に処理できる反復的なタスクから解放できると主張している。
Spotify以外にも、Ars Technicaなどの専門メディアが取材した他の開発者たちは、AIツールがわずか数ヶ月で、ちょっとした補助から、 自分で課題を全て解決する。 から テストを修正する 機能全体を実装できなかった多くの人は、すべてを手作業で行う場合と比べて、生産性が数倍から、場合によっては 10 倍も速くなると述べています。
生産性、雇用代替への疑念と恐怖
この変化を歓迎する人は皆ではない。多くの専門家はAIを 面倒な作業を省くための味方生成されたコードの信頼性、そしてとりわけ中期的に雇用に与える影響についても疑問が高まっている。
様々なメディアのインタビューを受けた開発者は、現在のツールの品質は非常に高いことを認めている。 プログラミングとデバッグソフトウェア業界では、文学作品の執筆など、他の分野の複雑な創造的作業にはまだ準備ができていないにもかかわらず、「すでにすべてを変えつつある」ということに多くの人が同意しています。
主な懸念は、仕事がどうなるかということだ。まず、ルーチンのコーディングがAIに引き継がれ、次にアーキテクチャ設計の一部がAIに引き継がれ、そして後には、おそらく 製品管理これらのツールと連携して働くことに適応できない人は、市場でのチャンスがますます少なくなるだろうと主張する人もいます。
Spotifyでは今のところ、AIはエンジニアに取って代わったのではなく、むしろ日々の仕事を変えたというのが公式見解です。経験豊富な開発者はより付加価値の高いタスクに注力し、若手の専門家は技術知識の確固たる基盤を築き続けています。
この議論はヨーロッパで非常に活発に行われており、EU当局は AIに関する規制枠組み これは、これらのテクノロジの社内使用と、ソフトウェア業界を含む業界全体への影響の両方に影響を及ぼします。
SpotifyのAIにとっての強みとなる独自の音楽データセット
スウェーデン企業は、プログラミング方法を超えて、人工知能を自社の最大の資産を活用するための重要なリソースと見ています。 音楽消費データ スペインおよびアフリカ大陸の他の地域のユーザーを含む、世界中の何百万人もの人々が利用しています。
決算発表の中で、ソーダーストロム氏はSpotifyが 独自仕様で複製が難しいデータセット聴取パターン、嗜好、文化的行動に基づいています。Wikipediaなどのオープンリソースとは異なり、音楽においては多くの質問に対して単一の正解があるわけではありません。
「ワークアウトに最適な音楽は何か？」といった例は、この多様性を如実に表しています。アメリカでは、かなりの数の人がヒップホップを好みますが、一方で何百万人もの人がデスメタルのようなより過激なスタイルを好みます。ヨーロッパでは、状況はさらに複雑で、 EDM、ヘビーメタル、ラテンポップ ジムやナイトライフのBGMを競い合う。
このモザイク全体がデータセットに入力され、Spotifyによれば、そのデータセットは毎回充実していく。 モデルを再訓練するユーザーが音楽を聴いたり、曲を保存したり、スキップしたりするほど、AIは学習し、パーソナライゼーションが向上します。その結果、よりカスタマイズされた体験がユーザーのアプリ利用時間を延ばし、競合他社に対するプラットフォームの地位を強化する好循環が生まれます。
エンジニアリングの観点から見ると、この大量の情報は新しい機能を迅速にテストして検証するのにも役立ち、Honk を動かす自動化開発モデルに完全に適合します。
AI、創造性、そしてプログラミングの未来
Spotifyの動きは、 生成AIは急速に進歩している 伝統的に創造的と考えられてきた分野において、モントリオール大学の研究では、特定のモデルが言語的創造性において平均的な人間よりも優れていることが示唆されており、ライティング、デザイン、プログラミング関連の職業の将来について懸念が生じています。
メディア関係者でさえ イーロン·マスク 彼らは、AIが複雑なコードを書き、維持する能力を持つようになることで、2020年代末までにプログラミングという職業が深刻な影響を受ける可能性があると示唆し、議論を再燃させています。Google、Anthropic、Microsoftといった大手テクノロジー企業は、既にこれらのシステムを活用して社内プロセスの一部を自動化しています。
この文脈において、Spotifyは 実用的なケース 近い将来はどうなるでしょうか。エンジニアがいなくなるわけではありませんが、彼らの仕事の重点は問題の定義、監督、高レベルの意思決定に移り、AI が日常的な業務の実行を引き継ぎます。
問題は、このモデルが広まった場合、欧州やその他の先進国の労働市場がどのように再編されるかである。新たな専門職のプロファイルが出現する可能性が高い。 AIシステムの管理と監査一方、現在ジュニアプログラマーが行っているタスクの一部は完全に自動化されています。
一方、ユーザーはこの移行による効果にすでに気づき始めています。より多くの機能、より速い起動、より頻繁に変更されるアプリなど、これらはすべて、主にバックグラウンドでコードを書き込むテクノロジーによってサポートされています。
Spotifyで起こっていることは、 ソフトウェア開発は新たな段階に入りつつある同社の優秀なプログラマーたちは、手作業でコードを入力することを事実上やめているが、スペインと欧州の他の国々の両方で、プラットフォームを動かす人工知能を導き、制御し、活用する上で、彼らの役割はこれまで以上に重要になっている。
