一言サマリー

Refactoring Englishの読者はどこから来ているのか？

ハイライト

• 蓋を開けてみると、Refactoring Englishの読者の大半は米国外から来ていることがわかった。
• AI支援コーディングを使いすぎている。

目標の達成度

毎月のはじめに、その月に達成したいことを宣言しています。結果は次のとおりです。

Refactoring Englishの章を2つ公開する

• 結果: “Why Improve Your Writing?”と「Improve Your Grammar Incrementally」を公開した
• 評価: A

Refactoring English読者向けのライブイベントを企画する

• 結果: デザインレビューに関するディスカッションを企画した
• 評価: A

Refactoring Englishの指標

訪問数も注文数も減少していますが、これは主に1月が異常値だったためで、「The Most Popular Blogs of Hacker News in 2025」が原因でした。さらに、Hacker Newsのモデレーターが「My Eighth Year as a Bootstrapped Founder」をフロントページに掲載してくれたおかげで、幸運な上乗せもありました。

Refactoring Englishの読者はどこから来ているのか

1月にも触れたとおり、本に地域別価格を導入しました。当初はデータをきちんと追っていませんでしたが、注文通知を見る限り、注文の大半は米国外から来ているように見えたので、データを詳しく調べてみました。

最初の疑問は、地域別価格を利用する注文が本当に過半数を占めているのか、ということでした。

結果はそのとおりでした。Refactoring Englishの購入者の大半は今や米国外です。米国が占めるのは注文数で28%、収益で40%にすぎません。

また、英語が主要言語ではないインドやブラジルといった国からの購入が多いことにも驚いたので、英語を主要言語とする国とそうでない国とに分けて確認してみました。

驚いたことに、Refactoring Englishの注文の過半数は英語が主要言語ではない国々から来ています。ただし収益ベースでは、英語圏の国々がわずかに過半数を占めています。

次の疑問は、国によってウェブサイト訪問者に対する購入率に差があるのか、ということです。

なんと、カザフスタンの読者は6人に1人が本を購入しています！カザフスタンで広告を打ち始めるべきかもしれません。

もっとも、カザフスタンの極端な結果はたった1人の顧客に基づくものなので、おそらく外れ値でしょう。それに、サイトのアクセス解析がカザフスタンからの訪問者を過小にカウントしている可能性も高いと思います。

では、ウェブサイト訪問者数が多い上位の国に絞ったらどうなるでしょうか。

米国はウェブサイト訪問者数が最も多い国ですが、本を購入する割合は比較的低く（0.5%）とどまっています。

最も購入率が高いのはインドの読者で、訪問者の2.5%が本を購入しています。収益ベースで最も貢献が高いのはカナダの読者で、訪問者1人あたり約0.47ドルの売上につながっています。

明らかに、もっとインドとカナダに媚びた内容にする必要があるようです。Dockerの例をすべてクリケットの例に置き換え、Shopifyを褒める機会をもっと増やせるかもしれません。

地域別割引の修正

米国に次いで訪問者が多いのは中国（全体の5.9%）ですが、中国での売上はゼロでした。当初は、中国では電子書籍の購入があまり一般的ではないのかと思っていましたが、試しに中国向けにどんな地域別割引を提供しているか確認したところ、なんとゼロだったのです。中国向けにはまったく地域別割引を提供していませんでした。

価格生成スクリプトで2つのミスをしていました。

• Stripeが現地通貨に対応している国のみを対象にしていた。
• さらに、そのフィルターをかけた上でさえ、Stripeが現地通貨に対応している多くの国を誤って除外していた。

現地通貨の件は今考えると馬鹿げています。割引を提供しつつ、支払いは米ドルで受け取ればよかったのです。それに、なぜあれほど多くのStripe対応国を漏らしてしまったのか自分でもよくわかりません。お気に入りになったカザフスタンさえ漏れていました！

当初、地域別割引を提供していたのは約39か国だけでした。修正後は156か国に増えました。そして修正から12時間以内に、カザフスタンから新たな注文が入ったのです。

非ネイティブ話者に焦点を当てるべきか

Refactoring Englishの読者の大半が英語を第二言語とする国々から来ていることを考えると、非ネイティブ話者により役立つように本の内容を調整すべきでしょうか。

何人かの読者から、非ネイティブ話者向けの英語のコツについて尋ねられました。取り組みたいとは思っていますが、私自身は非ネイティブとして文章を書いた経験がありません。本に載せる内容は、又聞きしたことではなく、自分自身が実際に使っているテクニックにしたいと思っています。

今のところ最善のアイデアは、非ネイティブの編集クライアントを見つけ、その文章に見られるパターンを本に取り入れることです。ただ、現時点ではまずv1を完成させたいと考えています。電子書籍の良いところは、正式リリース後も繰り返し改善していける点です。

AI支援コーディングが自分にとって問題になりつつある

AIをソフトウェア開発に使い始めて約1年半が経ちますが、大きな転換点が2つありました。

• 2025年2月に、コードエディタに統合されたAIエージェントを使い始めたこと
• 2025年12月に、（隔離された環境内で）フル権限で動作するAIエージェントを動かし始めたこと

12月以降、AI支援コーディングに費やす時間がどんどん増えています。仕事でもプライベートでも、AIが占める割合が増え続けています。

以前はメールやSNSを過剰にチェックする悪癖がありました。この1か月、何度も「もう午後4時なのに、まだメールもSNSもチェックしていない」と気づくことがありました。ただし、それはAIの渦にハマって他のことをすべて忘れていたからでした。

毎月「これは問題だろうか？」と考えていましたが、ここ数週間で、やはりこれは問題だと認めざるを得なくなりました。

私は普段、毎朝机の上の小さなメモ帳にその日のスケジュールを書き出して仕事を始めます。1日を30分単位のブロックに分け、各ブロックで何をするかを書き込むのです。これまで、規律を保てているときはスケジュールどおりに進められていました。意志力が弱まっているときでも、楽しいタスクが1〜2ブロック分はみ出す程度でした。ところがAI支援コーディングでは、スケジュールを作っても完全に無視して一日中AIで遊んでいる、という状態になりつつありました。

AIに対して、薬物やアルコールのような「依存症」があるとは言いませんが、本の完成のような、より重要だと自分でもわかっている仕事から、AI支援コーディングに気を逸らされているのは確かです。

AIが特に魅力的で、のめり込みやすい理由はいくつかあります。

AIコーディングはエキサイティングだ

どんな技術でも統合でき、どんなプログラミング言語でも書け、どんなツールでもインストールできるような感覚があります。以前は新しいソフトウェアを使う際に煩わしい摩擦がつきものでしたが、今ではほとんどAIに任せて、インストールやデバッグの方法を考えてもらえば、うまくいってしまいます。

90年代にビル・ゲイツはBusiness @ the Speed of Thoughtという本を出版しました。読んだことはありませんが、AIを使うたびにそのタイトルを思い出します。文字どおり思考の速さというわけではありませんが、これまで想像していたものよりはるかに近い感覚です。機能のアイデアを思いつき、AIエージェントに簡単に説明するだけで、数分後にはその機能が形になっているのです。

AIコーディングには自然な限界がない

AI以前から、1時間コーディングするつもりが3時間やってしまうことはよくありました。しかし、コーディングを続けられる時間には自然な限界がありました。数時間集中して開発作業をすると脳が疲れ果て、作業は不快になったり非生産的になったり、あるいはその両方になったりしたのです。

AIがあれば、何時間でも深く考えずに作り続けることができます。そしてたとえ考える必要がある場面でも、AIによって技術的負債を抱え込むことがこれまでになく簡単になりました。自分でコーディングしているときは、その場しのぎの汚いやり方をしたくありません。なぜなら、そのハックを保守するのは自分だからです。しかし、すべてをAIにやらせていると、場当たり的で汚いコードの痛みを感じないのです。

AIコーディングは可変報酬をもたらす

ギャンブルを依存性にする要因の一つが可変報酬です。私たちの脳は、決まった予測可能なスケジュールでお金をくれるシステムよりも、ランダムな間隔で10ドルをくれるシステムのほうに強く惹きつけられます。

意図的かどうかは別として、AIエージェントに関する私の体験は大きくばらつきます。ときには2,000行のログファイルを渡すと、質問する前に問題を診断してくれることもあります。別のときには、簡単なタスクを渡したのに、次の20分間あてもなくコードベースをさまよい続けることもあります。

待ち時間が5秒なのか20分なのかわからないので、1分ほどエージェントをじっと見つめ、数分ごとに強迫的にチェックし、待っている間に別のAIタスクを始めてしまいます。そして複数のエージェントの間を行き来しているうちに、それぞれが何をしているのかさえわからなくなります。

AIで最も苛立たしい経験の一つは、AIエージェントに長時間のタスクを設定し、数時間後に戻ってきたら、自分が離れて数分後に作業を中断し、「次のステップはフルビルドを試すことですが、30〜60分かかります。続けますか？」と聞いてきたときです。もちろん続けてほしい！だからタスクを任せたのに！

今のうちに稼いでおく

AIがソフトウェア業界に具体的にどんな影響を与えるかを正確に予測するのは難しいですが、エコシステムを完全にひっくり返すことになるのは確信しています。私たちは今、大規模な激変の初期段階にいるのです。

結果次第では、ソフトウェア開発者としての道が残る可能性もありますが、「ソフトウェア開発者」が特別な知識やスキルを必要とする仕事である最後の1、2年にいる可能性が少なくとも20%はあるとも思っています。エレベーターガールのようになってしまうかもしれません。

現時点では、私のような立場の開発者にとって、AI支援開発が特に魅力的に映る要因がいくつかあります。

• AIはジュニアエンジニアにも役立ちますが、最もうまく活用できるのはシニアエンジニアです
• 複数のAI企業が価格競争を激しく行い、VCマネーでコストを補助しています。
  • 私は定額プランを利用していますが、APIコストに換算すると月約4,000ドル相当を消費しており、その料金でさえおそらくVCの補助が入っています。

AIの利用をコントロールし直す方法

AIの利用を管理可能な範囲に戻すために、いくつか有効だとわかったテクニックがあります。

• 一日のはじめにAIプロジェクトから始めない
  • もしAIから始めてから本の執筆に取りかかると、エキサイティングで簡単なタスクから、難しくて地味なタスクへと切り替えることになります。
  • 代わりに一日を1時間の執筆から始めれば、その日のハードなタスクを終えたことになり、あとは上り坂を登る必要がなくなります。
  • ただ、夜通しで長時間のAIタスクを仕掛けることが多いので、朝にその結果がどうなったか気になってしまうのが難点です。
• 並行するAI駆動プロジェクトを減らす
  • 並行作業はエージェント間を行き来できるので魅力的に感じます。
  • しかし実際には、常にどれかのエージェントが注意を必要とする皿回し状態になり、のめり込みすぎてしまうと感じています。

まとめ

何を成し遂げたか

• 新しい章を2つ公開した
• 「Eversource EV Rebate Program Exposed Massachusetts Customer Data」を公開し、マサチューセッツ州公益事業局に苦情を申し立てた

学んだこと

• 一日のはじめにAIコーディングプロジェクトから始めないこと。
  • 気が散りすぎるし、より難しくて重要なことに切り替えるのが難しすぎる。

来月の目標

• Refactoring Englishを完成させる
  • 完全に磨き上げられて編集された状態にはならないだろうが、すべての章を完成させたい。