一言でまとめると

『Refactoring English』の読者はどこから来ているのでしょうか。

ハイライト

• 実は『Refactoring English』の読者の大半は米国外から来ていることがわかりました。
• AI支援コーディングを使いすぎています。

目標の達成度

毎月初めに、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した。

『Refactoring English』の2章を公開する

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

『Refactoring English』読者向け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ました
• 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「The Most Popular Blogs of Hacker News in 2025」の影響で異常値だったためです。今回はHNのモデレーターが「My Eighth Year as a Bootstrapped Founder」をトップページに掲載してくれたおかげで、また運良くアクセスが伸びました。

『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なかったのですが、注文通知を見る限り、注文の多くが米国以外から来ているように感じたので、データを詳しく調べてみることにしました。

最初の疑問は、本当に注文の大半が地域別価格を利用しているのか、ということでした。

そのとおりでした。現在、『Refactoring English』の購入者の大半は米国外のお客様です。件数ベースでは米国が28%、収益ベースでも40%にとどまっています。

インドやブラジルのように英語が第一言語ではない国からの購入が意外と多いことにも驚き、英語を第一言語とする国とそうでない国で分けて確認してみました。

驚いたことに、『Refactoring English』の注文の大半は英語を第一言語としない国から来ていました。ただし、収益ベースでは英語圏の国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、サイト訪問者数に対する購入率に差があるのか、ということでした。

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出すべきかもしれません。

もっとも、カザフスタンの極端な数値は顧客が1人だけ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少なく見積もっている可能性もあります。

では、サイト訪問者数が多い上位の国に絞って見たらどうなるでしょうか。

米国は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%にとどまっています。

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大きいのはカナダの読者で、カナダからの訪問者1人あたり約0.47ドルの売上につながっています。

どうやら本の中でもっとインドとカナダに媚びる必要がありそうです。Dockerの例をすべてクリケットの例に置き換えたり、Shopifyを褒める機会をもっと増やしたりしようかと考えています。

地域別割引の修正

米国に次いで訪問者が多いのは中国で、全体の5.9%を占めていますが、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の程度の地域別割引を設定しているか確認したところ、驚いたことに割引がゼロでした。中国向けには地域別割引をまったく提供していなかったのです。

価格を生成するスクリプトで2つのミスをしており、そのせいで非常に多くの国が除外されていました。

• Stripeが現地通貨に対応している国だけを対象にしていました。
• さらに、この条件で絞った上でさえ、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ました。

現地通貨の件は今思えば的外れでした。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ばかりのカザフスタンまで漏れていました！

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りました。

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。

非ネイティブ向けの英語のコツについて尋ねてくる読者も数人います。取り組みたいテーマではありますが、私自身が非ネイティブとして書いた経験はありません。本に載せるのは、又聞きの情報ではなく、自分自身が実際に使っているテクニックだけにしたいと考えています。

現時点で最善のアイデアは、非ネイティブの編集クライアントを見つけて、その文章に共通するパターンを探し、本に盛り込むことです。ただ、今はまずv1を完成させたいと思っています。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を続けられることです。

AI支援コーディングが問題になりつつあります

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ました
• 2025年12月に、分離された環境の中でフル権限を与えたAIエージェントを動かし始めました

12月以降、AI支援コーディングに費やす時間は増える一方です。仕事中も仕事以外の時間も、どんどん大きな割合を占めるようになっています。

以前はメールやSNSを過剰にチェックする悪い癖がありました。この1か月は、気づくと午後4時になっているのにメールもSNSもチェックしていない、ということが何度もありました。ただ、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向き合わざるを得なくなりました。

私は普段、毎朝机の小さなメモ帳にその日のスケジュールを書くことから仕事を始めます。1日を30分単位に区切り、その時間に何をするかを書き込みます。これまでは、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。意志の力が弱いときでも、楽しい作業が1～2コマ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、スケジュールを立てても完全に無視して一日中AIで遊んでしまう状態になっていました。

薬物やアルコールのような意味での「依存症」があるとは言いませんが、AI支援コーディングに気を取られて、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目を逸らしてしまっています。

AIが特に魅力的に感じられ、つい没頭してしまう理由がいくつかあります。

AIコーディングはワクワクする

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、どんなツールでも導入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たびに面倒な摩擦がありましたが、今は大抵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。

1990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。読んだことはないのですが、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区切りがない

AI以前から、1時間コーディングするつもりが3時間にな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頭が疲れ果て、作業が苦痛になったり、非効率になったり、あるいはその両方になったりしたものです。

AIがあれば、深く考えることなく何時間でも作り続けられます。たとえ考える必要がある場面でも、AIのおかげで技術的負債を抱えるハードルはこれまでになく低くなりました。自分でコードを書いているときは、あとで自分がその場しのぎのコードを保守しなければならないので、雑なやり方をしたくありません。しかし、すべてをAIにやらせていると、雑で醜いコードの痛みを感じずに済んでしまうのです。

AIコーディングは可変報酬をもたらす

ギャンブルを依存的にさせる要因の一つに可変報酬があります。人間の脳は、決まった予測可能なスケジュールでお金がもらえる仕組みよりも、ランダムなタイミングで10ドルがもらえる仕組みの方に強く惹きつけられるのです。

意図されたものかどうかはわかりませんが、AIエージェントに関する私の体験は振れ幅が非常に大きいです。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れば、簡単なタスクを与えたのに次の20分間コードベースをあてもなく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ため、とりあえず1分ほどエージェントをじっと見つめ、数分おきに強迫的に確認し、待ち時間の間に別の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するうちに、それぞれが何をしているのかさえわからなくなってしまうのです。

AIで最もいら立たしい経験の一つは、長時間のタスクをAIエージェントに任せ、数時間後に戻ってきたら、数分後に作業を中断して「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。続行しますか？」と聞いてきたときです。もちろん続行してほしいのです！だからこそ任せたのです！

稼げるうちに稼いでおく

AIがソフトウェア業界にどのよう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は確信しています。私たちは今、大変革の初期段階にいます。

成り行き次第では、ソフトウェア開発者として進む道は残されていますが、同時に、少なくとも20%の確率で、「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年にいるのではないかとも考えています。エレベーター係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、最もうまく使いこなせ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の資金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あたり約4,000ドル分を消費しており、そのレート自体もおそらくVCの補助によるものです。

AIの使いすぎをコントロールする方法

AIの使用量を適切な水準に戻すために、効果があった方法がいくつかあります。

• 朝一番にAIプロジェクトから始めない
  • AIから始めてその後本の執筆に取りかかると、ワクワクする簡単な作業から、難しくて地味な作業へ切り替えることになります。
  • 代わりに朝一番に1時間の執筆から始めれば、その日の大変な作業は終わったことになり、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、朝になると結果がどうなったか気になってしまい、実行するのは簡単ではありません。
• 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のような状態になり、のめり込みすぎてしまいます。

まとめ

今月やったこと

• 新しい章を2つ公開しました
• 「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申し立てを行いました

学んだこと

• 朝一番にAIコーディングのプロジェクトから始めないこと。
  • 気が散りすぎ、もっと難しく重要な作業に切り替えるのがあまりにも困難になります。

来月の目標

• 『Refactoring English』を完成させる
  • 完全に磨き上げて編集された状態にはなりませんが、すべての章を書き上げたいと考えています。