コーディングエージェントがツール選択に用いる基準とブランド構築の停滞

AI の台頭により、検索エンジン最適化（SEO）から、エージェントによる回答としてコンテンツを提供することを目的とした「回答エンジン最適化（AEO）」へと関心が移りつつあります。さらにその先には、大規模言語モデル（LLM）にブランドの情報を影響させることを目指す「生成エンジン最適化（GEO）」という概念も存在します。

では、ソフトウェアツール自体も再編成されるのでしょうか？Claude Code、Codex、Cursor といったコード支援エージェントが、特定のデバッグスイートやペネトレーションテスト、マイグレーションツール、パッケージマネージャー、データベースなど、お好みのコア機能ツールの選択に強い傾向を示すようになるでしょうか。

開発者向けツールの成長支援企業である Armature は、その答えは「イエス」だと考えています。

本気度（Skin in the Game）

この分野において極めて大きな利害関係を抱える Armature は先週、「コーディングエージェントの選択にどう影響を与えるか」という広範な研究の一環として、製品が選ばれる仕組みを解明する実験分析の詳細を発表しました。その目的は、コーディングエージェントがツールをどのように考え、発見し、選択するのか、そして各カテゴリで最終的にどのツールが勝つのかを理解することです。

Armature の共同創業者である Theodore Otzenberger は The New Stack に対し、「ソフトウェア開発者は他のどの職業よりも急速に AI を導入しており、モデルの賢さが向上し、基盤技術がさらに洗練されるにつれて、タスク全体をエージェントに一任するケースが増えている」と語っています。

「分析で 17,000 回のツール選択セッションを監視した結果、ツールベンダーが 20 年かけて築いてきたブランド構築が、まるで時止まりのように機能していないことがわかりました」とオッツェンバーガー氏は語ります。「エージェントはコンテナが起動すると即座に Docker を選びますが、その後に提供されているサンドボックスの現状を把握できず、結局ツールを選択しないという結果になります。かつて製品で築いた評判はモデルの重み（ウェイト）として引き継がれますが、今日ではそれが異なる重力の下で機能しているのです。」

「エージェントこそが、どのツールをコードベースに組み込むかを決める主体となった」とオッツェンバーガー氏は指摘します。これは現在、開発者向けツールのベンダーにとって「死活問題」です。ベンダーは自社のツールが言及され、選択され、必須のステータスへと引き上げられるよう努めなければなりません。そうすることで、コード生成エージェントにとって使いやすさが保証されるのです。彼は、そうでなければ明日には「スタックから完全に姿を消す」と断言しています。

意思決定者たちが変わろうとしています…

「研究全体、すべての痕跡、そして公開されたプロンプトをすべてオープンにしました。誰でも検証でき、現在の立ち位置を確認できます。」とオッツェンバーガー氏は付け加える。「この状況は新しいエージェントやモデルが登場するたびに変わるので、私たちはアストラとフェイブル 5.1 に関する完全な研究を改めて実行しようとしています。意思決定のプロセスを理解することは、もはやエンジニアリングの問題となっています。」

オッツェンバーガー氏と同社共同創業者のルイ・スクレミン氏は、バイブコーディングを行う開発者からスタートアップのジュニアエンジニア、大企業のシニア開発者に至るまで、さまざまなタイプの人間開発者ペルソナを対象に、合計 1,163 のプロンプトバリエーションを用いた数千回におよぶツール検索セッションを監視した様子を語っています。なお、同社が発表する主要な数値は、17,000 セッション全体ではなく、検証済みの 5,292 セッションからなる小規模なサブセットに基づくものです。

実験分析の実施方法

この調査では、75 のリポジトリ（個別に異なるコードベース）を対象とし、Claude Code、Codex、Cursor という 3 つのコーディングエージェントを比較しました。これにより、エージェントが単に推奨を行うだけでなく、実際にどのようにツールを実装するのかを検証しています。

分析は公開された GitHub リポジトリを対象に実施され、プログラミング言語やフレームワーク、サードパーティ製サービス、デプロイメントプラットフォーム、チーム規模、コードベースの経歴などに関連する統計データが抽出されました。対象としたオープンソースリポジトリはエンタープライズソフトウェア大手よりもスタートアップによって作成される可能性が高いため、研究チームは理想的なパネル分布を実現するために、公開データを基に統計データのバイアスを調整しました。

その後、3 つのコーディングエージェントに、コードベースの要件に完全に一致する実世界のリポジトリを作成するタスクを割り当てました。さらに、コードベースの一部を削除したバリエーションも生成されました。エージェントによるさらなるバイアスを防ぐため、架空の社名や人工的な Git ヒストリー、偽物の API キーが併用されました。また、このケースでは Gemini 3.7 Flash をオーケストレーターとして機能させることで、ループ内の擬似的な人間を構築しました。

「擬似人間は常に最上位の解決策を採用するか、コーディングエージェントに最適な選択肢を選ばせて実装させます。しかし、初期段階で質問を一切せずに実装を指示すると、特定のサードパーティ製ソリューションの選定権限を問うことができないため、エージェントがすべて自社開発に偏るバイアスが生じることが分かりました。この『人間』をループに組み込むことで、当初観測されたリーダーツールおよびクラウドプラットフォームネイティブソリューションの支配力を弱め、より現実的な結果へと導くことができました」と Armature は説明しています。

研究チームは、エージェントのツール選択について何を学んだのでしょうか？

Armature の分析でも、リポジトリの文脈が鍵となることは意外ではありませんでした。エージェントに「勝てるメール/コミュニケーションサービスプロバイダー」を尋ねさせたところ、4 つの異なる言語で書かれた 4 つのコードベースから、それぞれ異なるツールが勝利しました。

TypeScript コードでは Resend が勝利（89 回中 55 回）。

Python では SendGrid が勝利（24 回中 22 回）。

Go では Postmark が勝利（24 回中 20 回）。

Java では Azure ACS が勝利（23 回中 22 回）。

Armature はまた、異なるコーディングエージェントが異なる情報源を参照し、結果として意見が分かれることも突き止めました。

Cursor の意思決定は、セッションの 3 分の 2 でウェブ情報を基にしています。

Codex はほぼ常にウェブ検索を利用しますが（セッションの 94%）、その 10 回のクエリ中 9 回で site などの演算子を使用します。

Claude Code は主に事前学習された知識（priors）に依存し、ウェブ検索を行うのは約 30% のケースだけです。ただし検索を行う場合、Codex よりも 3 倍多くのページを閲覧します。

この 3 つのエージェントが同じツールを選ぶのは全体の 42% に過ぎず、Claude Code は Codex や Cursor と比べて自社製ツールの採用率がほぼ 2 倍（19% vs 10%）となっています。

これは裏口からやってくる調達行為だ

Glokal AI OÜ の創設者兼 CTO、Jeet Pattanaik 氏は The New Stack に対し、Armature が提供する開発者向けツールの成長支援サービスは、「インセンティブが存在するからこそ成立しているカテゴリー」に属すると指摘。これは実質的に「裏口からやってくる調達行為（procurement arriving through the back door）」であると述べています。

「注目されることと、実際に選ばれ続けることは別物だというのが、私が最も強く感じた点です」とパタナイク氏は言います。「PayPal は 139 回言及されましたが一度も選ばれることはありませんでした。LangChain は最も多く言及されたフレームワークで 194 回に上りましたが、実際に選ばれたのはたった 4 回だけです。このギャップこそがビジネスモデルそのものであり、重要なのはブランド認知度ではなく、エージェントが意思決定を行う瞬間にたまたま読み込んだ情報だということです。」

パタナイク氏は、エージェントの判断を分ける要因は驚くほど些細なものであると指摘しています。

「今後ベンダーが最適化するのは、リポジトリの文脈（今回の調査でも言及されています）に加え、ツールのサポートドキュメントと価格設定ページです。これらは、読み飛ばさず、ロゴに魅了されず、保留条項を文字通り受け取る非人間の読者向けに提示されることになります。これは奇妙な新種の SEO であり、かつての SEO がゲーム化されたように、この新しい形式も同様に悪用されることになるでしょう」とパタナイク氏は付け加えています。

このような分析が実世界の開発者に与える影響は、今後数ヶ月間で話題になるような内容になる可能性があります。

この種のアライメントは成長するトレンド

MailChannels の創設者であるケン・シンプソン（ttul）氏は Hacker News で、自社のために同様の分析を構築したと述べています。

「Armature は本質を突いている。まず、エージェントがさまざまなユースケースでどのような選択をするかを分析し、そこから自社の製品へエージェントの選好を傾け、競合他社から遠ざけるために何ができるか（あるいはできないか）を見極める必要がある」とシンプソンは指摘している。

Armature は 2026 年に設立された非常に若い企業であるため、こうした分析に基づく提示はまだ初期段階にある。いずれにせよ、エージェントがパブリックなコードベースやオープンデータリポジトリ、そして広範なウェブ情報を元に判断を下す世界では、もはや従来のマーケティングの教科書を捨てて、ゼロから考え直す必要があるかもしれない。

「ブランド構築 20 年が時止まったままだった」——コーディングエージェントがツールを選ぶ基準とは。この記事は The New Stack に最初に掲載されたものである。