Dropbox は Cursor を使用して 55 万以上のファイルをインデックスし、AI ネイティブな SDLC を構築
Dropbox のエンジニアは現在、Cursor を使って毎月 100 万行以上の AI が提案したコードを受け入れています。
「スピードこそが、あらゆる企業にとって唯一の優位性です」と Dropbox の最高技術責任者である Ali Dasdan 氏は言います。彼と Dropbox のチームは、AI の導入が遅れることは、早すぎるタイミングで導入すること以上のリスクになると早い段階から認識していました。Dropbox が求めるスピードを実現するには、ソフトウェア開発ライフサイクル全体に AI を組み込む必要がありました。
しかしそれは、非常に要求の厳しい環境の中に新しいコーディングツールを導入することを意味していました。Dropbox は、毎秒 30 万件以上のリクエストに応える自社データセンターを運用し、55 万を超えるファイルを含むモノレポを数千人のエンジニアが保守しています。Dasdan 氏は、コードベース全体を横断して推論でき、かつ広く採用される AI システムだけが、Dropbox が目指していたスピード向上を最終的にもたらし得ると理解していました。
自然発生的な導入
2024年の時点で、Dropbox のエンジニアたちはすでに Cursor の活用を試し始めていました。最初は、Slack 上の会話や簡単な社内向けメモといったカジュアルなチャネルを通じて、学んだことを共有していました。Dasdan はこの動きに目を留め、AI チャンピオンのグループを立ち上げて育成することで後押ししました。彼は、導入の障壁を取り除きながら、彼らの取り組み方を組織全体に広げられるよう支援しました。
デプロイを高速化するには、あらゆる摩擦を取り除く必要がありました。こうしたツールへの登録手続きは、ワンクリックで済むと感じられるほど簡単であるべきでした。
効果はすぐに現れました。アクセスしやすくなるにつれ、より多くのエンジニアがツールを試して学びを共有し、導入は自然と加速していきました。
リーダーたちがツールを試す
次の大きな転換点は、Dropbox が全社ハッカソンを開催した 2025 年 4 月に訪れました。最も大きな影響を受けたのは、ダスダン自身でした。彼はハックウィークのプロジェクトとして「smart finder」を作りたいと考えていましたが、他の業務が立て込み、締め切り前日の夜になってもまだ手を付けられていませんでした。そのとき、彼は初めて Cursor を試しました。
ツールを信頼していたのでギリギリまで着手しませんでしたが、それでも約 2 時間で一通りすべてを作り上げることができました。その経験で、私にとってインパクトが非常にリアルなものになりました。
ダスダンは、定期的に会合を持っている CTO のグループに向けたプレゼンテーションで、この体験を共有しました。彼は、その多くがまだ AI コーディングツールを試していないことに驚きました。彼が伝えたメッセージはシンプルなものでした。
自社が AI を武器に素早く動けるようにしたいなら、まず自分自身が体験する必要があります。エンジニアリング部門の責任者や CTO が一人でもこれらのツールを試せば、すぐにそのインパクトがわかります。そうしなければ、あっという間に置いていかれてしまいます。
モノレポのインデックス化
Cursor への関心が個人レベルの実験を超えて広がると、次の問いは「Dropbox のモノレポ全体にも対応できるのか」になりました。
すべての Cursor 導入は、コードベースのインデックス化から始まります。Cursor は無視対象になっていない各ファイルをスキャンし、コードを構造化されたチャンクに分割し、それらの断片同士の関係性を捉える埋め込みを生成します。その結果として、モデルがコードの生成や編集を行う際に利用するセマンティックインデックスが得られます。
Dropbox の規模では、このステップが極めて重要でした。インデックス化によって、Cursor はコードベースの構造をたどり、その構造に自然に溶け込む変更を生成するために必要なコンテキストを得ることができました。同時に、このプロセスは Dropbox のエンジニア自身にとってもコードベースへのアクセス性を高めました。Cursor を通じて、コードベースのさまざまな部分がどのように組み合わさっているかがより明確に把握できるようになり、リーダーの意思決定を後押しし、新規入社エンジニアの立ち上がりも加速しました。
既存のコードベースを、とても正確に、しかもこれまでよりはるかに速く理解できるようになりました。
開発速度への定量的なインパクト
Dropbox のエンジニアの 90 パーセント以上が毎週 AI ツールを利用しており、その中心的な役割を担っているのが Cursor です。
効果はほぼ即座に現れました。Dropbox は、スピード、有効性、品質を重視する独自のフレームワークを通じてエンジニアリングパフォーマンスを測定しています。Cursor を導入して以来、PR のスループットとサイクルタイムは業界ベンチマークの上位水準に達しました。
エンジニアは日々の業務の中でその変化を実感しています。コードの作成やレビューからテスト、ドキュメント作成、マイグレーションに至るまで、開発のほぼあらゆるステップで Cursor が活用されています。コードベースをより速く行き来できるようになり、Dropbox が Cursor 導入の原動力とした原則――「スピードがすべて」――が一層強化されています。
私たちは、AI を前提にソフトウェアを構築するあらゆるプロセスを再検討し、再設計しています。
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