Stripe が 3,000 人のエンジニア向けに一貫した Cursor 体験を展開した方法
Stripe の Head of Developer Infrastructure である Scott MacVicar は、チームで AI を導入しようとしているエンジニアリングリーダーに、たった一つ大きな提言がある。それは「もっと加速すること」だ。
「AI コーディングを試そうと考えている人へのアドバイスは、『この分野ではもっと速く動いたほうがいい』ということです」と彼は語る。
Stripe 自身も、慎重に配慮しつつも素早く Cursor を採用した。同社は 99.9999% の API 稼働率と、開発者体験の基準を引き上げるプロダクトで知られている。どちらも犠牲にするわけにはいかなかった。
鍵となったのは、3,000 人を超える Stripe の全エンジニアを、適切なガードレールを設けたうえで立ち上げることだった。Stripe はすべてのマシンに Cursor をプリインストールし、Cursor Rules を使ってコードベースのコンテキストを提供し、高速化しながらも品質を維持できるようコードレビューの運用を見直した。その過程で、AI から最も大きな価値を得ているのが誰なのかについて、思いがけない発見もあった。
エンジニアが成果を出せる環境づくり
Stripe は早い段階から、AI がエンジニアの働き方を根本的に変えると強く確信していました。課題は、その変化を 3,000 人以上の開発者全体でどうマネジメントしていくかでした。彼らが取ったアプローチは次のようなものでした。最初の日から、誰にとっても Cursor がうまく機能するようにすることです。
「新しく入社した人は、マシンに VS Code、IntelliJ、そして Cursor がすべてインストールされていて、Stripe の開発者環境の使い方を学ぶラボを受講します」と MacVicar 氏は話します。
すべてが事前に設定されています。Stripe は Cursor Rules を使って、Stripe のコードベースやコーディング規約のコンテキストを Cursor に与えています。組織としてどこまで包括的にするかを調整しながら、各チームが独自のルールを追加できるようにもしています。このアプローチにより、Stripe の開発者は初日から AI コーディングツールを使って生産的に開発でき、その後さらに活用の幅を広げていけるようになりました。
私たちが誇りにしてきたことの一つは、エンジニアが入社初日に PR を出せることです。メンバーが Cursor を使い始めるときには、導入や活用のハードルを下げているので、最適な体験ができるようになっています。
Cursor の導入は、インフルエンサー的な仕組みを通じて広がりました。パワーユーザーがランチ＆ラーニングの場で自分たちのワークフローを共有し、複数のエージェントを並行して動かす方法や、より良いプロンプトの書き方をチームメイトに紹介していきました。
AIコーディングに対応したコードレビュー
AIによってエンジニアは、これまで以上に多くのコードを書けるようになりました。しかし、それ自体が目標ではありません。Stripeは、開発速度の向上が品質低下を招くことは望んでいませんでした。その解決策として、コードレビューの在り方を見直し、スピードに見合う形へ適応させました。
Stripeは現在、レビュアーがより効率的に作業できるよう、LLMを活用しています。AIが複雑なメソッドやリスクの高いファイルにフラグを立て、レビュアーの注意を本当に必要な箇所へと向けます。エンジニアもまた、コードがまだ十分でない場合には、相手が人間かエージェントかにかかわらず、ためらわず差し戻せるようになりました。
Stripeのエンジニアは、この新しい働き方を積極的に受け入れています。社内アンケートでは、開発者の満足度が直近で過去5年の中で最高水準に達しました。MacVicar氏は「みんな、与えられているツールに本当にワクワクしています」と語っています。
在籍年数がもたらす優位性
Stripe は現在、エンジニアが Cursor から最大限の価値を引き出せるよう支援することに注力しています。初期の調査結果は MacVicar にとって意外なものでした。彼は、経験の少なさを AI で補えるため、もっとも恩恵を受けるのはジュニアエンジニアだと予想していました。しかし実際には、在籍期間がもっとも長いエンジニアこそが、最大の生産性向上を遂げていることが分かりました。
Stripe に長く在籍している人たちは、必要なコンテキストを頭の中に持っています。自分が何を達成したいのかを明確に把握しており、その実現に向けてエージェントに的確に指示を出すことができます。
これを受けて MacVicar は、新しい入社メンバーについては、Cursor へのアクセス権を付与する前の最初の数週間をコードベースの学習に充てるべきかどうかを検討しています。その期間を使って、AI ツールを最大限活用するために必要なコンテキストを蓄積してもらう狙いです。
これは、MacVicar が他のエンジニアリングリーダーに対し、AI についてすべてを理解し終えるまで待つべきではないと助言する理由の一例でもあります。答えを出すべきもっとも重要な問いの多くは、エンジニアが実際にツールを使い始めて初めて浮かび上がってきます。彼は、いま始めることこそが、現在の可能性とソフトウェアエンジニアリングの未来の両方を最適化する最善の方法だと考えています。
エージェントを活用したコーディングワークフローの導入をエンジニアリングチームで加速させたい場合は、ぜひ 当社チームまでお問い合わせ いただき、Cursor のトライアルから始めてください。