Uberは2026年のAI予算を、わずか4ヶ月でClaude CodeとCursorという2つのツールに費やしました。特にClaude Codeは、エンジニアの生産性を劇的に向上させたものの、API利用料が急騰し、月額500ドルから2000ドルという高額になったため、年間予算を使い果たす事態となりました。

2025年12月にエンジニアチームにClaude Codeへのアクセスが提供され、2月には利用が倍増。4月には年間予算を全て消費しました。現在、Uberのエンジニアの95%が毎月AIツールを利用しており、この成功は予想外の事態を招きました。

一方、Cursorの利用は伸び悩んでおり、Claude Codeがエンジニアリングワークフローを支配しています。UberのCTOはAI予算の見直しを迫られており、この生産性レベルを継続的に維持できるか検討中です。年間34億ドルの研究開発費のうち、AIコーディングツールのコストが予想以上に大きな割合を占めることが明らかになりました。

この出来事は、AIツールの価値がエンジニアの生産性向上に大きく貢献していることを示しており、アクセスを制限することが逆効果になる可能性を示唆しています。他の企業も同様の影響を経験する可能性があり、コスト管理と開発者速度の維持という課題に直面すると考えられます。開発者生産性ツールが予算を数ヶ月で使い切るほど価値がある場合、問題はツール自体ではなく、予測を上回る導入曲線に対応できなかった予算設定にあると指摘されています。