AI 愛好家は時間との競争、AI 懐疑派はエントロピーとの競争

この記事は、Charity MajorsのSubstackに掲載されたものを許可を得て転載しています。

最近、ある講演に参加しました。講演者は「バイブコーディング」の力で、難しいエンジニアリング問題を解決し、バックログを一掃し、従来なら1年以上かかった書き換えを数週間で完了したと主張しました。会場では興奮した声が飛び交いました。「私のチームにもこの講演の録画を見せたい。エンジニアたちはコードを読まずに出荷することに猛烈に抵抗している。やっと無視できない証拠が手に入った！」

しかし問題は、その会社の他の多くの人々がこのプロジェクトをホラーショーと表現したことです。確かに進展はあり、素晴らしい部分もあったが、講演者は長く燃えるような混乱の跡を残しました。数カ月後も、いくつかのチームは後片付けに追われていました。

私はこのエピソードを繰り返し考えます。ステージで語られた高度に選択的なストーリーと、それを無批判に受け入れたAI愛好家たち。彼らはそれが自分たちの信じたいすべてを裏付けるからです。彼らが持ち帰った確信と、それがチームとの会話にどう影響したのか。

人々は陣営に退却し、防御を固めています。愛好家と懐疑派の間には深い溝が生まれています。両陣営は緊張し、フラストレーションを感じ、少し怖がっています。その結果、お互いに話すのをやめ、代わりに互いを障害物や風刺画、脅威として語ります。「あの人たちはAIに洗脳されていてソフトウェアを理解していない」対「あの人たちはAIを嫌っていて、速く進みたくない」という具合です。

これは一方が正しく、他方が間違っている状況ではありません。双方とも企業存続に対する現実的で警戒すべき脅威に取り組んでおり、調べれば調べるほど（繰り返すが現実の）証拠を見つけます。

愛好家は間違っていません。AIに真剣に取り組むチームは、実際の非連続的な能力の飛躍を見せ始めています。これは通常の技術サイクルのように埃が落ち着くのを待つわけにはいきません。競合他社が急いでいる間に傍観しているチームは、埃が落ち着く前に事業を失う可能性があります。それは現実の存亡の脅威です。

懐疑派も間違っていません。誰も完全なコンテキストを持たない領域で、エンジニアが読める速度よりも速くコードを出荷すると、築き上げてきた信頼を引き出していることになります。信頼性は低下し、組織知は蒸発し、誰も理解できないシステム、支離滅裂な製品、人をすり減らすオンコールローテーションに陥ります。これもまた現実の存亡の脅威です。

私は実際に努力している堅実なチームに向けて書いています。経営陣がエンジニアリングの現実から乖離していたり、マッキンゼーコンサルタントを雇ったり、エンジニアリング規律や信頼が低いチームではありません。顧客も収益もない小さなスタートアップや、やっとClaudeライセンスを取得しようとしている巨大企業でもありません。AI以前からAIネイティブへと変貌しつつある、比較的高パフォーマンスなチームです。これらのチームはエンジニアリング規律とスキルを持ち、深く関心を寄せていますが、正当な競合する脅威が多すぎて明確な答えがないために苦闘しています。

問題は、愛好家と懐疑派を結ぶ自然なフィードバックループがないことです。勝利は現実であり、コストも現実です。これは fruitful な緊張の源泉となるはずで、懐疑派と愛好家が力を合わせて難しい問題を解決するべきです。しかし、勝利とコストは異なるグループに発生します。

あの講演について言えば、講演者が意図的に誤解させたとは思いません。彼らは自分が残した炎上に気づいていないかもしれません。コンテキストや熟達なしに物事を行うことが非常に容易になり、下流のコストはそれを引き起こした個人には見えにくくなっています。彼らが見るのは勝利だけです。

懐疑派には逆の問題があります。彼らは愛好家の主張を避けようとしても聞こえてきます。しかし、それらの主張がますます大げさで現実離れしていくと、懐疑派は皮肉を強めます。彼らは愛好家の言葉を聞くが、もはや何も信じません。

多くのエンジニアが困惑してこう言いました。「AI嫌いになりたくないんだ。学校でAIを学んだ！素晴らしいと思う！でも、現実を気にする最後の一人として、嫌いな立場に追い込まれている気がする。あの主張のどれだけが本物なんだ？」

では、私の仕事を示しましょう。「良い」の北極星の例を挙げます。

Fin（旧Intercom）のエンジニアリング組織です。私は以前から彼らを尊敬していました。昨年、ChristineとAIの任務をまとめたとき、CTOのDarragh Curranの「2x」という記事から大きなインスピレーションを得ました。彼はR&D組織に12カ月で生産性を倍増させるよう挑戦しました。最近発表された結果では、目標を上回り、9カ月で生産性を3倍にしました（統合PR数をR&D総人数で割った値）。もちろんPRは完璧な指標ではありませんが。

結果は混合しており、興味深い内容です。製品欠陥のバックログは半減以上。製品変更は2倍以上、アイデアから出荷までの速度は39%向上。コード品質は18カ月にわたる恐ろしい下降の後、暫定的に改善し始めました。ダウンタイムは35%減少。

これは現実の非連続的な前進です。AIが魔法だからではありません。Finがすでに非常に高いエンジニアリング規律、速いフィードバックループ、実験と測定の文化を持っていたからです。AI以前に設立されたエンジニアリングチームがAIを受け入れることで達成できることは、これが目安です。

私たちはこれを修正できます。まず、私たちは同じことを気にかけているということを忘れないでください。私たちは同じ側にいます。そして、私たちは互いを切実に必要としています。機会損失の「スキュラ」とシステム崩壊の「カリュブディス」の間を安全に航行するには、両方の脅威に目を向け、協調し同期し、力を合わせる必要があります。

そのためには、2つのことをする必要があります。分断された現実を再びつなぎ合わせ、同じボートを漕いでいるようにすること。そして問題にエンジニアリングの厳格さを適用することです。

第一に：完全なストーリーを語る。勝利について話し、それが何をもたらしたかについても話す。AIによる大きな勝利や進歩を祝い興奮するのは構わないが、コストや下流への影響についても振り返るように促す。人々はコストや影響を表面化させることができるが、達成されたことや試みられたことの文脈を省いてはならない。共通の目標は、より多くの勝利、より大きな勝利を、予測不可能なコストを減らしながら集団で実現する方法を見つけることであり、イノベーションを抑制することではないことを明確にする。

これは簡単そうに聞こえるが、そうではない。デフォルトでは、勝利はある場所（ブログ記事、講演、全体会議）で喧伝され、コストは別の場所（SREチームミーティング、オンコール、レトロスペクティブ、不満のDM、酒の愚痴）で浮上する。その結果、双方が不当に黙らされていると感じるかもしれない。「AIを批判することすら許されない」という感情と、「いつもAIについて文句ばかり言っている」という感情が同時に広く持たれることはあり得る。非対称性は悪意によるものではなく、構造的なものであり、修正されなければならない。

もしあなたが愛好家なら、ここから始めてください。次回、本当に興奮する大きなことを成し遂げたら（「週末の空き時間に、2カ月前に諦めたマイグレーションを完了した!!」）、素晴らしい！同僚に伝えてください！しかし、他のチームに意図しない結果がなかったかどうか尋ね、それも含めてください。または「追伸：下流のクリーンアップ作業があったら教えてください」と付け加えてください。特に力関係があり人々が発言をためらう場合は、フィードバックを促しやすくしてください。

もしあなたが懐疑派で、誰かの素晴らしいAIバイブコーディングの勝利の下流で後片付けをしているなら、仲間と苦々しくつぶやくだけでなく、責任を持って友好的に原因を作った人に伝えるか、発表された同じ場で提起してください。ループを閉じる。それが学び方です。

第二に：これを修辞的な問題ではなく、エンジニアリング問題として扱う。同じ現実で動くようになれば、本当の会話ができるようになります。現在の会話はこうです。愛好家：「コードレビューなしで出荷しよう！X社はやってる。世界の流れだ。なぜ未来を憎むの？」懐疑派：「冗談か？見たこともない人たちがクレヨンで差分を送ってくるのに、自動承認しろって？お前の父は非技術者で、母はロバの顔で、一緒にお前を作ったんだろう。」

両方正しい可能性があります（顔の部分は除く）。はい、業界の方向性はソフトウェアファクトリーとAI検証済み差分に向かっています。はい、現在のコードベースとガードレールの状態では、差分の自動承認を始めることは全く考えられないかもしれません。しかし、「どうかしてる」や「それは絶対にうまくいかない」は、立場を装った会話の停止剤です。生産的なバージョンはこうです：「コードを読まずに本番に出荷するために、何が必要だろう？」より良い評価？より良いテスト？より良いフィーチャーフラグ、ガードレール、可観測性？依存関係の切り離しと爆発半径の縮小？重要でない小さなことから始める？準備に必要な作業は？順序は？ロードマップに載せられるか？

エンジニアリングの問題としてアプローチする。認識論的な議論ではない。何が必要か？そこから始めましょう。

エンジニアリング規律はかつてないほど重要になっています。2025年のDORAレポートでNathen Harveyが言ったように：「AIは増幅器です。ハイパフォーマンス組織の強みを拡大し、苦闘する組織の機能不全も拡大します。」AIは規律の欠如、ツールのギャップ、現実から乖離した経営を解決しません。AIを効果的に活用したいなら、エンジニアリング規律に投資する必要があります。