AI News HubLIVE
サイト内リライト6 分で読了

2026年のAIに対する考え方の進化

2026年のAIの現状を振り返る記事で、より良いツールやコードの可塑性といった肯定的な側面と、精神的な負荷の増大、誤情報の非対称性、エンジニアの士気低下といった否定的な側面をバランスよく論じている。

ソースHacker News AI著者: goostavos

2026年のAIに対する考え方の進化

すべてが異なっているように見えて、同じでもある。2026年、AIは特異点というよりも、より速い馬のように感じられる。そう、それは革命的であり、誰もがなし得なかった素晴らしいことを可能にするが、出力速度以外に実際に何が変わったのか?システムの構築と維持に関わる難しいことは、依然として難しいままのようだ。

しかし、物事は急速に変化する。私の昨年の意見は時代遅れだ。以下は、さらにすぐに時代遅れになるであろう意見である。

良い点

ツール化 これが何よりも好きだ。木工用語で言えば、今では「ショップジグ」を作ることが経済的になっている。これらは自分のセットアップにしか意味がなく、コミットする価値はほとんどなく、一度使ったら捨てることが多い。AI以前は、ツール作りは投資だった。時間をかける正当性を示す必要があり、そのため一般的には広く「有用」でなければならなかった。その貴重な時間は「機能のリリース」などと比較され、常に負けていた。今では、必要なときにいつでもオンデマンドで作り出せる。純粋な生産性向上という点では、これが最大の勝者だろう。

コードの可塑性 大規模なリファクタリングに自信を持って取り組める。数時間かかっていた変更が数分でできる。良いコードを書くことがこれまで以上に容易になった。

私は、変更を手動で開始し、その後Claudeに引き継いでコードベース全体に適用するという面倒な部分を仕上げてもらう開発スタイルに落ち着いた。手動でコードを書かなくなった人もいるが、それは自分には合わない。巨大な/plan会話で何をしたいかを説明しようと多くの時間を費やすと、結局は自分で変更を加え、それを指さして「これと同じように、しかしすべての場所で」と言うよりも遅くなる。

今でもほぼすべてを手動で行っている分野の一つはテストだ。ClaudeはプロパティベースのテストライブラリのAPIについてはすべて知っているが、それらをどのように使うべきかについては本当に苦労している。コードベースに豊富な例があるにもかかわらず、それでも馬鹿げたことをしてしまい、結局自分でやることになる。悪いテストスイートは良いコードベースを台無しにする。常に警戒が必要だ。今はなおさら。

さらに、良いプロパティベースのテストは怪しいほど小さい。大量のテストコードを生成することは、通常、思考不足の症状である。

雑用の軽減 ソフトウェア開発の多くは退屈でつまらない雑用である。これをAIに任せられるのは素晴らしい。

CDK?私の人生を常に台無しにするあの巨大なクソの山?それは今やClaudeの問題だ。私の小さな相棒が自動的に個人のスタックを最新に保ってくれる。もしもAIにプロダクション環境を破壊させるまた別のチームになることをそれほど心配していなければ、ClaudeにすべてのCDKデプロイを任せて自由になりたいところだ。しかし…その日は遠い先のことだ(もし来るとしても)。

また、小さな生活の質の向上も気に入っている。コード変更で最も面倒な部分は、フォーマッターの実行、リンター問題の解決、ビルド問題の解決、テストの実行など、最後の忙しい作業だ。以前は、発生する小さな問題(「あ、しまった、print文が残っている」)に対処するために、監視と頻繁な再起動が必要だった。今では?AIがそれをやってくれる間に、私は他のことをする。

AIコードレビューが突然役立つように AIコードレビューは、イライラするノイズから有用なものに変わった。これは私が最も熱心だった分野だ。私が型を好む理由がある。静的解析を好む理由がある。ライフサイクルの早い段階で問題をキャッチするツールが欲しい。AIコードレビューツールは素晴らしい最後の防衛線となっている。

しかし、AIコードレビューが有用だからといって、コードレビューをAIだけに任せるべきというわけではない(私見)。

これを真剣に提案する人が増えている(下の「もっと速く」を参照)。どうすればいいのかわからず、同じ2つのエッセイを繰り返し投稿するだけだ。

『プログラミングは理論構築である』 『銀の弾丸はない』

これをレガシーシステムに関連付ける。レガシープロジェクトでの作業を困難にしているものは、コードの詳細(通常はゴミだが)とはほとんど関係がなく、コードに関連する「理論」がないこととすべて関係がある。サービスは、あなたが現れたときに動いていた方法で動いている。それが異なる方法で動き、アラームが鳴る?誰にもわからない。そのサービスは「あなたのもの」ではない。帰納法を通じて時間をかけてしか近似できない哲学のために、そのように振る舞う。その動作モデルに至った無数の目に見えない決定は、あなたには利用できない。

しかし、いくつかのチームがこれを試みているのは良いことだと思う。もしかしたらPeter Naurは馬鹿で、Claudeサブスクリプションを持っている奴の方がよく知っているのかもしれない。時間が教えてくれるだろう。今のところ、私はオンコールのローテーションに参加し、ポケットベルを持ち、顧客に影響を与えたときに怒鳴られる。だから、古い習慣はなかなか消えない。長期的にはコードに深く関与することが価値があるという考え方を支持する。

悪い点

AIの最悪の部分は人々 コードレビューコメントへの返答としてますます一般的になっている:

「ああ、わからない。Claudeがやったことで、私は見ていない」

あるいは、さらに悪いことに、AIにコメントへの返答を投稿させる。

「反対するのは正しい。私は blah blah すべきだった」

これは新卒の採用者やインターンに非常に蔓延している。彼らはSlackの会話さえClaudeに運ぶ。自分と同じ人間が、Claudeのための単なるロッシーなインターフェースになることを選んだことに、どれほど失望するか言葉にできない。

基準が床に落ちた 開発者はこれまでテストを書くのが得意ではなかった。しかし、少なくとも書いてはいた。昔は、テストをパスさせるためにある程度コードに関与しなければならなかった。今では、人々は見てもいないし、何もしていない「テスト」で埋め尽くされたCRを提出する。これが初心者だけに限られていることを望むが、どうやら誰もが受け入れているようだ。私は自分のチームではAI生成の粗大ゴミに対して多くの余地を与えているが、テストだけは「この丘で死ぬし、喜んで死ぬ」分野だ。

精神的負荷 労働時間は騒音のカオスだ。常にコンテキストスイッチを行い、セッションをやりくりしている。過去数ヶ月で、私が下したひどい設計判断の数は急増した。タスクの負荷は効果的に管理できる範囲を超えている。

デマの非対称性 修正しなければならない誤った情報の量は、疲れ果てて時間を消費する。「はい、はい、Claudeがそう言ったのは知っているが、それは間違っている」「はい、はい、それが正しいと「証明する」RFCにリンクしたのは知っているが、実装はしばしば逸脱する…」「はい、見せられるが、時間がかかる…」これが続き、結局反例を示すために多くの時間を無駄にし、質問者からは引き続き信じてもらえない。Claudeが正しいと言った!なぜ彼らが正しいと認めないのか?

この問題により、特定の種類のタスクを委任することが非常に難しくなった。Claudeのセッションの前に座って無批判に出力を消費する「生ぬるい体」は、利益よりも害を引き起こす可能性がある。しかし、これはこれまでの状況とそれほど変わらない。曖昧なタスクを任せられる人もいれば、範囲の明確な「(Claudeに)このチケットの通りにやらせる」タスクを与える人もいる。秘訣はこの2つのグループを混同しないことだ。

パフォーマンス向上への要求 経営陣全体が一つのトークポイントを採用している:もっと速く。「より少ないリソースでより多くを。」もっと、もっと、もっと。しかし「もっと」は未定義のまま。「もっと速く」とは何に対して?誰も本当に言えない。ただ「もっと」を、速く。

それが導くのは…

士気低下 多くの人からクラフトへの愛情を奪った。「エンジニアリング文化」は常に少数の人々で構成されてきた。情熱的な人々は常に少数派だった。今、彼らは溺れている。経営陣は「もっと」を求め、今すぐそれを求めている。長年にわたり安定した開発ペースを提供してきたことが称賛されてきた人々は、今や「ボトルネック」や「スケールしない」、「他人を遅らせている」と見なされている。彼らは、「9の数」を誇りにしていた文化が周りで崩壊するのを目の当たりにしている。代わりに、「エラーの訂正」に慣れるように言われている。すべてを犠牲にしてスピードを追求せよ。多くの人がこの新しい世界で苦しんでいる。

私たちは経済的なタイムラインで働いている。長い目で見れば、誰が正しいか分かるだろう。しかし、それには不快なほどの時間がかかる。誰かの財布に影響が出て初めて調整が行われるだろう。

私は『リフトオフ』という本についてよく考える。この本はSpaceXの初期の日々を記録している。彼らは信じられないペースで動いたが、同時に、物事がほころび始める前に反復できる速度には上限があることを発見した。今、私たちはその限界に近づいているように感じる。しかし、多くの人はそれを超えている。物事と人々が壊れ始めている。

励みになること

インターネット上での「スキルロス」や誰も何もできなくなるという愚痴にもかかわらず、AIを使って新しいトピックを深く学ぶ好奇心旺盛で興味を持った人々がまだたくさんいるようだ。それは、「TLA+をプロンプトする、なぜなら私はとても賢いから」というインターネットでよく見られる派手な方法ではなく、静かで退屈な方法で:単にそれに興味があるから。

子供たちは大丈夫だろう。

(と思う)