AIのソフトウェア開発への広範な導入により、コード生成とデプロイの速度は飛躍的に向上しましたが、従来の安全対策はこの変化に追いついていません。長年にわたり、MTTR（平均復旧時間）はエンジニアリングチームの障害対応力を測る主要な指標とされてきました。しかし、AI時代においては、MTTRでは新たな障害パターンを適切に捉えられず、自律エージェントによる影響範囲の拡大にも対応できません。
MTTRはDORAやSREの手法に根ざし、障害の迅速な復旧を重視してきました。しかし、AIが生成するコードの規模と速度が増す中で、MTTRはグッドハートの法則の典型例となりつつあります。指標が目標化されると、チームは無意識のうちに顧客の不満を業務コストとして受け入れ、真の顧客体験向上から乖離する危険性があります。
本記事は、MTTF（平均故障時間）を新しい指標として提案します。MTTFはハードウェア分野で生まれましたが、ソフトウェアにおいては「顧客がネガティブな体験をするまでの平均時間」と再定義できます。つまり、事後対応ではなく、事前の品質保証と顧客体験の保護に重点を置くのです。
研究によると、AIツールの採用に伴い、デリバリーの安定性は7.2%低下し、バグ率は41%上昇しています。コードレビューはボトルネックとなり、プルリクエストの増加に対してレビュー時間も91%増加しましたが、組織全体のデリバリー指標は横ばいです。さらに、自律AIエージェントの能力は7ヶ月ごとに倍増しており、バグの影響範囲は拡大し続けています。
今後、エンジニアリングチームはMTTFを軸に、デプロイ前のレビューと実行時分析を強化し、顧客に影響を与える障害を未然に防ぐワークフローを構築する必要があります。迅速な復旧だけでなく、そもそも障害を起こさない文化への転換が求められています。