エージェンシーのリスク：AIがそれを受け入れさせる方法、そしてなぜドイツが苦しむのか

2026年7月8日、Julian Habekostは「エージェンシーのリスク：AIがそれを受け入れさせる方法、そしてなぜドイツが苦しむのか」という記事を発表しました。著者は、AIエージェントの出現を、超知能のエイリアンが自ら服従して人間に仕えることに例えています。ソフトウェアエンジニアリングの分野では、4文の指示を入力するだけで、AIエージェントがソースコードを読み、ウェブを検索し、コードについて自己議論し、コードを変更し、バグを発見するテストを作成し、バグを修正し、最後に文書化を行います。このプロセスは10分で完了し、数ヶ月前には1日分の作業に相当しました。

シニアエンジニアである著者は、他人のAIコードをレビューすることにますます消極的になっています。なぜなら、全員のコードがAIによって生成されているからです。著者は、エンジニアとAIエージェントの関係はシニアとジュニアの関係に似ているが、今や誰もが直接AIを使用できるため、ジュニアにタスクを渡してAIに処理させる意味はないと述べています。この結果、ジュニアソフトウェアエンジニアの雇用市場は崩壊しました。著者は、これはスキルの問題ではなく、エージェンシー（主体性）の問題であると強調します。企業の従来の階層構造は、多くの人がエージェンシーを持つことを許容しておらず、エージェンシーにはリスクが伴うからです。

著者は企業の研究開発部門で働いており、実験的なイノベーションプロジェクトに携わっています。そのため、チームは迅速に行動し、失敗を許容できます。これにより、彼らはエージェンティックAIの最大の恩恵を受ける立場にあります。以前は2人のシニアと5人のジュニアで2つのバリエーションを探索していたところを、現在では同時に最大7つのバリエーションを探索できます。著者は全員から方向性とアイデアを期待しており、これこそがエージェンシーを発揮することを意味します。

本番コードに近づくほど、確立されたビジネスや頻繁に更新されるソフトウェアでは、多数の代替案を開発することは非現実的になります。それでも、モジュールを低コストで再開発する機会はありますが、それはすぐにリリースされないイノベーションに留まります。本番コードの保守には誰かが最終決定を下す必要があり、その人物は以前と同じですが、今ではAIジュニアも利用できます。そのため、人間のジュニアエンジニアが本番環境でシニアのように振る舞う必要性はほとんどなくなり、ソフトウェア保守における人間のジュニアの役割はほぼ不要になりました。

多くの人はこれをスキル進化の問題と考えますが、著者は役割と付与されるエージェンシーの問題だと主張します。AIエージェントは実際にコーディングとテクノロジーの学習曲線を大幅に短縮します。なぜなら、コードや技術についてAIに直接説明を求めることができるからです。著者のチームには、深層学習の経験が全くなかったメンバーが参加し、AIエージェントと議論した結果、競争力のあるニューラルネットワークをゼロから構築し、その設計決定を理論的な議論で弁護できるようになりました。著者の弟（歴史と音楽の教師）は、エージェンティックAI開発を発見した後にコーディングを学び始め、AIにDJの副業用の簿記ソフトウェアを開発させることに成功しました。彼は、ほんの少しのプログラミング知識でもAIエージェントとその結果に大きな影響を与えられることを実感しました。

著者は「エージェンシーのリスク」を、人間の行動（または意図的な不行動）による機会費用リスクと定義します。機会がある人だけが機会費用リスクを持ちます。AIはリスク構造を両側面から変えます：より多くの機会とエージェンシーの余地を提供する一方、多くのことをより簡単かつ迅速にします。その結果、エージェンシーのリスク-リワード曲線は非常に急峻になります。昨年は低リスクから中リスクと分類されたことが、今では迅速かつ時には些細に試行できるようになります。誰でもできるのであれば、経済的な報酬は限られます。重要なものを見つけて構築することは、問題と技術を他の誰よりも深く理解し、実際のオーディエンスと検証する、より総合的なタスクになります。

大企業の古典的な階層は、実行が下層、「方法」が中層、「何を」が上層です。ソフトウェアエンジニアリングでは、実行と「方法」の半分はAIエージェントによって解決されました。残りは、より困難で外部要因やステークホルダーに関連する「方法」の半分と、人間のエージェンシーの核心である「何を」です。著者は、ディープテックスタートアップではCEOが「何を」を担当しますが、技術的実現可能性と市場の見通しはコインの裏表であり、責任を分離することはレースカーのコックピットに二人のドライバーを乗せ、一人にアクセル、もう一人にブレーキを任せるようなものだと述べています。ディープテックスタートアップのCTOの役割は誤解されており、単なるハイテク清掃員以上のものではありません。

AIエージェントが実行を担当するようになると、エンジニアとマネージャーの役割はどちらもCEO的なプロジェクトリーダー役に収束します。従来のプロジェクトマネージャーがAIエージェントと技術的な議論ができないなら、その職務に必要な技術的深みが不足していたことになります。一方、エンジニアはアイデアの影響を検証し、潜在的な顧客やステークホルダーと議論することを学ばなければなりません。車輪の再発明や「Not Invented Here」症候群などの典型的なエンジニアの欠点を克服し、エージェンシーのリスクを引き受ける必要があります。

著者は、AIがエンジニアと経営陣の衝突における怠惰と嘘（自分自身への嘘も含む）を暴露すると述べています。なぜなら、すぐに全員が同様の立場になるからです。かつては下層で実行、中層で「方法」、上層で「何を」だったものが、各層で「何を」になるでしょう。ただし、予算とリスクプロファイルは異なります。問題は、階層構造がリスクを特定の責任者に適切に投影または整合できるかどうかです。記事の最後では、大企業の階層内でエージェンシーのリスクが粉砕され、不適切な行動につながると述べられています。