CTOが「AI導入で生産性を1年で2倍に」掲げた企業のその後 米国が開発者802人の進捗を追跡調査

米カーネギーメロン大学やスタンフォード大学などの研究者が、AI導入を義務化したソフトウェア会社の影響を追跡した論文を発表した。対象は、CTOが「AI活用でエンジニアリング生産性を12カ月で2倍にする」という目標を掲げた中規模のB2Bソフトウェア企業だ。2024年1月から2026年4月にかけて802人の開発者と19万6212件のプルリクエストを分析した結果、開発者1人あたりのコード提出量は導入前の2.09倍になった。効果は導入した瞬間に現れたのではなく、利用経験を積むにつれて徐々に高まった。 AIの鬼の視点で見ると、数字だけなら目標達成だが、本当の話は別のところにある。組織全体の提出量は約3.1倍に膨らんだのに、レビューをする人間は1.5倍程度しか増えず、確認担当者1人あたりの負担は実質的に倍増した。その結果、8割以上のPRがAIボットなどに自動で受けられ、人間の残ったレビューは具体的な指摘のない無言の承認が増えた。書く速度だけを上げて検査が追いつかなければ、未検品の在庫が出荷場に積み上がるのと同じである。短期的には差し戻しなどの品質低下は見えていないが、それは問題が消えたのではなく先送りされているだけだと読むべきだ。 中小企業が「AIで生産性を2倍に」と掲げるとき、指標をコード量や作業量にしてしまうと、この会社と同じ道をたどる。明日からの一言にすれば、「作った量ではなく、確認し終わった量で成果を測ろう」だ。AIに書かせるなら、誰がどこまで確認するかを先に決めておくことが、結局は一番速い。