AI DevEx Conference 2026 に行ってきた

2026年のAI DevExカンファレンスで繰り返し聞かれた言葉は、「ボトルネックが移った」である。従来、開発のボトルネックは実装にあった。コードを書くスピードが、納期を左右した。だが、AI時代ではそれは一つの幻想になりかけている。GitHubの調査では衝撃的な数字が報告された。Copilotを導入した企業のコード生産性は55%向上した。だが、95%の企業は計測可能なビジネスリターンを得ていない。なぜか。答えは簡潔だ。実装が早くなっても、その次のステップが早くならなかったからだ。早まったコードは次の工程で積み上がるだけである。つまり、全体のリードタイムは変わらない。むしろ、上流の意思決定と要件定義が追いつかず、混乱が増えただけという企業も多い。

さらに重要な洞察が、カウシェのAIコードレビュー導入事例から聞こえた。導入後、PRの数は一人あたり2.8倍に増えた。だが増えたのは「決めた仕様通りに作れているか」をAIが自動判定する工程だけだ。本当に価値のあるレビュー、つまり「何を作るべきか」「設計は正しいか」といった上流の判断は、むしろ人間の負荷が増えた。テスト業務も同様だ。SHIFT決算では「テスト業務がなくなる」と言われたが、正確には「機械的な打鍵作業」がAIに置き換わるだけで、「テスト設計」という高度な思考は、むしろ重要性が増す。

AIの鬼として指摘する最大の問題は、「認知負債」という新しい負債形態の出現である。AIが書いたコードは動く。AIが生成したドキュメントは読める。だが、作者の理解度や思考の深さは測れない。組織全体が、理解の乏しいコードを積み重ねると、後々の変更が極めて困難になる。中小企業がAIを導入するなら、人員削減ではなく、役割の高度化を狙え。実装ではなく「要件定義とレビュー」という、より人間的で難度の高い仕事に人を配置する。AIが増幅する「悪い決定」から組織を守る防波堤こそが、AI時代の経営資源である。