AIで速く作れる時代に、作る量を増やすと組織が自滅する理由

AIによるコーディングが実用段階に入り、以前なら数週間かかった機能が数時間で形になるようになった。多くのチームは、この速さを「これまで手をつけられなかったバックログを一気に片づける好機」と受け止めている。ただ、Confluentの元プリンシパルエンジニアで、分散システムの解説で知られるJack Vanlightly氏は、AIの役割を「作る量を増やすこと」ではなく「挑む目標の水準を上げること」だと論じている。要約の範囲では、作業量を増やす使い方に流れると組織が自滅しかねないという警告が中心になっている。 面白いのは、生産性の向上を「量の増加」と見た瞬間に罠が始まるという指摘だ。速く作れるようになると、作るものの数を増やしたくなる。しかし、作る判断そのものが速くなるわけではない。どの機能が顧客の課題を解くのか、どれを捨てるのかという判断は、コードを書く速さとは別の筋力を使う。結果として、AIで量産された機能が保守の負担として残り、組織の処理能力を食いつぶす。速く作れることは、速く散らかせることでもある。製造業の感覚で言えば、AIは生産ラインを速くする機械ではなく、「どの製品を出すか」の会議を早く終わらせるための道具として使うべきだ、という話に近い。 明日から使えるのは、「AIで作れるから作る」を止める一問だ。着手する前に「この機能で何が減るか、誰が困らなくなるか」を一行で書かせる。書けないものは、速くても作らない。作業の速さで仕事を増やす前に、仕事の目的を先に決めることが、中小のチームほど効く。