AIモデルが生成するコードの品質劣化や、開発現場におけるトークン消費コストの急増について指摘している。また、大手企業の導入事例を交えながら、今後のエンジニアの価値や労働環境の変化、人間と機械の効率性の違いについて解説する内容である。
人間と機械の対決
現実には、人間の方が機械よりもはるかに優れていますよね。能力、スタイル、そしてエネルギー効率の面でもそうです。しかし、この週末にFigure AIによる人間対機械の対決がありました。皆さんに少し見てもらうために、ここに映像を流しますね。
これを見ていない方のために説明すると、基本的には人型ロボットを開発している企業の話です。その企業が、物流センターで荷物を仕分ける人間の作業員と人型ロボットとの間で競争をさせました。管理されたこの環境の外を想像してみてください。Amazonのように、今でも手作業のプロセスを行っている数千人もの労働者を抱える企業がたくさんあります。最も悲しいのは、その競争でどちらが勝とうとも、ここにいる私たちの負けになるということです。
これを私たちプログラマの世界に当てはめてみると、今日のAIはすでにブラジルのシニアプログラマよりもコストがかかるようになっており、目に見えて以前よりはるかにゴミのようなコードを生成するようになっています。そうです、例えば私のようなまともな開発者と比べれば、ゴミコードです。誰もちゃんと計算していないのではないかと思いますよ。そうでなければおかしいです。
Figure AIの人間対機械のバトルのように、人間が機械に勝ちますが、人間はリスク要因になってしまいます。そこにいた哀れなインターン生はロボットより速かったです。彼はより多くの荷物を正しく仕分けることさえできましたが、何度も作業を止めなければなりませんでしたよね。そして、その人間の腕は少し強張ってしまいました。彼はあと30分も耐えられない、手をも少しも開いたり閉じたりできないと言っていました。つまり、スピード、品質、スタイルなど、基本的にはすべての面で彼が勝ったのですが、彼は負けたのです。彼は負けましたし、寝る必要があります。彼が寝ている間も、ロボットはそこで生産を続けています。
人型ロボットは今、人間よりも高価ですよね。これは私がいつもこのチャンネルで言ってきたことですが、将来、プログラマに最低限の生活必需品を支給する方が、AIを週40時間稼働させ続けるよりもはるかに安上がりです。しかし、長期的に見れば、AIの方が常に効率的になります。
ベーシックインカムと億万長者たちの思惑
皆さんもユニバーサルベーシックインカムについて耳にしたことがあるかと思います。ロボット、特に人型ロボットが人間の仕事を行うという話になると、私たちは常に、どうやってお金を稼ぐべきかという話をしなければなりませんよね。誰も雇用されず、仕事を持たなくなったら、誰が物を買い、誰が経済を回すのでしょうか。
億万長者たちはすでに、このユニバーサルベーシックインカムを視野に入れています。イーロン・マスクはそのアイデアを非常に支持している一人ですよね。ユニバーサルベーシックインカムと同様に、技術官僚政治も支持しています。サム・アルトマンもそのことを頻繁に口にしていますし、ちなみにOpenAIはイーロン・マスクとの争いに勝ちました。というか、正確にはイーロン・マスクがOpenAIに対して起こしていた訴訟のことですね。
皆さんに約束した通り、私はもうAI世界の最新ニュースについての動画をわざわざ作るつもりはありませんが、この話だけは残しておきます。つまり、億万長者たちはユニバーサルベーシックインカムを導入しようという考えを持っており、それを実現してしまう可能性があります。なぜなら、人間の方がエネルギー効率が良いと分かっていても、失業者が増え続ければそうせざるを得ないからです。
私が言いたいのはどういうことかというと、あなたを週40時間働かせるためのエネルギーコストは、AIを週40時間働かせるためのエネルギーコストよりもはるかに低いということです。それに、私たちは豊富に存在し、繁殖することもできますよね。理由があって希少であるレアアースとは違います。
私たちはこれらの機械の減価償却について話していませんよね。誰かが私たちにいくつかの数値を提示するとき、人々はGPUに10万ドルを費やせば、そのGPUが永遠に持ち、あのロボットにはメンテナンスが必要ないと思い込んでいます。バッテリーが持つのか、その大量のバッテリーをどう処理するのか、リチウムはどこから採掘するのか。これらはすべて、ロボットを動かすためのエネルギーを生み出すのに必要な、乏しい資源です。人間であるあなたは、水が必要なだけです。そう言えば、水分補給をしてくださいね。
ですから、これが私たちにとって良いことになるのかどうかは分かりません。考えること自体、少し直感に反するかもしれませんが、もう少し考えてみると、自分が効率的になればなるほど、自分を効率的にしてくれるものの必要性が高まることに気づき始めるでしょう。つまり、あなたが必要とされるのではなく、あなたを効率的にしてくれるものが必要とされるのです。
そのため、あなたをより効率的にしてくれるものの価格が下がる代わりに、結局は上がることになります。もし今日、AIがあなたをより効率的にしてくれているなら、間違いなくAIのコストは上がり続けるでしょう。そして、効率的になった側のあなたの価値についてですが、今やあなたはより短い時間でより多くの成果を出せるようになりました。しかし、信じてください、あなたの価格は安くなります。これは非常に直感に反することですよね。効率的になったあなたの価格が、実際には安くなるのです。実際の労働力の重要性が低くなればなるほど、その価値は下がります。
なぜなら、あなたをより効率的にしてくれるものは、長年の勉強によるものではなく、知識への投資に依存することがますます少なくなっているからです。人間に依存する生産性や効率性について語るとき、私たちは何年も何かを勉強し、スキルを磨き、品質とスピード、そして筋肉の記憶を持って効率的に何かを行うために、自分の仕事の職人となった人間について話しています。私たちの生物学がプロフェッショナルとしての道のりの中で発達させてきたすべてのことです。
今日、私たちがより効率的なのは、そうした投資のおかげではありませんよね。そのため、開発者を極めて生産性の高いレベルにまで訓練するコストは、常に何千時間もの作業、勉強、失敗、成功、そしてコンピューターの前に座り続けた時間でした。開発者をそのレベルに到達させるためのコストが下がれば、開発者自身の価値も下がります。
企業のAI予算と自動化の実態
そこで、前四半期に出たニュースを皆さんが追っていたかどうかは分かりませんが、Uberは、2026年のAI予算全体をCloud CodeとClawdbotの利用により、わずか4ヶ月で実質的に使い果たしてしまいました。皆さんが読めるように画面に記事を表示しますが、基本的にはそういうことです。Uberは壁にぶち当たり、CTOはすでに今年の予算枠を使い切って突破してしまったと述べています。
記事にはこう書かれています。34億ドルの研究開発予算があるにもかかわらず、同社は2026年の最初の数ヶ月ですでにAI用に計画していた予算をすべて使い切るか、底を突かせてしまいました。もちろん、ここでのAI予算は34億ドルそのものではありませんよ。そして、これらすべての成果がすでに現れ始めています。現在、Uberのバックエンドにあるコードの約11%がAIエージェントによって書かれています。私はバカバカしいと思います。11%なんて話になりません。
Shopifyも今週、2万3000人以上のエンジニアに対して、どのようにCloud Codeの環境を構築しているかを公開しました。実際、これらの数値は古いと思います。彼らは2万3000人もエンジニアを抱えておらず、従業員が全体で1万人前後で、開発者はさらに少なく、4000人未満のはずです。数値を正確に把握しましょう。
しかし、基本的には彼らが言っているのは、自分たちが書くコードの96%を自動化したということです。ここに表がありますが、2024年にはコードの戦略的な部分に時間の30%を費やし、実行が70%だったのに対し、今日ではそれが逆転しています。
ですから計算してみてください。もし一人の開発者が、そこでCloud Codeを使っているだけで、毎月500ドルから2000ドルほどを消費しているとしたら、ブラジルのシニア開発者の平均月収はいくらでしょうか。約1万レアル、つまりおよそ2000ドルです。場合によっては、AIよりもコストがかからない開発者が存在することになるのが分かります。
そして、これが2026年や2027年に私たちに何をもたらすかというと、次のようなシナリオです。企業は、人員数の総予算の中に、AIにどれだけ費やすかをますます組み込むようになるでしょう。企業は従業員にAIの使用を強制する一方で、AIの使用における効率性も求めるようになります。AIをますます効率的に使えるようになるというアイデアが、あなたに売り込まれるでしょう。それは事実ですし、実際に可能です。
しかし、私が気づき始めているのは、AIが私に対して、物事をさらに詳しく説明することを要求してくるようになっているということです。コードを書く際のあの戦略の70%と、AIがあなたの代わりにコードを書く実行の30%を覚えていますか。今何が起きているかというと、私は時間の大部分を英語で仕様書を書くことに費やしています。あるいは、多くの人がポルトガル語で書いているのを想像してみてください、それよりもさらに冗長になります。これはJavaのpublic static varよりもひどいです。public function static public、何でしたっけ。忘れてしまいましたよ。そのトラウマは私から消え去っていました。思い出せるかやってみましょう。public static void main arguments、これですね。関数を記述するのにこれよりも冗長です。
コードの品質低下とローカルモデルの活用
今週、私は実際にこのような内省の瞬間を迎えました。自分がどのようにコードを書いているかについて、ツイートもしました。より複雑な事柄に関しては、プロンプトを何度も繰り返す必要があることに気づいたのです。プロンプトに次ぐプロンプトです。期待していた最終結果に何とか到達するためだけに、これらすべてを行う必要があります。
何とかそこに到達できるのはいつでしょうか。Opus 4.6の後、白状しますが、私はプロンプトを書くことにそれほど労力を割くのをやめました。プロンプトを書くのをやめたのです。私は基本的に、特にプランニングモードにおいて、自分のプロンプトを書くためにAIを使っていました。この戦略はAnthropicやOpenAI側としては見事なものでした。彼らはあなたにさらに多くのトークンを消費させますが、この戦略はもはや私には通用しない、以前のようには機能しないと気づきました。最高のモデルであってもです。
私はここでGPT 5.5やOpus 4.7を、常にエフォートをエクストラハイにして使っていますが、彼らは私が生成するようなエレガントなコードを生成できていません。ルカス、それはAIを使うあなたのスキルの問題だろ、と言われるかもしれません。私はそうは思いません。私は毎日AIを使っています。この3週間だけで5000万トークン以上を消費しています。
私は以前、AIの悪いコードをブロックするためのLinterや品質ゲートの使い方、コードの重複を避け、サイクロマティック複雑度の増大を防ぐための静的解析についての動画を撮りました。しかし、これらのゲートのどれも、私のコードレビューを代替できていません。
正直に言って、スパゲティコードはこれらの静的解析やコードスタイルのルールでは捉えられません。捉えられないのです。それはエッジケースに次ぐエッジケースのようなスパゲティです。AIがどうでもいい些細なことを修正したがるときのことです。分かりますよね。私はあのレースコンディションについて話しているのです。
もしあなたがコードを生成するためにAIを使い、コードをレビューするためにAIを使っているなら、間違いなく、ある時点でAIは特定のレースコンディションやエッジケースに関する重要度P1の課題が複数あるとあなたを説得してくるでしょう。私自身、拒否し始める段階に達しました。議論もせずに否定する二人のシニア開発者のように、私は「いや、それはやらないよ、あなたが間違っていると思う」と言います。もうAIと議論すら設定せず、そのフィードバックは役に立たないと伝えるだけです。
時々、AIは「でも、ユーザーが機内モードを有効にしたり無効にしたりしながら、この小さなボタンを10回クリックしたらどうするんですか」と言ってきます。すみませんが、それは私にとって優先事項ではありませんし、その改善を行うつもりもありません。そして、これが何よりも最悪なところです。
バグという意味でのコードの品質について話しているのではありません。認めますが、AIは私が気づかなかったバグを見つけています。ユーザーがボタンを何度もクリックしながら画面を上下にドラッグするようなケースです。これらは私がテストしなかったことです。0.5%のユーザーが人生で一度でも再現するかどうかというレベルのことですが、AIはそれを見つけ出し、あなたにそのエッジケースを実装してトークンを消費するよう説得します。だからこれが最悪なのです。
AIのアドバイスに従えば、コードはより安全になり、バグは少なくなります。しかし、コードがはるかに複雑になっていることに気づきました。私はそのことに恐怖を感じています。そのメンテナンスの難しさにです。手動ではもはやできなくなるようなメンテナンスです。1行を変更するために、100万トークンのコンテキストウィンドウが必要になるでしょう。誰かこの問題に直面している人はいますか。私が何を言っているのか分からないなら、おそらくこの問題に直面していないのでしょう。しかし、それは起きています。まるで企業が「レースコンディションのエッジケースを見つけろ」というシステムプロンプトを使っているかのようです。
さて、トークンの最適化についてですが、このプロセスを最適化する方法はいくつかあります。プロンプトをもっと具体的にすることから始められるかもしれませんね。おそらく私たちの責任です。私たちはそれぞれのロジックを記述し、コードをどのように分割するか、どの関数を作成するか、それぞれの入力と出力、モジュールやパッケージのプロトコルインターフェースの宣言を提案することさえできました。プログラミングのようなことですね。AIでスパゲティコードを生成しないための最良のプロンプトが擬似コードであると、一体誰が知っていたでしょうか。
つまり、AIに高品質のコードを書かせるための解決策は、300個のゲートを作成し、さらに以前は1行のオートコンプリートで書いていたコードを書くために、より冗長な言語を使用することです。
そして、AIがもっと安くなり、モデルをローカルで実行できるようになると思っているなら、おそらくあなたの言う通りです。例えば、みんながすでに始めているいくつかの実験があります。Cloud Opus 4.7やCodex 5.5を使ってコミットを分類させ、それから本題から外れたいくつかのプロンプトをテストしてみるのです。コードから学習するためのフックを生成したり、キーワードを抽出したり、エンベディングを生成したり、タイポの修正をすべて行わせたりします。
それらをすべて行った後、残りをローカルモデルで実行します。つまり、より大きなモデルと対話して技術仕様書を作成し、その後、あなたのポンコツPCにある30億パラメータのLLaMAなどのローカルモデルに実行を命じるようなものです。あるいは、10歳のインド人の子供がモデルをオーケストレーションするために手に入れたMac Miniを借りるのもいいでしょう。
そうすれば、プログラマとしての日常的な機械的タスクの80%を解決できます。出力が20万トークン未満のタスクはすべてローカルモデルに送ります。50ファイル以上の変更に依存しないものはすべて、LLaMAやQwenで実行します。Claudeは推論やプランニング、PRDなどの製品仕様書の生成のためだけに残しておきます。
もし私が言っているこれらすべての方法を学べば、おそらくあなたは2027年になっても失業していないか、雇用されているでしょう。私が言うなら、モデルをオーケストレーションする方法を知っている1%のプログラマになり、Anthropicなどのいかなるロックインからも逃れることができるでしょう。そのため、価格が上がり始めたとき、企業はあなたを必要とするようになります。これが将来、あなたが雇用され続ける場所になるかもしれませんし、そうではないかもしれません。
将来への備えとトークンの消費
ロックインを避ける話といえば、もし動画の中で私が言っていることの半分も理解できないなら、Suaをダウンロードしてください。無料です。動画を見ながらそれを動かし、学習補助のプロンプトを使用すれば、私が言ったいくつかの言葉を説明してくれます。Suaでは、今やリアルタイム翻訳を行うこともできます。
ですから基本的には、もしあなたが国際的なオンライン会議を行っていて、面接で不正をして仕事を得たのかどうかはともかく、海外と会議をする仕事に就いているなら、Suaをダウンロードして、非常に優れているリアルタイム翻訳機能をテストしてみてください。リンクは説明欄にあります。
そして、これらすべてに対する私の意見を今尋ねられたら、私は本当に意見を持つことに関心がないと答えるでしょう。私はここに来て、自分が何をしているかをあなたに話したいだけです。私がしているのは、単一のプロバイダーや単一のモデルに依存せず、ローカルモデルを接続できる製品を構築することです。将来、あのグランドリセットの後にこれらの価格が不当に高くなった場合に備えています。
仕事面では現在、私は可能な限り多くのトークンを消費しています。それらは私のSEOによって補助されています。だから消費しましょう。一つだけ注意してください。私のトークン消費の効率性は尊重される必要があります。それだけは理解してください。可能な限り多くのトークンを消費すると言っても、それらのトークンをより効率的に使う方法を学ぶ必要がないという意味ではありません。
ただ、個人的には今、本当に最大のトークンを消費しています。何の効率性もなしにです。自分が働いている、給料を払ってくれている企業の資金を節約したくはありません。私は企業がより効率的になることを望んでいます。今、AnthropicやOpenAIが20ドルのプランを提供してくれているなら、使えるうちにトークンを消費してください。なぜなら、それは終わりを迎えるからです。
ですから個人的には、自分のAIのサブスクリプションではトークンを消費しているだけで、効率的にすることには興味すらありません。これがこの動画でのあなたへのアドバイスになります。今はトークンを消費する絶好の機会です。なぜなら、それらはあなたの企業によって補助されており、その消費において効率的になることを少し意識する必要があるか、あるいはまだIPOをしていない企業の投資家によって補助されているかのどちらかだからです。
後者の場合、よく考えてみれば、アメリカの年金受給者の方々には申し訳ないですが、チャンスを活かして、あなたが持っているマックスブラスターのサブスクリプションを使い果たしてください。水分補給を忘れずに、いいねとコメントも残していってくださいね。
これについてどう思いますか。いつの日か、私たちがAIそのものよりも安くなり始めると思いますか、それとも逆でしょうか。ユニバーサルベーシックインカムが導入され、すべてが安くなるからもう働く必要がなくなるのでしょうか。それは決して悪いことではありませんよね。
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