問題はAIコードではなく、システムアーキテクチャや意図を知らないことだ

問題はAIコードではなく、誰も何も知らなくなったことだ 最終更新日: 2026年9月30日 サイモン・スパーティ著 · 作成日: 2026年9月26日 · 5分読了 · 成長中 ノートの状態 成長中。かなりの部分をこなしたが、まだ粗い。箇条書き、ギャップ、更新されるビューを予想してください。編集履歴からの推定 · 2日間で3セッション · 948語 · 私のノートはどのように成長するか 最近の変更 9月30日 2日前 +98 / -15 語 9月29日 3日前 +515 / -20 語 9月28日 4日前 公開 · 370 語 YHacker News もし私たちがコーディングは死んだと考え、AIがあらゆるコードベースを生成しているとすれば、私は依然としてより大きな問題は、人々やチーム全体がシステムアーキテクチャや特定の選択がなされた意図について何も知らなくなったことだと考えている。ある議論でのコメント：AIはおそらく平均的なコードを書く（タスクとサイズによる）。だから、あなたのコードベースが平均以下であれば、AIはそれを容易に平均レベルに向上させることができる。少なくとも、私がここで観察した限りでは。私にとって、問題はAIコードではなく、誰も何も知らず、誰もがClaudeに尋ねるだけだということだ。結果として、全く計画がなくなる。 # 急速に変化するスタートアップの現状 このツイートは、急速に変化するスタートアップ、あるいは中間管理職がAIを強く推進している大企業における現状をよく要約している。 「私はこのクソにうんざりしている。終わった。今のエンジニアリングの状態はひどい。大企業で新しい役割を始めてから半月になる。ここでは誰も何も知らない。仕様、コード、テスト、PRD、チケット、それらのチケットの解決、レポートなど、すべてがClaude Codeによって作られている。私のチームの誰もこれを気に入っていない。彼らはできるだけ多く出荷するように強制されている。上層部から、コードをプッシュすることがボトルネックではない、なぜ我々は遅いのか、と何度も聞かれた。人々はただエンターキーを押すためだけに12〜13時間働いている。誰も何も読んでいない。企業の中の人々は、自分で何もしていない。L1からL7のエンジニアまで、文字通り誰もが同じことをしている。Claudeと話す。勝利感は全くない。誰もバグを解決していない。実際、誰も考えていない。すべてLLMによって行われている。それは魂を吸い取る。もしコードをチェックして、何がどこへ行くのかを見る時間を与えられていたなら、私は正直に気にしないだろう。しかし、そうではない、目標はただ出荷することだ。何が起こっても関係なく。」 Voxium マシュー・マリンズも同様にうまく言っている。 「現在、COBOLプログラマーが労働力から離れるという問題を抱えているが、エージェントコーディングはそれをあらゆる開発言語にもたらすだろう。」 # プロダクトマネージャーは今や欲しいものを何でも構築できる 優れたプロダクトマネージャーは、今や欲しいものを何でも構築し、市場を見つけ、それを良く見せることができると言う人もいる。ショーン・ビーハンの良い点として： 「コーディングはできないが、ソフトウェアを開発するためにチームを管理できるプロダクト担当者を常に尊敬してきた。何が欲しいかを知ることが常に最も難しい部分だった。しかし、もしあなたがコーディングできなければ、あなたは本質的に、維持するのが非常に難しい製品の非常に悪い基盤を構築することになる（AIもそれについては改善しているが、特に頻繁にイテレーションする場合、それでも間違った言語や間違ったメンタルモデルを選択すると、最初から間違ったスタートになる）。プログラミングと製品設計の両方、そして必要なものを知っているだけでなく、システムとアーキテクチャ設計を理解している良いPMにとっても、やはり基本を知っていることは役立つ。」 # データエンジニアリングのような他の分野はどうだろうか？ ホイット・エマーソンは、データエンジニアリングは異なると述べている。 「データ担当者は違うと思う。私たちは初日から製品/ビジネスについてすべてを知る必要があった。AIは今、私たちにとって摩擦を取り除くだけだ。」 ツイート 「AI以前に育ったデータ担当者は、すべて（あるいは多く）を知るか、ドメインエキスパートを巻き込む必要があった。しかし、AIはこれを時代遅れにする、あるいは見かけ上時代遅れにする。だから今日始める人、あるいは私自身が、今日新しい分野でプロンプトを打ち始めた場合、その知識が欠けていることになる。」 # 最終ボスはやはりメンテナンス システム、アーキテクチャ、あるいは意図と設計について考えること—これらすべてが、より良いソフトウェアエンジニアになるのに役立つ。今日、手書きでコードを書くことは死んだかもしれないが、それは確かに役立つし、（AIと共に）テイストを持つことはこれまで以上に重要だ。しかし、最終ボスは、そして常にそうであるように、メンテナンス性だ。迅速なパイプライン、アプリ、またはBIダッシュボードを生成することが容易になればなるほど、メンテナンスはより多く必要になる。そして、誰も何も知らない場合、それは非常に困難になる可能性がある。 # AIは自分で運転できない はい、AIは自分でプロンプトを打てない、そうだろう？ なぜ私たちは人間を必要としているのだろうか？ 私にとって、それは人間がそれを指示し、オーケストレーションする必要があるという明確な兆候だ。だからこそ、意図、テイスト、デザイン、アーキテクチャは、今日の世界ではすべてキラー機能なのだ。しかし、これらが欠如したり、さらに悪いことに、根本的なものが失われたりすると、それは本当に危険だ。今日読んだのは、これは自己誘発的な問題であり、もし私たちがまだジュニアを採用していたら、問題は起こらなかっただろうということだ。しかし、まあ、それはそれほど簡単ではない。 意図と確信について ハリー・ドライは早い段階でこう言った。 「AIは人間を置き換えるだろうか？ 大きなアイデアは、創造性よりも確信に関するものだ。[...] では、何が起こったのか？ 「ソースとその他のくだらないもの」が信じられないほど安くなった！ [...] AIプロンプトに確信はない。」 ハリー・ドライ 私は「AIはこれを解決しているのか？」についてもっと書いた。執筆は難しく、心からの執筆は人間だけができることだ。 # さらなる読み物 クリス・ジェンキンスが中間管理職の懸念について語っている。Danger of AI or LLMs If Consumed by a Human, Should Be Written by Human What I Learned Writing with AI Vibe Coding Origin: the primagen video and Limitations of LLMs and AI References: What I Learned Writing with AI Data Engineering & Second Brain Newsletter このノートは私のSecond Brainの一部であり、データエンジニアリング、人生などに関する650以上の公開ノートです。新しいノート、ブログ記事、書籍の章、および一般的なアップデートのダイジェストをメールで送信します。次回を受け取る場合は、以下から購読してください。 インタラクティブグラフ