iwashi / Yoshimasa Iwase(@iwashi86):開発の前提が変わったので、検証にかかる工数を意識しよう、という内容。・従来の生産性指標は、コーディングがボトルネックである前提で作られている・AIの普及によってその前提はすでに崩壊した・コードを書く時間が減った分、AIが生成したコードの検証に多大な時間を奪われているから・記事では、タスクを検証の難易度で2つに分けるべきだという主張・1つ目は、定型的なAPIクライアントやテスト作成などの予測可能なタスク・これらはAIで加速しやすく、コーディングの速さがそのまま開発の速さに直結・2つ目は、分散システムの連携やフォールトトレランス設計など複雑なアーキテクチャ構築・AIはこれらのタスクでも即座にコードを生成できる・ただ、高負荷時の正しさを人間が検証することは非常に困難・開発のボトルネックは、コードの生成から検証の担保へと完全に移行している・そのため、作るのにどれくらい時間がかかるか、で工数を見積もるべきではない・これからは、検証にどれくらい時間がかかるかを考えた方が良い・優秀なエンジニアは、リスクの高い検証領域への配置が必須になるだろう

iwashi / Yoshimasa Iwase

@iwashi86

NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他、早稲田大で非常勤講師、#fukabori#.fmの中の人、書籍翻訳者。 AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する個人メモをポストしています。発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者。

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iwashi / Yoshimasa Iwase@iwashi86

2026.07.17 12:30

開発の前提が変わったので、検証にかかる工数を意識しよう、という内容。・従来の生産性指標は、コーディングがボトルネックである前提で作られている・AIの普及によってその前提はすでに崩壊した・コードを書く時間が減った分、AIが生成したコードの検証に多大な時間を奪われているから・記事では、タスクを検証の難易度で2つに分けるべきだという主張・1つ目は、定型的なAPIクライアントやテスト作成などの予測可能なタスク・これらはAIで加速しやすく、コーディングの速さがそのまま開発の速さに直結・2つ目は、分散システムの連携やフォールトトレランス設計など複雑なアーキテクチャ構築・AIはこれらのタスクでも即座にコードを生成できる・ただ、高負荷時の正しさを人間が検証することは非常に困難・開発のボトルネックは、コードの生成から検証の担保へと完全に移行している・そのため、作るのにどれくらい時間がかかるか、で工数を見積もるべきではない・これからは、検証にどれくらい時間がかかるかを考えた方が良い・優秀なエンジニアは、リスクの高い検証領域への配置が必須になるだろう

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