参考情報:https://www.youtube.com/watch?v=TECDj4JUx7o
議論の発端となったのは、ある人物（トム）が投稿した「ソフトウェアエンジニアは、手作業で作物を育てる高給取りの有機農家のようなもので、AIというコンバイン（自動収穫機）が登場し、食料生産性は劇的に向上する一方で、農業従事者の数は激減するだろう」という挑発的なツイートでした。この比喩は多くの反発を呼びましたが、彼の主張の背景には、AIコーディングツールの目覚ましい進化に対する自身の体験がありました。
彼は、かつてプロのソフトウェア開発者でしたが、約10年間コーディングから離れていました。しかし、最近になって「Cursor」や「Claude Code」といったAIコーディングツールを試したところ、その能力に衝撃を受けます。わずか90分の列車移動中に、20年近く運営してきた自身のブログを、ホスティング設定からソフトウェア開発、過去15年分の記事移行まで含めて、完全にAIの支援だけで再構築できたのです。さらに、彼は「recipes.ai」という、単なるCRUD（作成・読み取り・更新・削除）アプリではなく、完全な対話型音声エージェントを備えた、35,000行にも及ぶコードを持つ本格的なWebアプリケーションを、1行も自分でコードを書くことなく開発しました。驚くべきことに、開発が進むにつれて、彼は生成されたコードを読むことさえやめ、プロンプトを与えて自動承認し、コーヒーを淹れて戻ってくると新機能が実装されている、というワークフローを確立したのです。
もちろん、現状のAIコーディングツールは完璧ではありません。まだ荒削りな部分や限界は存在します。しかし、重要なのはその進化の速度です。著名なアクセラレーターであるY Combinator（YC）のデータによれば、AIコーディングツールを主要な開発手段として利用するスタートアップの割合は、わずか1年半前にはほぼ0%だったものが、直近のバッチでは約半数にまで急増しています。これは、これらのツールが「おもちゃ」の段階を脱し、実用的な価値を提供し始めていることを明確に示しています。クレイトン・クリステンセンが提唱した「イノベーターのジレンマ」で語られるように、破壊的技術はしばしば既存のプレイヤーからは軽視されるような形で登場しますが、急速な改善によってやがて市場を席巻するのです。AIコーディングツールも、まさにこのパターンを辿っている可能性が高いと言えます。
ソフトウェアエンジニアリングの未来：消滅か、変容か？
AIがコードを書くようになる未来に対し、主に二つの反論が見られます。
第一の反論は、「AIは（少なくともプロフェッショナルな大規模コードベースにおいては）十分な能力を持つことはない」というものです。しかし、AIモデル自体の能力向上、ツール連携（Tool Calling）の改善、そして人間による効果的な利用方法の確立が進むことを考慮すれば、「AIには不可能だ」という主張は、時間の経過とともに説득力を失っていくでしょう。現在の進化のペースを見る限り、AIが人間と同等かそれ以上のコーディング能力を獲得する可能性は否定できません。
第二の反論は、より洗練されたもので、「ジェボンズのパラドックス」に基づいています。これは、技術効率の向上によってコストが下がると、その技術やサービスの需要がコスト削減分以上に増加するという経済学の法則です。ソフトウェア開発に当てはめれば、AIによって開発コストが劇的に低下すれば、ソフトウェアに対する需要は爆発的に増加し、結果としてソフトウェアエンジニアの需要も（たとえ一人当たりの生産性が上がったとしても）増えるのではないか、という主張です。例えば、電力が安価になったことで、人類は以前よりはるかに多くの電力を使用するようになり、電力市場全体の規模（金額ベース）は拡大しました。
この点については、ソフトウェアへの需要が大幅に増加する可能性は高いと考えられます。将来的には、個々のユーザーの特定のニーズに合わせて、その場でソフトウェアが生成され、問題解決後に消滅する「エフェメラル（短命な）ソフトウェア」のようなものが普及するかもしれません。考えられるあらゆる用途に対応するアプリが登場し、ソフトウェアの需要は現在とは比較にならないほど巨大化するでしょう。
しかし、問題はその増大した需要を誰が満たすのかという点です。たとえ需要が10倍、100倍になったとしても、AIの生産性向上はその増加率を上回る可能性があります。コンバインの例に戻れば、食料生産性は10倍になったかもしれませんが、食料1キロジュールあたりの労働投入量は1000分の1になったかもしれません。ソフトウェア開発においては、この傾向はさらに顕著になる可能性があります。AIがほとんどのコーディング作業を担うようになり、人間が介在するのは、ごく一部のニッチな領域や、AIを管理・指示する役割に限られるかもしれません。
したがって、「ソフトウェアエンジニア」という職種が完全に消滅するかどうかは別として、現在のソフトウェアエンジニアが行っている仕事の内容は劇的に変化すると考えるのが妥当でしょう。歴史を振り返れば、最初のコンピュータープログラマーは、パンチカードを作成したり、機械語を直接扱ったりしており、現代のソフトウェアエンジニアの仕事とは全く異なるものでした。その後、アセンブラ、高級言語、オブジェクト指向、フレームワークといった抽象化レイヤーが登場し、人間の作業はより高レベルなものへとシフトしてきました。AIは、この抽象化の歴史における次なる、そしておそらく最も大きな飛躍となる可能性があります。人間の役割は、具体的なコードを書くことから、AIに対して「何を」「どのように」作るべきかを指示し、生成されたもの品質や方向性を管理・評価する、よりアーキテクトやプロダクトマネージャーに近い役割へと移行していくと考えられます。
人間固有の領域：エージェンシー、テイスト、そして執念
では、AIがコーディングの大部分を担うようになったとして、人間に残される独自の価値は何でしょうか？議論の中では、「エージェンシー（主体性、目的意識）」、つまり「どの問題を解決すべきかを見極める能力」や、「テイスト（美的感覚、品質へのこだわり）」が挙げられています。
世の中の優れたソフトウェア製品の多くには、その背後にユーザー体験の向上に異常なまでの執念を燃やす、一人の人間（あるいは少人数のチーム）が存在します。AIが自律的に問題を発見し、解決策を構築する世界が来たとしても、その「執念」や「こだわり」をAIにプログラムすることは可能なのでしょうか？現時点では、それは非常に難しい挑戦のように思われます。
しかし、短期から中期的に見れば、AIツールは高いエージェンシーを持つ個人に「スーパーパワー」を与える存在となります。特に、スタートアップの創業者にとっては、歴史上これ以上ないほど恵まれた時代が到来していると言えるでしょう。AIを活用すれば、従来よりもはるかに少ない人数、少ない資本で、アイデアを迅速に形にし、市場に投入することが可能です。かつては数十人規模のエンジニアチームが必要だった開発が、数人のチームで実現できるようになり、シードラウンドの資金調達だけで、シリーズAやBを必要とせずに収益化を達成するケースも増えるでしょう。
知識労働全般への波及
AIによる自動化の波は、ソフトウェア開発にとどまりません。法律家、医師、会計士といった、高度な専門知識を要する他の「知識労働」分野にも同様の影響が及ぶと考えられます。
YCの投資先にも、これらの分野の課題をAIで解決しようとするスタートアップが登場しています。例えば、「Lora」は、法律専門家向けのAIツールを提供するスウェーデンのスタートアップです。従来、法律業界では「弁護士はソフトウェアを買わない」「時間単位で請求するため、効率化はむしろ収入減につながる」といった考え方が根強くありました。しかし、AIのインパクトに対する認識が業界全体に広がるにつれ、状況は変化しつつあります。
投資家や取締役会は、あらゆる企業に対してAI戦略を問うようになり、AIの活用は競争上の「テーブルステークス（参加必須条件）」となりつつあります。「コンピューターを使わない弁護士」や「Eメールを使わない専門家」を雇う人がいないように、近い将来、AIツールを活用しない専門家は競争上不利になる時代が訪れるでしょう。これにより、法律相談、診断支援、会計処理といった知識労働のコストが劇的に低下し、より多くの人々が専門的なサービスを受けられるようになる**「消費者余剰」**が生まれる可能性があります。
課題と懸念：移行期の混乱と人間の役割
この変革は、長期的にはより豊かな社会をもたらす可能性を秘めていますが、その移行期には大きな課題と混乱が伴うことが予想されます。特に、AIによる自動化のスピードが非常に速い可能性がある点が懸念されます。数億人規模の知識労働者が短期間で職を失う可能性も否定できず、彼らが新しいスキルを習得し、別の仕事に就くプロセスは、社会的に大きな痛みを伴う可能性があります。10年から20年にわたる社会的な混乱や格差拡大も覚悟する必要があるかもしれません。
また、特定の業界では、既得権益を守るためにAI導入に対する障壁が設けられる可能性もあります。例えば、医療分野では、AIが人間よりも優れた診断や処方を行えることが証明されたとしても、「薬の処方は医師が行わなければならない」といった規制が維持されるかもしれません。これは、自動運転車が人間よりも安全であることがデータで示されても、規制の壁によって普及が妨げられている現状と似ています。医師会や弁護士会といった専門職団体が、組合のように機能し、メンバーの雇用を守るためにAIの導入を制限しようとする動きも考えられます。
一方で、物理的な作業を伴う仕事（外科医、配管工、電気技師、建設作業員など）は、少なくとも短期的にはAIによる代替の影響を受けにくいと考えられます。
未来への展望と取るべき行動
こうした課題はあるものの、歴史を振り返れば、技術革新は常に一時的な混乱を経て、最終的には人類全体の生活水準を向上させてきました。AIがもたらす未来も、基本的にはより良いものになるという楽観的な見方が優勢です。病気が根絶され、誰もが質の高い教育や専門サービスを受けられる「豊穣の未来」が訪れる可能性もあります。その中で、人間は労働以外の活動に新たな目的や生きがいを見出すようになるのかもしれません。
では、この変革期において、個人、特にこれからキャリアを築く若者や起業家は何をすべきでしょうか？
結論：変革を受け入れ、未来を創造する
AI、特にコーディングエージェントの進化は、ソフトウェア開発の現場から始まり、やがて法律、医療、金融など、あらゆる知識労働分野、そして社会全体のあり方を根本から変えていく可能性を秘めています。それは、一部の職種にとっては厳しい現実を突きつける一方で、個人にとってはかつてないほどの力を与え、社会全体にとっては豊穣と効率化をもたらす大きなチャンスでもあります。
移行期には社会的な混乱や痛みが伴う可能性も否定できません。しかし、変化の流れを止めることはできません。重要なのは、この変革を恐れるのではなく、その本質を理解し、積極的に向き合うことです。最新のツールを学び、人間ならではの価値（問題発見能力、共感力、創造性、品質へのこだわり）を磨き、AIと協働することで、私たちはより良い未来を築くことができるはずです。
今、そしてこれからの5年間は、人類の歴史において、何か新しいものをゼロから立ち上げるのに最もエキサイティングな時代と言えるでしょう。AIによって解き放たれた無数のアイデアと、変革を待つ多くの産業が目の前に広がっています。この歴史的な転換点において、変化を恐れず、自ら未来を創造していく姿勢こそが求められています。
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