AIは既存の技術力に乗算効果をもたらす
(joshwcomeau.com)- AIモデルは多くのプログラミング作業で十分実用的だが、開発者を置き換えるというより、既存の技術力を増幅するツールに近い
- LLMがあらゆる規模のプロジェクトを完全に設計・構築し、人間の開発者がまもなく不要になるという証拠は見当たらない
- Matt PerryはMotionの作業で、Q1目標の60件のIssueを超えて160件をクローズし、Q2向けの大規模リファクタリングも1月のある午後に終えた
- 開発経験の少ないユーザーのvibe-codingはMVP以降で行き詰まりやすく、アーキテクチャ判断とドメイン知識が結果の差を生む
- AIはIron Manのスーツのように強力だが、それ自体で同じ成果を出すわけではなく、構造化された学習と熟練度が活用効果を左右する
Matt Perryの生産性事例
- Matt PerryはPopmotion、Motion One、Motion（旧Framer Motion）など複数のアニメーションライブラリを作った開発者
- Motionのレイアウトプロジェクションエンジンは精巧なエンジニアリングの成果物
- Matt Perryは2026年にAI活用を強化し、Q1目標だった60件のIssue完了を超えて160件を完了した
- Q2に予定していたMotionの大規模リファクタリングも、1月のある午後に一気に終えた
- LLM自体が最高の人間開発者より優れているというより、熟練した開発者がAIを使うと生産性が大きく増幅されうることを示している
ドメイン知識が不足したvibe-codingの限界
/r/vibecodingには、開発経験がほとんどない、または少ない人々がvibe-coding体験を共有しており、MVP以降の段階で行き詰まることが多い- ガイドなしで使われるLLMは、個別プロンプトを解決するコード生成に集中し、アプリケーションアーキテクチャを全体として見られないため、行き止まりに入り込みやすい
- 熟練した開発者はAIでできることを増幅させるが、ドメイン知識が不足したユーザーは「MVP」の段階を超えにくい
- 同じAIツールを使っても結果は同じではなく、ユーザーの判断力と構造的理解が決定的な違いを生む
AIをツールとして見る考え方
- AIはツールであり、ツールは使いこなしてこそ効果を発揮する
- Jimi Hendrixのギター、Gordon Ramseyのキッチン、Serena Williamsのテニスラケットを持っていても、同じ結果を出せるわけではない
- 人はツールの重要性を過大評価する傾向があり、マーケティングはMichael Jordanの「air technology」搭載シューズがダンク力を与えるかのように、このバイアスを利用する
- AIエージェントは擬人化されるためツールとして見にくく、自律ロボットのように扱うと、実際以上の功績を与えてしまいやすい
- より適切なたとえはIron Manのスーツである。驚くようなことを可能にするが、それ自体で動いて同じ成果を出す存在ではない
- Matt PerryがMotionリポジトリへのアクセス権とLLMツールを渡したとしても、同じスピードで動こうとすれば、同じ結果ではなく大きな混乱を生む可能性が高い
- 熟練した開発者がLLMで成し遂げたことを見るとき、核心要因はLLMそのものよりも熟練した開発者の能力にある
Whimsical Animationsと構造化された学習
- Whimsical Animationsは新たに公開されたWebアニメーション講座
- 約20年にわたりWebサイトとWebアプリケーションを作りながら、記憶に残り影響力のあるアニメーションやインタラクションを作る方法を蓄積してきた
- Web開発者向けのアニメーション資料は多くないため、ゲーム開発分野の概念をWeb向けに応用してきた
- 線形補間、simplex noise、delta timeのような概念は、一般的なWeb開発者の技術範囲にはあまり含まれないが、プロジェクトを際立たせることができる
- ChatGPTのようなツールによって新しいテーマを学ぶのは容易になったが、効果的に学ぶには何を質問すべきかを知っている必要がある
- 講座はさまざまな技法を紹介するキュレーションされたカリキュラムを提供する
- カスタム講座プラットフォームが更新され、すべての演習問題とコードスニペットをローカルで実行できるようになった
- ローカル実行への対応により、普段使っているコーディング環境とワークフローで課題を進められる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
先週、UIデザインをバイブコーディングしながら横の画面にコンポーネントテストを表示しておいて、まるでIron Manみたいな瞬間を体験した
要素を動かし、強調を弱め、レイアウトの選択肢を探るよう指示しながら反復したが、ほぼリアルタイムのループのように回っていてすごかった
生成されたコードはひどかったが、自分一人では到達できなかったデザインに簡単に収束でき、その後はその参照デザインを見て、より良いコードで自分で実装できた
デザイナーたちは逆に「Claude Design StudioはひどいUIを作ったが、自分で直したし、その代わり自分では書けなかった素晴らしいコードを作ってくれた」と言えるのかもしれない
どうつながっているかは気にせず、動けばよく、止まったらAIに直させればいいという感じだ
解放感はあるが、まだこれを受け入れるAI涅槃に到達したかは分からないし、その瞬間が近い気はする
今は基本技術を理解し、自分で作ることもできるが、どこかに整理可能なぐちゃぐちゃコードがあると分かっていても、高速な反復を選ぶ段階だ
「どうあるべきか」のおおよその形を知っていて、自動化フレームワークをそちらへ誘導できるから可能なのであり、特に自分で作ったプロジェクトではなおさらだと思う
企業が十分長く持ちこたえれば、その知識は完全に失われて道具だけが残り、その時にはIron Manではなくiron lungに近くなる
プロトタイプは事実上ほぼ無料に近くなり、AIにアーキテクチャやスタイルの選択肢をそれぞれ試させて、どのコードがより気に入るか見ればいい
書き直しや再設計もかなりうまく機能するので、複数の解法をバイブコーディングで作った後にアプローチを選び、テストを強化し、大きなリファクタリングで保守可能にするパターンが気に入っている
ここで必要な能力は、良いアーキテクチャが何かを知っていることと、どのレベルのテストがフィードバックサイクルを速くしたり、LLMの変更を読みやすくしたりするのかについて、プロンプトと検証を設計する能力だ
100%従うわけではないが、十分に悪くない結果が出るし、その後で生成物をレビューしてテンプレートに合わせ、気に入ったアイデアはスキルテンプレートに追加する
これはシステムアーキテクチャだけでなく、バックエンド、フロントエンド、E2Eテスト、ドキュメント作成にも当てはまる
望む目標とコードの構成方法、テストの書き方を分かっているからこそ、LLMは毎回同じテンプレートに従う退屈さを減らす役割を果たす
ただし継続的な監督が必要で、触るなと言った部分を触ったり、指示に従わなかったりすることもあり、出力量が圧倒的なので同僚レビューは依然として必要だ
AIツールで作業を加速するほど、有用なソフトウェアをリリースすることが実際にどれほど難しい職人技なのかをより実感する
Claude CodeやCodexがコードの大半を書けるとしても、何をどう作るかを決めるために必要な技術知識は依然として膨大だ
今、Claude Artifactsのように、ユーザー定義のHTML+JSアプリをより大きなアプリケーション内のiframeサンドボックスで安全に実行するシステムを作っているが、これがなぜ有用で可能なのかを理解するには、サンドボックス化、セキュリティ脅威、ブラウザのセキュリティモデル、数十年かけて進化したさまざまなプラットフォーム機能についての深い知識が必要だ
そうした理解なしにバイブコーディングだけをする人は、LLMがどれだけ案内しても、こういうものを存在させられる可能性はほとんどない
AIのせいでキャリアを辞めると言う開発者を見ると悲しくなる。既存の深い技術経験がこれまでになく価値を持つ時点だからだ
コードを書くのは好きだが、機械に正しいコードを書かせる魔法の呪文を探したり、間違った時に直したりするのは好きではない
こんな未来が来ると聞いていたら、この分野に入らなかったと思う
それに、こうしたツールが作られたやり方は自分の基準では盗みであり、非倫理的に作られたツールを使うこと自体も非倫理的だと考える
しかも、より価値の高いスキルに対してより多くの金がもらえるかも不確かで、エンジニアの賃金は全体的に下がっている
雇用主がすべての価値を持っていくなら、自分がより多くの価値を生み出す事実に関心を持つ理由はない
周囲の多くのソフトウェアエンジニアがAIが仕事を奪うと結論づけ、すでに転職を考えているが、まだ判断するには早いと感じる
自分が使うプロンプトはどれも非常に技術的で、自分の専門性なしにエージェントとの対話だけで処理するのは難しい
専門領域外のことをやるたび、人々が想像するほど速くはないし、専門性は秩序を保つのに大いに役立つ
彼らがAIでエンジニアを置き換えられると信じれば、そう流れていく可能性が高いし、品質が何かを役員たちがきちんと分かっていることも稀だ
彼らは売上と利益しか見ないので、深い技術経験の方が価値が高いという話が正しくても、現実は悲しいことにそうならないかもしれない
おそらく徐々に失業状態へ押しやられていくのだと思う
LLMは現実でこの事実を変えない
だから高付加価値製品が爆発的に増えていないのであり、そもそも価値を生む製品を作ることは非常に、非常に難しい
LLMがあるという理由でこれを軽く見る態度は滑稽に感じる
「AIツールはIron Manスーツに近い」という話について、GitHubスター63,600の興味深いリポジトリがある
開発者はGitHub週間人気コントリビューター1位だが、アプリケーションは説明されたものと違って見え、開発者たちもこれが本物かどうか明確に答えられていないようだ
結局は汚いLLM出力にすぎないという点で、スーツだけではIron Manになれないことを示している
https://github.com/ruvnet/RuView
https://github.com/trending/developers?since=weekly
https://github.com/deletexiumu/wifi-densepose
AIが作った動かないプロジェクトをAIが動かないと証明するわけで、まさに素晴らしい新世界だ
複数のプロジェクトがあるが、ただAI出力が非常に多いだけで、GitHubのインフラを氾濫させている感じがあり、GitHubがなぜ苦労しているのか理解しやすい
数学者として、先週自分もIron Manの瞬間を体験した
ここ数年、教授の友人2人と共同で数学研究をしていて、研究の一部をChatGPTで探索してみた
思いついたアイデアをGPTに提示し、証明しやすい定理を書かせ、その証明をLaTeXで作らせたが、証明は必ず慎重に確認した
続いてMathematicaのコードを生成させ、実行結果で証明を検証したり、さらに多くのアイデアを得てまた反復したりした
途中で特定の式の上界を取れず理解が足りなかった部分は、紙と鉛筆で自分で導き直したらとても役立った
全体の過程はGPTなしの時より約10倍速く、数時間後には正しい証明約20ページと、関連する数値シミュレーションに必要なコードがすべて揃っていた
AIは能力の倍率ではなく、時間を短縮する道具だと見ている
経験の浅い開発者にはプロジェクト初期からすぐ時間短縮をもたらすが、初期の決定が後で足を引っ張る可能性が高い
シニア開発者にとっては、十分に説明しさえすれば、即座に自分の能力範囲内の仕事を処理するジュニアまたは中堅開発者のように機能する
ただし重要な決定を任せると完全に間違うか、微妙に間違うことがあり、特に微妙な誤りは見つけにくく最も危険だ
シニアが指針をうまく立て、問題に気づけるなら、開発速度は本当に信じられないほど速くなる
学ぶ意欲があるなら、AIはスキルを磨き身につけるまでの時間を減らし、その結果として実際の能力倍率になることもある
AWSも、数年使った後の昔より今の方がずっと上手く使えるし、コマンドラインもより効果的に使えるようになった
もともと見つけられた情報ではあるが、時間がかかりすぎていた。望む答えにたどり着くまでの時間のスケールが大きく縮んだことで、実際の成果物と能力が変わった
Raspberry Piで小さなWebサーバーを動かしたくて、Geminiにコードと、systemdサービスとして動かすための設定用Bashスクリプトを書いてもらった
寝ながらでもできる作業ではあるが、時間と集中力が要るし、このコメントを書いている間にちょうど必要なものを作ってくれた
単体で見れば大したことがなくても、ほかの責任でエネルギーがなく先延ばしにしていたホームオートメーション作業を今は片づけられる
そう。AIは純粋な能力や才能を時代遅れにするのではなく、むしろより価値あるものにする
深い技術知識は、AIを適用できる接点が増えるため、現実ではより大きなてこの効果を持つようになる
この気づきのおかげで、AWSのようなクラウドサービスの代わりに、自分の技術SaaSをホストするホームラボのデータセンターを自作するようになった
基本的なネットワーキング、DevOps、サーバーハードウェアを学ぶ価値は、AIのおかげでより速く広く適用できる
以前ならRouterOSを習得してデータセンター級のMikrotikルーターを設定するのに数時間から数日かかっただろうが、Claudeのおかげで20分の作業になり、ルーティング設定もかなり学べた
クラウドだけを使っていたら得られなかった独自の制御権が生まれ、AI以前にはとても考えなかった独自OSまで作ってみたくなった
電動工具や釘打ち機が出た時にも似たように考えたはずだが、家はずっと速く建てられるようになった一方で、賃金は下がり、作業品質は落ち、熟練と経験の価値は大きく下がった
壁の左官は昔は高賃金の熟練職で、石膏ボードが出れば退屈な平面壁に割く時間が減り、角や装飾左官にもっと時間を使えると思われていたが、そうした装飾は消えた
装飾は壁面の残りに比べて時間がかかりすぎたし、その技術を維持したり学んだりする人たちは今でもまともな報酬を求めたからだ
平凡な石膏ボード作業でさえ生産要求は上がり、賃金は停滞し、今では継ぎ目さえひどい場合が多く、金になるのは生産速度と文句を言わない態度だけだ
「部屋の中の象」は皆が言わない大きな話題を意味するのに、AIは皆が話している
より良いタイトルは「AIが開発者スキルを置き換えるのではなく増幅する理由」に近い
その時点まで、そのマーケティングキャンペーンでAIを扱っていなかったという意味で「部屋の中の象」だった
このリンクはメールクライアントで正しく表示されない時のために読むWeb表示リンクなので、より広い読者向けを意図した記事ではない
同じ仕事を成し遂げるのに必要な開発者数が減れば、多くの人が職を失う
残る人たちの給与も下がる可能性が高い
ジュニアの給与とAIのサブスク料金で「同じ結果」が得られると思うなら、なぜシニアの給与を払うのか
ソフトウェア開発者には厳しい時期が来そうで、15年やってきたが楽しみではない
正直、別業界への再教育を考えていて、金が減ってもこの混乱を避けた方がいいかもしれない
Joshの見解には概ね同意するが、AIと働く時のシニアとジュニアの経験を語る文章のかなりの部分は少し戯言っぽい
シニアがAIツールでより良い結果を得て、ジュニアがより苦労するのはその通りだが、変わったのはその差が増幅されたことだけだ
人々が避けているのは、ジュニアでもどの分野でもAI研究助手と一緒ならずっと速く学べるし、深く掘り下げる体力のある人には専門家になる速度も速くなった点だ
AIツールに「作って」や「直して」を頼むのと同じくらい、「これはどう動くのか？」「別のツールを提案できるか？」のような質問もたくさんしている
AIを単なる入力/出力関係としてしか見ないことが多いが、AIがあってもなくても途中でいじくり回す過程は常に重要だった
初心者は最初はできないだろうが、もともとそうだったし、できる人たちは自分が経験したよりずっと短く、できない時期を通り過ぎると思う
ただしAIがもたらす即時の満足感が、摩擦を経験する過程を弱める可能性があり、AIネイティブは摩擦を理解せず疑問視するかもしれない
大学レベルで見える状況を考えると、そう期待するのも難しい
ひどいバイブコーディングや10倍速といった主張に人々が不快感を示すことで、この点が隠れてしまう
最も重要な学びは、質問して即座に答えを受け取る時ではなく、答えを探そうともがき、何度か失敗し、深く考え、少し休んだ後で問題を解く時に生まれる
そうした知識は答えだけでなく、今後避けられる誤った経路や、自分の思考への信頼まで与えてくれるので価値が高い
次の世代がこの段階を飛ばせば、答えは簡単に見つかるべきだと考え、ますますAIに依存し、自分の頭への確信は薄れていくだろう
この場合、LLMの出力を読むだけでは実質的に教育されたことにはならない
AIツールでより深く掘り下げるようになった人は見たことがない
シニア開発者は、自分が作った無数の失敗プロジェクトという山を越えながら学んできた
フラットファイルデータベースを作ろうとか、50個を超えるLambdaでマイクロサービスアーキテクチャを作ろうとか言われても、自分はすでにやっていて、技術的に可能でもなぜやるべきでないか知っている
自分にとってAIは正しい方向へ時速100マイルで進ませてくれるが、ジュニアたちは海や壁に向かって時速100マイルで走っているように見える
AWSが我々をもっと馬鹿にして、リバースプロキシを知らないジュニアを生み、高級言語がメモリ管理を理解できなくしたように、AIもその連鎖の次の輪だ
10年後には大半の開発者がコードを読めなくなる気がする
多くの、おそらく大半のソフトウェアエンジニアは自分のコードベースの専門家なので、かなりの数のエンジニアがAIから高い価値を得ている
はっきりしないのは、エンジニア1人あたりでより多くのコードを書けるようになることで開発者数が減るのか、それともUX、テスト、開発者体験、ドキュメントのように伝統的に後回しにされてきた領域により多くのソフトウェアが生まれるのかという点だ
もしかすると基準線が上がるだけなのかもしれない
Claudeと話していてこんな点を見た
自分が「XがYより良いのは驚くべきことじゃないか」と言ったら、Claudeは「洞察に富んだ批判」だとしながら、YがXより良い理由をうまく整理して返してきた
返答自体は良く、思慮深く、論理的だったが、自分が言いたかったことと逆だったので、「いや、自分が言ったのはXがYより良いという反直感的な主張だ」と訂正した
するとClaudeは今度は「その通り、XがYより良い」と言って、やはりよく整理された理由を並べた
これは一種の間抜けな賢者天才ミームのようだ
「ただのオートコンプリートだ」と「いや、心の中にモデルがある」の間を行き来するが、結局はバベルの図書館のように、世界中のあらゆる天才性があっても、正しい索引キーがなければ使えない
一次近似として、LLMはユーザーが望んでいる、あるいは期待している答えを予測する
最初のプロンプトへの返答は、LLMがユーザーを完全に誤解し、ユーザーが書いたと思い込んだ内容に基づいて予測したため、おかしな結果になった
二つ目のプロンプトへの返答は、LLMの目標がユーザーの望む、または期待する内容を予測することだと、よりはっきり示している
幻覚の大きな誘因の一つは、LLMが解釈したユーザー期待が現実と一致しない時であり、LLMは現実を自分が把握した期待に合わせようとする
幻覚を減らす良い方法の一つは、プロンプトから断定文をできるだけ取り除くことだ
「XがYより良いのは驚くべきことじゃないか」には明示的な断定があり、LLMは方向は取り違えたが、断定があること自体は理解して、その断定に現実が合う理由を提示した
弁護士たちが偽の判例引用で困るのも似ていて、「Xを示す判例を探して」は危険で、「Xに関する判例は何か」の方がより良い出発点だ