コードが安くなるほど、良い判断は高くつく。

問われるのは、ますます「このコードをどう書くか」ではなくなっています。「そもそも何を、どの順番で開発し、いつやめるのか」です。

どこで完璧を求めるのが不要な先行投資になるのか。試作はいつ製品になるのか。

これらの判断を下すのは、AIシステムではありません。

AIツールの性能が高まるにつれて、純粋なコード生成にかかる相対的な労力は小さくなっていきます。それによって、ボトルネックの位置が移ります。

中心となる問いは、次第に「このコードをどう生み出すか？」ではなくなっています。

問われているのは、次のことです。

そもそも何を、どのような形で、どの順番で開発すべきなのでしょうか？

どの不確実性を最初に減らすべきでしょうか？どの機能が本質的でしょうか？現在の開発段階にふさわしいアーキテクチャはどれでしょうか？技術的な完璧さが不要な先行投資となるのはどこでしょうか？どの依存関係なら許容できるでしょうか？開発段階が十分な知見をもたらすのはいつでしょうか？試みを恒久的な製品へと移行すべきなのはいつでしょうか？開発を終了する、あるいは方向転換すべきなのはいつでしょうか？

こうした判断は、AIシステムによって自動的に生まれるものではありません。

AIは実装を加速し、バリエーションを生成し、技術調査を支援し、アイデアから機能する開発段階までの距離を大幅に縮めることができます。しかし、選択、アーキテクチャ、評価、統合に対する責任は変わらず残ります。

つくる工程がより速く、より経済的になるほど、優れた判断の相対的な価値は高まります。