概要
https://www.mikemcbrideonline.com/2025/07/worth-reading-the-great-ai-delusion-is-falling-apart/
詳細内容
## Worth Reading - The great AI delusion is falling apart
https://www.mikemcbrideonline.com/2025/07/worth-reading-the-great-ai-delusion-is-falling-apart/
著者は、プログラマーの生産性に関する実験結果を引用し、AIによる生産性向上が実態と乖離しており、AI活用における「作業全体の測定」の重要性を強調する。
**Content Type**: 🎭 AI Hype
**Scores**: Signal:3/5 | Depth:2/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 78/100 | **Annex Potential**: 81/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[AI Productivity, Developer Workflow, AI Hype, Productivity Measurement, Code Generation]]
この記事は、AIがもたらすとされる生産性向上に対する一般的な認識に疑問を呈しています。著者は、AIツールの使用がプログラマーの生産性を実際に低下させる可能性があるという、初の無作為化比較試験（METR研究）の結果を引用し、AIへの過剰な期待が現実と乖離している現状を浮き彫りにします。
本稿の核心は、「部分的な時間節約が全体的な生産性向上に繋がるとは限らない」という洞察です。AIがメール作成やビジネスプランの骨子生成といった個別のタスクを迅速化する一方で、生成された成果物の検証、修正、そしてそれに伴う追加作業の時間を考慮すると、全体のプロセスにかかる時間はむしろ増える可能性があると指摘します。例えば、AIが素早く下書きしたコードが、その後のデバッグやレビュー、複数回の修正によって、手動で書くよりも多くの時間を要するケースが挙げられます。
Webアプリケーションエンジニアにとってこの指摘は非常に重要です。AIコーディングアシスタントやエージェントを活用する際、単にコード生成が速いという点に惑わされず、その後のテスト、統合、品質保証といった一連のワークフロー全体における効率を厳密に評価する必要があります。AIによる即時の生産性向上は幻想であり、最終的な成果物に至るまでの総時間と労力を測定することこそが、真の生産性を測る唯一の方法であると著者は強調します。
企業がAIインフラに巨額を投じる中、こうした現実的な生産性評価の欠如は、見込み違いの投資に繋がりかねません。エンジニアは、AI導入の判断において、個々のタスクレベルではなく、プロジェクト全体の開発サイクルに与える影響を包括的に見極めるべきです。