概要
https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding
詳細内容
## Where's the Shovelware? Why AI Coding Claims Don't Add Up
https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding
AIコーディングツールによる生産性向上主張は虚偽であり、大規模なソフトウェアリリース増加が見られないと筆者は断固として主張する。
**Content Type**: AI Hype
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:2/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコーディング生産性, 開発者心理, AIツール普及の現実, ソフトウェア市場動向, ハイプの批判]]
AIコーディングツールが開発者の生産性を劇的に向上させるという業界の主張に対し、著者は強い怒りと疑問を表明しています。当初AIコーディングの熱心な支持者だった著者は、METR研究でAIが実際には開発者を遅くする可能性を示唆されて以来、自らの経験にも疑念を抱き、6週間の個人的な生産性実験を行いました。結果は、AI使用による有意な速度向上は見られず、むしろ僅かに遅くなる傾向を示し、METR研究の結論と一致しました。
この分析は、GitHub Copilot、Cursor、Claude Codeなどの謳い文句や、一部開発者が主張する「10倍生産性向上」といった極端な主張に真っ向から異議を唱えます。著者の核心的な問いは「もしこれほど多くの開発者が超生産的になっているなら、なぜ新たなソフトウェアが山のように生まれていないのか（Where’s the shovelware?）」というものです。
著者は、主要なソフトウェア開発分野における新規リリース、ドメイン名登録数、GitHubアーカイブ活動の統計データを提示し、AIツールの広範な採用後も成長曲線が平坦である、あるいは減少傾向にあることを示します。これは「指数関数的な成長」という期待に反し、AIが実際のソフトウェア出荷量に大きな影響を与えていないことを裏付けています。
なぜこれが重要かというと、この生産性神話がテックリーダーによる「AIファースト」戦略、レイオフの正当化、開発者給与の引き下げなど、現実のビジネス判断に悪影響を与えているためです。開発者は、マネージャーや業界のヒステリーによって、効果的でないAIツールの採用を強いられ、困惑したり自己を責めたりしています。
著者は、「プロンプトを学ぶべきだ」「まだ新しい技術だ」「乗り遅れるな」といった一般的な反論に対し、データと経験に基づいた具体的な反論を展開します。重要なメッセージは、AIツールが「手に馴染まない」「遅い」と感じる開発者は、その直感を信じるべきだということです。データは彼らの経験を裏付けており、虚偽の「10倍生産性向上」の主張に惑わされることなく、実証可能な結果を要求すべきだと力強く結んでいます。