概要
AIによる並列開発が人間の認知能力（ワーキングメモリ）に与える過負荷を指摘し、生産性と品質を両立するためのセッション管理と注意力の設計について論じた記事。
詳細内容
AIツールの普及により、Claude Code等で5〜6本の開発タスクを同時に走らせる並列開発が可能になりましたが、筆者は人間の脳が本来並列処理を行えないという認知科学の視点から、このスタイルがもたらす「注意残余（Attention Residue）」や集中力の欠如を警告しています。脳のワーキングメモリは実質3〜4チャンク程度であり、AIの高速なアウトプットに人間が追従しようとすると、ショート動画視聴と同様に報酬系が即時フィードバックに最適化され、深い思考が犠牲になると指摘します。これに対し、筆者はセッション数を3〜4に制限しつつ、同一のメンタルモデルで扱えるタスクをまとめる「メンタルモデル数の制限」、インタラプトを予測して事前に潰す「事前設計」、そして「監視すべき判断」と「放置できるタスク」の明確な区分といった、エンジニアが認知リソースを浪費しないための実践的なガイドラインを提示しています。最終的に、AIが加速するほど人間の「設計の匂いを嗅ぎ、意図を理解する」判断力の価値が上がるため、その原資である集中力を測定し守ることの重要性を強調しています。