概要
AIによってコードや文書の作成コストが激減した一方で、それらを管理・維持する認知的負荷は変わっておらず、価値を生まない「過剰なエンジニアリング」が組織やシステムを埋め尽くすリスクを警告している。
詳細内容
AIの台頭により、ソフトウェア開発、文書作成、組織設計などの「構築」コストは劇的に低下しました。しかし、著者のサイモン・グリーン氏は、生成が容易になっても「所有（維持・理解・検証）」のコストは下がっていないと指摘します。
### 主な論点
- **工場の自己目的化:** スティーブ・イェゲ氏の自律型エージェントシステム「Wheelhouse」を例に、製品本体と同規模の「管理用のコードとルール」が短期間で生成され、ガバナンスのためのガバナンスが肥大化する現象を分析しています。
- **能力は活用を求める:** アイドル状態のエージェントを稼働させ続けようとする心理が、必要以上の抽象化やテスト、ルールの追加を促し、結果としてシステムの複雑性を高めています。
- **活動量と価値の乖離:** PRの数やコード行数といった活動指標は向上しても、それが実際の製品価値や顧客体験の向上に直結していないケースが増えています。送信者はAIで加速しますが、受信者はその処理に追われる「ワークスロップ（仕事のゴミ）」が発生しています。
### 結論
これからの時代、AIに「他に何を追加できるか？」と問うのではなく、「これは本当に存在する価値があるか？」を判断する能力が最も希少なスキルになります。内部の仕組みには予算（コスト制限）を設け、不要なものを廃棄する規律を持つことが不可欠です。