生産能力の見積もりはもはや意味をなさなくなった

約4〜5年前、独立開発者として活動していた時、私は自分の生産能力を「トップ10%のメンバーで構成される4〜5人のチーム相当」と見積もっていました。当時、これが独立開発者の「物理的限界」だと考え、この限られたリソースの中で何とか魔法を生み出すしかないと思っていました。

前の会社を退職後、開発プロセスにAIを大量に活用し始めました。2〜3ヶ月が経過し、現在の生産能力の限界を見積もろうとした時、この数字が意味をなさなくなっていることに気づきました：

• まず、AIを使用するエンジニアと使用しないエンジニアでは、成果物に桁違いの差が生じ、比較が困難です。まるでスパルタ戦士と現代の歩兵を比較するようなものです。
• 次に、AI に精通した二人のシニアエンジニアの生産能力を比較することには意味がありません。なぜなら「量」はもはや重要ではないからです。そのような生産能力は多くのことを成し遂げるのに十分で、重要なのは「何を」成し遂げるかということです。
• 最後に、おそらく思考と分析を重視する私の性格に関連していますが、私の生産のボトルネックは実装ではなく、設計と意思決定にあることが多くなっています。

この数ヶ月間、実際にはコードを書く時間はあまり多くありませんでした。コードを書く時間は減りましたが、質は向上しました。AIはいくつかの障壁を取り除きました：ドキュメントの確認、基本的なコードの作成、レガシーコードの移行。これらは以前の私にとって苦痛でした：つまらない作業。難しさはまったくないのですが、とにかくやらなければならず、その過程でVTuberを聞く以外に喜びはなく、ただエネルギーと時間が消費されるだけでした。今では、これらの作業の大部分をAIに任せることができます。

空いた時間で、より多くの思考と体験に時間を費やしています。

思考モデルの構築が現在最も重要だと考えており、より多くの体験が思考モデルをより完全なものにする助けとなります。ここでの思考モデルは意思決定を助けるだけでなく、認知を助けるものでもあります。認知から意思決定までのプロセスが、現在最もエネルギーを消費する事だと考えています：

• 情報が何度も伝達され歪められた後、根源的な真実は何か？
• 限られた真実の情報に基づいて、どのように仮説を立てるか？
• 情報と仮説を得た上で、どのように意思決定を行うか？

脳が無意味なAPI、プログラミング構文、ベストプラクティスに占有されなくなった時、次世代のソフトウェアエンジニアリングはより本質的な探求に重点を置くようになると考えています：現実の世界を体験し、新しい魔法を創造すること。

私はこの時代が大好きです。