これはそもそもコンピューターの導入当初からあった話ですよね。作ること自体が早くなった分意思決定のコストが上がってしまっているという…
“浮いた時間をすべてタスクに充てる方針は、短期的には成果を最大化しますが、長期では開発者の離脱リスクとして現れる可能性があります。”ここ、超絶重要。空いた余裕に別の仕事をぶち込むのは最低最悪の愚策。
速度は上がっても認知負荷は増える。上流のガバをAIで埋める地獄になりそう
"評価の問題: 貢献が可視化されにくくなる" これはスクラムでもあったんじゃないかと疑っている
AIでやれば簡単で速いのだから、PM・マネジメント層が全部作ればいんじゃね。
“やり直しには性質の違う 3 種類” あるそうです
生産性向上に金を投じる「投資家」と労力を投じる「労働者」に二分されている。分配の差は希少性で説明出来る(投資家が増えれば投資家への分配は減る)
貢献が可視化されにくいのそうだけど、可視化したところで評価ちゃんとできるわけないんだよ。技術的に難しい実装をした人と、その実装が不要になってより顧客が求めてる仕様に変えた人だと、前者が評価されやすい
これまでも機械化やコンピュータの導入で生産性はあがったけどタスクの数やタスクそのものの密度はずっと上がり続けてるわけで、浮いた時間にタスクを入れないって動きは無理だと思う。それができる人に勝てないし。
PM・マネジメント層がＡＩ使って開発すればいい。というか開発者が全員ＡＩを持ったPMとして振る舞えばいい。
そもそも本当に生産性向上してるの？
"労働時間と認知負荷の間にギャップが広がっていく現象です。これは精神論ではなく意思決定疲労や文脈切り替えコスト として以前から知られている現象" この話HR界隈では知られてないようで人事が全然ピンときてない
“AI による生産性向上を「タスク量の増加」ではなく「余白の創出」に使う方針を明示する。”
上層部が（AIを指揮して）コードまで作ればいいとか、みんなその層のマインドになればいいと言う人が多いけど、今度はその層が疲弊して崩壊するだけでは（その時点では下は崩壊しているのでもういない）。
この結果から、じゃあマネジメント・企画がコードを作ればいい→その品質を上げる開発部隊が出来上がる →全員疲弊する になりそう
問題はアウトカムが出てるかであって、それは今も昔も変わらない 競合もAIを使っている状況なのだから、市場を大きくするようなアウトカムが出てないなら、収入も余暇も増えないよね 残酷だけど
教育コストや学習コストが大きいのにコロコロ方針を変えられたり、現場の非常時の為に残して置いた余裕や遊びを切り詰める結果になったりするよなあ。
AIのおかげで仕事は早くなったけど疲労度が半端ないんだよな・・・
そもそも、米NBERが出した調査レポートではAIを導入した企業の8割は生産性も上がっていない。
“「余裕を持たせてあげる」という温情ではなく、組織の持続可能性への投資”
そろそろ人間が ─── 進化 ─── しないと、追いつかなくなってきたな……
過渡期で、時間がたてば平均として生産性は上がっているはず。どこまで上がっていくのか見もの。新しい方法が出てきたら誰かが苦労しているんじゃない？
現場によるのだろうけど、昔から今まで実装なんて20%程度。実装が早くなっても全体は何も早くならない。TOCから考えても、実装がボトルネックなのはごく一部だろう。大抵は普通に実装できてる。
典型的なパーキンソンの法則「仕事の量は、完成のために与えられた時間をすべて満たすまで膨張する」
じょうそうぶにマークダウンを書いてもらおう
上層部、マネージメント層への解像度が低い。AIによっていままさに高速化されてるのはプログラム製造だけではないよ
“PM・マネジメント層: 仕様変更のリカバリーコストが下がるため、” と本気で考えているのならこの人たちいらない。業界によりけりだけど実装工程の割合は全体から見ても多くても3割だろう。
AI駆動開発で速くなったぶん、便益は経営やPMに偏り、現場には意思決定疲労・文脈切替・上流不備のやり直しが蓄積する、という整理。対策は余白の創出、やり直し要因の記録、仕様品質の再評価。
ここ最近マルクスを読んでるが、マルクスだけでなく当時の経済学者が口を揃えて、技術革新が起きたり労働者に圧力が加えられて生産性が上がると賃金はドンドン下がっていくとある。200年経っても学習しない人たち。
昭和世代ならPCの個人への支給のタイミングで一度体験した内容だぜ！ごちゃごちゃ言ってると置いて枯れるぞ。今回は浸透のスピード感が違うから皆しんどいよね^^;
現時点ではこのスピード感についていける人間あんまりいなそう疑惑ある
AI使用を前提とした時短価格設定になると、マジで神経使うだけの細かい仕事だけ大量になって、単価は下落とかいうクソ傾向になる。
コーディングエージェントでも量産できるゴミみたいなアウトプットの「量」を増やすんじゃなくて、それを使って「質」を上げるんですよ！ そろそろ気づいて欲しい。あのゴミみたいなギチギチ生成画像は象徴的だよ。
それこそ、昔の泊まりの出張が新幹線により日帰りになり、今やリモートになっているわけで、不可逆的では？
仕事を片付ければ片付けるほど仕事を積まれる
その疲労感はガチャ失敗の徒労感、虚無感と遜色ない
存在していない対立構造を作り出す人らって、常に自分は損していると考えているのでは。意思決定スピードの代わりに作業量が下がっていて、給与が上がる（ならば）なにが問題なのか。
もし労働時間と給料減らしますねってなったら納得するんかな？
エンジニアはAIの発達でオペレーターになるんだよ。その仕事も最終的にはAIエージェントに置き換わる。
今まで界隈では実装時間は全体の1割だとか2割だとか言うけど、要件定義から設計実装までやってきた側としては、感覚的には7割くらいは実装。だからこそコードの大半をAIが書く今疲れるという意見が多くなる。
AI使ってアウトプットは増えたが、疲労感は増えたのは事実。[AI][開発][マネジメント]
みんな、そんな仕事たくさんあるの？ うちは仕事自体がめちゃくちゃ減ってるよ。
書いてくれてありがとう。
空いた時間に新しいタスクぶち込まなかったら、なんのために生産性向上させてんねん。ビジネスなんだから当然。
現場の開発者に求められるスキルやメンタル含めた資質が完全に変わったので、人材選抜や開発体制の見直し前の過渡期という印象。
いや、これ上流の人だって同じだよ。近視眼的すぎる
開発者自身の理解不足によるやり直し 本質的な複雑性の発見によるやり直し 上流工程の不備に起因するやり直し
生産性向上の成果が従業員の報酬に還元されない状態が改善されないのであれば自主規制ではなく法規制が必要になる
株主・競合がそれを許さないかも。経営層は株主に「遊ばせてない」説明をする必要がある。他方生産性向上の果実を労働者に与えないなら瓦解する。難しい舵取り／根本問題、メール以前より現代しんどいのでは、誰幸
会社全体で見ると、OpenAIやAnthropicに払うコストが増えて、残業代は減った。トータルコストは変わらず、ちょっと売り上げが増えたのかな？従業員は疲弊しやすくなった。誰得？
話に実感がわかないんだけど、これAI前の指標がアウトプットの生産性だけだったように読めてしまうんだよなあ…
“AI駆動開発で起きている疲労は、労働時間に現れにくい。「時間」以外の負荷指標を観測する仕組みを導入する。1.意思決定の頻度 2.文脈切り替えの回数 3.仕様変更からの復旧時間。感覚値を共有すると認識は変わる”
ソフトウェアエンジニアが特権階級として「俺様の”開発体験”を向上させろ」「気分を損ねると逃げちゃいますけどいいんですか？」とか言えてたのはここ10年くらいの超例外的な期間だったというだけなのでは。
“結果として、「忙しくないはずなのに疲れている」という、従来のフレームワークでは説明しにくい状態が生まれます。労務管理の指標 (労働時間) と、実際の消耗度 (認知負荷) の間にギャップが広がっていく現象です。
その生産性向上、現場が静かに支払っているコストの話
これはそもそもコンピューターの導入当初からあった話ですよね。作ること自体が早くなった分意思決定のコストが上がってしまっているという…
“浮いた時間をすべてタスクに充てる方針は、短期的には成果を最大化しますが、長期では開発者の離脱リスクとして現れる可能性があります。”ここ、超絶重要。空いた余裕に別の仕事をぶち込むのは最低最悪の愚策。
速度は上がっても認知負荷は増える。上流のガバをAIで埋める地獄になりそう
"評価の問題: 貢献が可視化されにくくなる" これはスクラムでもあったんじゃないかと疑っている
AIでやれば簡単で速いのだから、PM・マネジメント層が全部作ればいんじゃね。
“やり直しには性質の違う 3 種類” あるそうです
生産性向上に金を投じる「投資家」と労力を投じる「労働者」に二分されている。分配の差は希少性で説明出来る(投資家が増えれば投資家への分配は減る)
貢献が可視化されにくいのそうだけど、可視化したところで評価ちゃんとできるわけないんだよ。技術的に難しい実装をした人と、その実装が不要になってより顧客が求めてる仕様に変えた人だと、前者が評価されやすい
これまでも機械化やコンピュータの導入で生産性はあがったけどタスクの数やタスクそのものの密度はずっと上がり続けてるわけで、浮いた時間にタスクを入れないって動きは無理だと思う。それができる人に勝てないし。
PM・マネジメント層がＡＩ使って開発すればいい。というか開発者が全員ＡＩを持ったPMとして振る舞えばいい。
そもそも本当に生産性向上してるの？
"労働時間と認知負荷の間にギャップが広がっていく現象です。これは精神論ではなく意思決定疲労や文脈切り替えコスト として以前から知られている現象" この話HR界隈では知られてないようで人事が全然ピンときてない
“AI による生産性向上を「タスク量の増加」ではなく「余白の創出」に使う方針を明示する。”
上層部が（AIを指揮して）コードまで作ればいいとか、みんなその層のマインドになればいいと言う人が多いけど、今度はその層が疲弊して崩壊するだけでは（その時点では下は崩壊しているのでもういない）。
この結果から、じゃあマネジメント・企画がコードを作ればいい→その品質を上げる開発部隊が出来上がる →全員疲弊する になりそう
問題はアウトカムが出てるかであって、それは今も昔も変わらない 競合もAIを使っている状況なのだから、市場を大きくするようなアウトカムが出てないなら、収入も余暇も増えないよね 残酷だけど
教育コストや学習コストが大きいのにコロコロ方針を変えられたり、現場の非常時の為に残して置いた余裕や遊びを切り詰める結果になったりするよなあ。
AIのおかげで仕事は早くなったけど疲労度が半端ないんだよな・・・
そもそも、米NBERが出した調査レポートではAIを導入した企業の8割は生産性も上がっていない。
“「余裕を持たせてあげる」という温情ではなく、組織の持続可能性への投資”
そろそろ人間が ─── 進化 ─── しないと、追いつかなくなってきたな……
過渡期で、時間がたてば平均として生産性は上がっているはず。どこまで上がっていくのか見もの。新しい方法が出てきたら誰かが苦労しているんじゃない？
現場によるのだろうけど、昔から今まで実装なんて20%程度。実装が早くなっても全体は何も早くならない。TOCから考えても、実装がボトルネックなのはごく一部だろう。大抵は普通に実装できてる。
典型的なパーキンソンの法則「仕事の量は、完成のために与えられた時間をすべて満たすまで膨張する」
じょうそうぶにマークダウンを書いてもらおう
上層部、マネージメント層への解像度が低い。AIによっていままさに高速化されてるのはプログラム製造だけではないよ
“PM・マネジメント層: 仕様変更のリカバリーコストが下がるため、” と本気で考えているのならこの人たちいらない。業界によりけりだけど実装工程の割合は全体から見ても多くても3割だろう。
AI駆動開発で速くなったぶん、便益は経営やPMに偏り、現場には意思決定疲労・文脈切替・上流不備のやり直しが蓄積する、という整理。対策は余白の創出、やり直し要因の記録、仕様品質の再評価。
ここ最近マルクスを読んでるが、マルクスだけでなく当時の経済学者が口を揃えて、技術革新が起きたり労働者に圧力が加えられて生産性が上がると賃金はドンドン下がっていくとある。200年経っても学習しない人たち。
昭和世代ならPCの個人への支給のタイミングで一度体験した内容だぜ！ごちゃごちゃ言ってると置いて枯れるぞ。今回は浸透のスピード感が違うから皆しんどいよね^^;
現時点ではこのスピード感についていける人間あんまりいなそう疑惑ある
AI使用を前提とした時短価格設定になると、マジで神経使うだけの細かい仕事だけ大量になって、単価は下落とかいうクソ傾向になる。
コーディングエージェントでも量産できるゴミみたいなアウトプットの「量」を増やすんじゃなくて、それを使って「質」を上げるんですよ！ そろそろ気づいて欲しい。あのゴミみたいなギチギチ生成画像は象徴的だよ。
それこそ、昔の泊まりの出張が新幹線により日帰りになり、今やリモートになっているわけで、不可逆的では？
仕事を片付ければ片付けるほど仕事を積まれる
その疲労感はガチャ失敗の徒労感、虚無感と遜色ない
存在していない対立構造を作り出す人らって、常に自分は損していると考えているのでは。意思決定スピードの代わりに作業量が下がっていて、給与が上がる（ならば）なにが問題なのか。
もし労働時間と給料減らしますねってなったら納得するんかな？
エンジニアはAIの発達でオペレーターになるんだよ。その仕事も最終的にはAIエージェントに置き換わる。
今まで界隈では実装時間は全体の1割だとか2割だとか言うけど、要件定義から設計実装までやってきた側としては、感覚的には7割くらいは実装。だからこそコードの大半をAIが書く今疲れるという意見が多くなる。
AI使ってアウトプットは増えたが、疲労感は増えたのは事実。[AI][開発][マネジメント]
みんな、そんな仕事たくさんあるの？ うちは仕事自体がめちゃくちゃ減ってるよ。
書いてくれてありがとう。
空いた時間に新しいタスクぶち込まなかったら、なんのために生産性向上させてんねん。ビジネスなんだから当然。
現場の開発者に求められるスキルやメンタル含めた資質が完全に変わったので、人材選抜や開発体制の見直し前の過渡期という印象。
いや、これ上流の人だって同じだよ。近視眼的すぎる
開発者自身の理解不足によるやり直し 本質的な複雑性の発見によるやり直し 上流工程の不備に起因するやり直し
生産性向上の成果が従業員の報酬に還元されない状態が改善されないのであれば自主規制ではなく法規制が必要になる
株主・競合がそれを許さないかも。経営層は株主に「遊ばせてない」説明をする必要がある。他方生産性向上の果実を労働者に与えないなら瓦解する。難しい舵取り／根本問題、メール以前より現代しんどいのでは、誰幸
会社全体で見ると、OpenAIやAnthropicに払うコストが増えて、残業代は減った。トータルコストは変わらず、ちょっと売り上げが増えたのかな？従業員は疲弊しやすくなった。誰得？
話に実感がわかないんだけど、これAI前の指標がアウトプットの生産性だけだったように読めてしまうんだよなあ…
“AI駆動開発で起きている疲労は、労働時間に現れにくい。「時間」以外の負荷指標を観測する仕組みを導入する。1.意思決定の頻度 2.文脈切り替えの回数 3.仕様変更からの復旧時間。感覚値を共有すると認識は変わる”
ソフトウェアエンジニアが特権階級として「俺様の”開発体験”を向上させろ」「気分を損ねると逃げちゃいますけどいいんですか？」とか言えてたのはここ10年くらいの超例外的な期間だったというだけなのでは。
“結果として、「忙しくないはずなのに疲れている」という、従来のフレームワークでは説明しにくい状態が生まれます。労務管理の指標 (労働時間) と、実際の消耗度 (認知負荷) の間にギャップが広がっていく現象です。