  |
はてなキーワード:経営者とは
あー、うん。
でも、AI使ってまとめないとわからんってくらいでかい規模、忘れ去られた内容、増改築が重ねられたスパゲッティな構造の場合、「理解したつもりになる」ってのが一番怖いんだよ。
でも、わざわざ設定されていると言うことは、「何か意味があった」わけだよ。
AIはよくわからんあやふやなのも、「自信を持って言い切ってしまう」。
絵とか、議事録なら、モブの一人の指が6本になってようが、うっすい内容の会議要旨の取りこぼしがあろうが、大勢に差は生じない。
けど、プログラムなんて、なんてことない1行、1文字、1ビットが生死を分けることも稀ではない。
他のプログラムであまり見たことがない、ってだけで、オミットされるだろうと余裕で想像できる。
無条件でAIを礼賛し、否定派を鼻で笑う「イケてる最先端のエンジニア」が多いけど、ちゃんと検証できてるか？
自分が理解できないことをやれてるから素晴らしい、って目隠し手放しで車運転しているようなものだって理解できてるか？
今までの炎上現場の状況からすると、こういう輩は一番最初に逃げ出してるからな。
経営者も、こういうなんか良さげな物言いする奴は、真っ先に疑った方がいいぞ。
AIを使うなら、その構造を理解して、その外側から検証できるだけの十分な技術力を持った上で判断しろよ？
まぁ、それができるなら、「AIマンセー！」とか言えないだろうから、不可能だろうけど w
数年後、「AI使って大量生産されたうんコードをなんとかしてくれーっ！！」って企業が大量に出現するだろう。
んでもって、その事態を収集できるだけの技術力を持つエンジニアは、ほとんどいないだろうし、彼の手足として動けるエンジニアすら数えるほどしかいない、育っていない、って状態になるだろう。
どの「AI活用Webサービス企業」も、低給料で雇った「運用エンジニア」を大量動員して、連日連夜の手動操作で誤魔化し続けるしかない、って消耗戦、デスマーチを、倒れるまで続けるしかなくなるだろう。
この世の、少なくとも疑いようのない真実の一つに、7つの習慣で言うところの「第7の習慣『刃を研ぐ』」ってのがある。
AIは、自動ナマクラ鋸を増やしているだけだと理解すべきだし、そこだけ量が増えても、その後の搬出処理がついていけなければ意味がないと言うことも理解すべきだ。
そもそも、木を切り出すと言う時に、ノコギリだけに注目するのがどれほど馬鹿かを理解すべきだ。
一連の流れを考えれば、ノコ引きの技術より、どう搬出するかの経路、切り出すに従って移動する集積地の移動戦略、さらにはそもそも優れた木材にするために何年も前から間引き、枝打ち、その前に日当たりなどを考えた植林計画をしておくという「事前準備」。こちらの方が、目立たないけど大事だって理解しとけ。
「産休早めろとか育休延長したいとか復帰したくないとか少子化なんだから優遇しろとか言いたい放題なのは勝手だなと思う」って流れてきたけどそうかなあ？
自分たちの老後を支えてくれるのはこれから生まれてくる子どもだし、その子どもが少なかったら自分がヤバいし、こんなに少子化が進んでいる以上やっぱり優遇するくらいでいいと思う
産休育休で迷惑かけられたことのある人なのかな？それとも経営者側の意見？
グリーン車で泣く子がいて迷惑みたいいなことも話題になってたけど、自分なら泣き声くらいまでなら気にしないかな。まあ泣いているのを完全放置とか、ものすごく暴れてるとかだったら迷惑〜って思うけど
産みたくて産むのに被害者意識w、みたいなこと言ってる人いるけど……子どもを産むことが社会のためになっていることがわからないのかな
普通に考えて何の問題もなくガンガン成長してるんなら政府が規制かけるわけなくね？
政府が規制かけたのはバカみたいな働き方をして、させ続けた結果、
心身の疾患、果にはDEATH OFKARO（病死、自死含む）が社会問題になったから
政府として国民の生活を守るためにやむなく敷いたのが労働規制だろ。
何なら政府なんか経団連とズブズブのズブなんだから労働規制には消極的だっただろ。
あと世界的に日本の働き方は異常だってずっと言われ続けていたわけで。
日本の成長が止まったのは政府が労働規制をかけたからじゃなくて
終わってる生産性を長時間労働で誤魔化し続けていたのを改善できなかったからじゃねぇの。
時は西暦2025年、秋🍁。渋谷のスクランブル交差点で、一人のギャルが「あー、まじ今日しんどい、ぴえん(´；ω；｀) 映えるスイーツとか、どっかにないん？」ってブツブツ言ってた。
そのとき、突如、ドゥルルルルルル…って、なんかめっちゃドラマチックなBGMが鳴り響いて（※幻聴）、ギャルの目の前に、トレンチコート姿でバチっと決めた、アタマがちょっとフサフサしたイケオジがヌルッと出現！
ギャル、ビビる。「ひゃ、ひゃだ！なんなの、この人！？めっちゃ古風な喋り方なんですけど！もしかして、YouTuberのドッキリ？」
イケオジは、お決まりのポーズ（右手をアゴに当てるやつ）をして、ニヤリ。「ドッキリ？ふむ、それは現代の言葉でいうところの…トリックのようなものでしょうか。しかし、私は古畑任三郎。刑事でございます。どうやら、随分と遠い未来へ迷い込んでしまったようですね…」
「ふるはた…にん…ざぶろう？…え、ちょ、マジで古畑任三郎！？ドラマのやつ！？てか、刑事さんなのに、そのファッション、まじ卍アツいんですけど！」
ギャルは一瞬でテンション爆上げ！まさか、伝説のあの刑事が目の前に現れるなんて、運命としか思えない！これはもう、神からのお告げでしょ！
古畑ちゃま（以下、任三郎っち）は、現代のテクノロジー（スマホとか）や、文化（タピオカとか）に興味津々。特に、コンビニのスイーツコーナーの前で、熱心にアリバイ…じゃなくて、原材料をチェックしてたのが、まじウケる(笑)。
そんな任三郎っちに、ギャルは「任三郎っち、まじセンス良すぎ！そのミステリアスな雰囲気と、知的な喋り方、令和で絶対バズるって！」って力説。
そしてある日、ギャルは任三郎っちと一緒に、スーパーの特売コーナーをパトロール（お買い物）してたとき、運命のアイテムに出会ってしまった。それは…魚肉ソーセージ！
任三郎っち、その魚肉ソーセージを手に取り、くるくる回しながら、いつもの口調で言い出した。
「おや、これは面白い。このピンク色。このプリっとした食感。そして、このどこか懐かしい風味。ふむ…これは、もしかすると、完璧な甘味のミスリードを誘う、鍵になるかもしれませんね…」
ギャル、ビビビ！ときた。「え、まじそれ！魚肉ソーセージって、実は塩気と旨味がヤバいから、スイーツにしたら甘じょっぱブームで超絶バズるんじゃね！？」
任三郎っち、目をキラリ。「なるほど！まさに、犯人が目立たない場所に証拠を隠すように、この魚肉ソーセージという異端な存在こそが、スイーツ界の常識を覆す切り札となりうる！」
こうして、異色の二人がタッグを組み、超絶クレイジーなスイーツビジネスが始動！その名も…
「NINZABURO'S SAUSAGE PARFAIT andCAFE」
（略して、NINPARA！）
コンセプトは「スイーツ界の難事件を解決！ 誰もが予測不可能な、甘じょっぱい衝撃！」
まずは試作品作り。ギャルの映えテクニックと、任三郎っちの緻密な観察眼が火を吹いた！
「ギャルさん、このソーセージの厚みがパフェの層と食感を調和させる重要なポイントですよ」 「任三郎っち、まじ天才！じゃあ、このソーセージを花びらみたいにカットして、チーズクリームとメープルシロップを隠し味に使っちゃお！」
「The FirstCase:プレーン・ソーセージ・パフェ」 （バニラアイスとホイップ、そして大胆にカットされた魚肉ソーセージの塩味が、甘さの快感を増幅させる傑作！）
「The Perfect Alibi:チーズ＆ハニー・ソーセージ・パフェ」 （濃厚なクリームチーズムースと、トロけるハチミツ。ソーセージの旨味が、極上のハーモニーを奏でる完全犯罪級のウマさ！）
「The Great Detective:和風・ネギ味噌・ソーセージ・パフェ」 （衝撃作！抹茶アイスと白玉に、甘めのネギ味噌を和えたソーセージをトッピング。斬新さが事件を起こす！）
NINPARAのオープン当日、渋谷の一等地は、まるで事件現場のような大混乱！超絶ウマいとSNSで瞬く間に拡散され、お店の前は長蛇の列！
「え、マジで魚肉ソーセージとパフェってこんなに合うの！？ もう一生モノの衝撃なんですけど！」 「任三郎っち、まじイケオジ！しかも、注文のとき、事件のヒントみたいな名言言ってくれるの、神！」
そう、任三郎っちは、店長兼エンターテイナーとして大活躍！お客さんにパフェを手渡すとき、必ずドラマのようなキメ台詞を言うのが、大バズりの秘訣！
「おや、あなた。そのパフェの美しさに隠された、ソーセージの秘密に、どうかお気づきになってくださいね…フフフ」
このミステリアスな接客と、ギャップ萌えする魚肉ソーセージパフェの斬新さで、NINPARAは飛ぶ鳥を落とす勢いで大成功！全国にフランチャイズ展開し、魚肉ソーセージの概念を根底から覆したのだ！
任三郎っち、たまにトレンチコートのポケットから古い煙草を出そうとして、ギャルに「任三郎っち！店内禁煙！受動喫煙はまじアウトだって！」って怒られるけど、それも微笑ましい日常。
彼は、現代のスイーツ界という新たな事件を、見事な推理力とユーモアで解決し、令和のカリスマ経営者として大成功を収めたのでした。魚肉ソーセージは、彼の第二の人生の最高の相棒になったみたい！
「ふむ…このパフェの成功も、ひとえに緻密な計画と、大胆な発想の賜物。しかし、真の動機は…美味しいものを皆さんにお届けしたいという、単純な願望にすぎません。ええ、全くもって、単純なことです…」
前政権が独自色を出す前に選挙やって負けたから、今度は独自色を出してから選挙やるんだろう。
けど、民意の裏付けもないのに勝手なことやるなって話になるから、やっぱり前政権が正しかったし、降ろすべきではなかった。
文章は「早期退職が短期的に財務合理性をもつ」と冷静に記述しているが、ここには経営陣自身の戦略的無能さが覆い隠されている。
本来、経営とは単年度の損益勘定ではなく、「人材を通じて知の蓄積を再生産するシステム」を構築することである。にもかかわらず、多くの日本企業の経営層は次のような欠陥を露呈している。
ベテラン社員の賃金を「生産性との乖離」とみなし、即時的コストカットに走る発想は、経営が“教育投資”や“内部知の継承”という本質を理解していない証拠である。
欧米の成功企業では、熟練人材は若手育成・組織文化の維持装置として位置づけられ、その貢献は「見えない生産性」として定量・定性の両面から評価される。日本企業の経営陣はこの非定量的価値を可視化する能力を欠いている。
経営層は、バランスシートの改善を株主・監査対応の「儀式」として遂行する一方で、長期的な技術競争力・市場再定義に向けた構想力を欠く。
結果として、合理性の名のもとに人材を切り捨て、10年後に再び同じ構造的問題に陥る「リストラ再帰現象」を繰り返す。これは経営判断ではなく、思考停止の制度運用に過ぎない。
近年の大企業では、財務・法務・経営企画といった「調整型エリート」が経営陣に集中し、現場知を持つ実務者が排除されている。そのため、人的資本の質や現場の専門性を評価する基準が存在せず、「人を数字で削る」以外の手段を持たない。
要するに、経営の知的怠慢が、制度的惰性を装って正当化されているのである。
文章はフランスやアメリカの「複線型・フラット型」モデルを理想的に描くが、見落としているのはエリート教育そのものの構造的欠陥である。
すなわち、現代日本では「グローバル基準」を参照しても、その前提となる評価制度・教育体系が劣化した模倣物に過ぎない。
フランスのグランゼコールや米国のMBAは、単なる専門訓練ではなく「社会設計者」としての責任倫理を育てる。
一方、日本のエリート教育は、東大・慶應・一橋などの学歴的篩い分けを通じて、「既存秩序の維持装置」を生産するにとどまっている。結果として、システムを批判的に再設計する知的能力を持つ人材が枯渇している。
エリート層が自らと同じ価値観・履歴（学歴・官僚的行動様式）をもつ人材のみを昇進させる構造が、企業内の思考多様性を奪っている。
その結果、制度疲労を是正するイノベーションが内部からは生まれず、「成果主義」や「フラット化」も形式的スローガンに終わる。
実際、外資模倣型の成果評価制度を導入しても、評価する側の知的基盤が旧来の年功文化に依存しているため、制度だけが輸入され、文化が輸入されない。
日本のエリート教育は“効率と管理”を学ばせるが、“責任と再設計”を教えない。
したがって、経営陣が「合理的なリストラ」を実施するとき、それが組織文化の破壊・技能伝承の断絶・心理的安全性の喪失を招くという倫理的コストを認識できない。
このレポートは制度構造（年功序列・賃金カーブ）を問題の中心に据えているが、より根源的な問題は制度を運用する人間の知的劣化である。
経営陣が「制度に依存し、制度を批判的に再構築できない」状態に陥っている限り、どんな制度改革も形骸化する。
持続可能な雇用制度の前提は、「持続可能な思考」を行う人材層の育成である。
それは、教育・採用・評価のすべての局面で、短期的成果よりも構想力・倫理・公共性を評価する文化を取り戻すことでしか達成されない。
ニートも働き口が見つかって喜ぶ
というか、それ以外に思いつかないんだよな。
localhostが消えるとか、あまりに初歩的で致命的な不具合、今まで正しく動いていたところに発生する不具合は、ここ1、2年で経験がある。
というか、ここ1、2年にしか経験がない(もちろん主犯はおいらではない。居合わせただけ)。
これ。
あと、
サジェストによる書き換えが危険なのは、スコープ(フレーム)外での利用のされ方をAI が把握できない、部分(覗き穴/ピープホール)最適化しかできないと言う点と、こちらが本質的な問題なのだが、そこの処理の仕組み、文脈を理解してサジェストしているのではなく、学習元データで多く組み合わされているパターンを提示しているに過ぎない、と言う点だ。
これ、時間が経ってから致命的な事態を引き起こし、原因究明に手こずる原因になる可能性がとてもとてもとても高いのだよな。
レビューすると、「AIのサジェストがあったので」的な修正が入っていることがちょいちょいあるんだが、妥当でないサジェストを却下するだけの技術力がない場合、むしろLintとかパターンチェッカー的なのに留めておいた方が、思わぬ瑕疵を埋め込まずに済む。
できるエンジニア視点でも、スキャフォールドとして使おうとすると、細かく指定できそうで生成量が多いと見落としが発生しそうだし、確実なテンプレートで十分じゃん？ という気しかしない。開発が進んだ時点では、さらに使い所がない。なぜなら、「新しいものを作っている」ので、既存パターンが通用しないことが多いから。
AIの生成「量」が圧倒的なのは確かなんだが、このレベルのコーディング能力を「神」と考えるレベルのエンジニアからは実質制御不能で、これを使役できるレベルのエンジニアからは低能中途半端すぎて役に立たない、ってのが、呪術廻戦の摩虎羅やな、と感じる。
例えば絵の自動生成なら、登場人物の一人の指が6本になってようが、この線はどこに繋がってるんだ？ とか、この漢字はなんだ？ みたいなものが混じってようが、ぱっと見気づかないし、見直しておかしいのに気づいても、大勢に影響はしない。
けど、システムの場合、下手すりゃ1ビットで致死的障害を発生させてしまったりする。
その違い、ヤバさを理解できてないエンジニアがこんなにゾロゾロと存在する、という現実に絶望する。
加えて、「マジかよ……」ってなるのが、「既存のテストがないから、AI で追加してカバレッジをあげた」ってドヤ顔で語るエンジニア。
なんて言うか、なんとなく良さげなテストを理解しないでなんとなくマージしてるんだけど、何をテストしなきゃいけないか理解しないで、現状のコードを追認するだけだったりする。
それで必要十分かちゃんと検討できるだけの技術力がないと、「命綱、巻きつけたよー」と言いつつ、その命綱が宙に垂れてるのに気づいてない、って状態になってたりするんだよね。
で、不具合が表面化したら、それ用のスペシャライズドな監視の仕組みを追加して、手動テストを追加して、不具合が発生したら本番DBに接続して手動で修正するって、そんなのが日を追うごとにどんどん増えていって、仕事の大半が不具合対応、ってうんこみたいな現場があちこちで爆誕してるんよ。
でも、どのエンジニアも、自分たちの現場が異常であることに気づくだけの技術力がなくて、毎日みんなで奴隷が回している謎の棒を回し続け、経営者は、なぜこんなにエンジニアの数が必要で、お金が湯水のように浪費されているか理解できなくて、ストレスを溜めまくってる。
気づいた人はとっくにやめてるから。
炎上してないけど、針の筵だよね。
子供のころ初めて名前を覚えたアメリカ大統領はビル・クリントンだったが、妻のヒラリーの名前も一緒に覚えた。
「クリントン大統領の奥さんのヒラリーは夫よりも有能な人だ。ビルが大統領になれたのは奥さんの内助の功のおかげだ。ヒラリーはアメリカ初の女性大統領になるだろう。もしヒラリーがならなくても同じように優秀な女性がアメリカにはたくさんいて、アメリカ人は女性が仕事で活躍することにとても理解があるのだから十年もすれば必ず女性大統領が誕生するだろう。女性を差別する遅れた日本と違って」
とよく話していたからだ。
アメリカは女性が活躍する「進んだ国」で、日本は差別のせいで女性が活躍できない「遅れた国」。
これは大人たちの話を鵜呑みにした自分が初めて持った政治的意見で、成人してからもしばらく持ち続けた意見だった。
それでは、「進んだ国」アメリカではクリントン政権から20年以上経った今、何人の女性大統領が就任したのか？
ゼロだ！
この二十数年の間、女性がアメリカ二大政党の大統領候補になったことが二回あった。元国務長官のヒラリー・クリントンと前副大統領のカマラ・ハリスだ。政治家になる前は名門大学卒の法曹で、それぞれ弁護士・検事として活躍していた。高位の公職経験を持った初の女性大統領に相応しい候補だった。
それでも彼女たちは選ばれなかった。男性候補に負けた。勝った候補はヒラリーやカマラが負けるのも仕方がないと納得できるような人格・能力・経歴を兼ね備えたトップエリートだったのか？
なんとトランプだ！
有能なビジネスマンを気取っているが本業の不動産経営者としての実績は疑わしく、ビジネスでも私生活でもいくつもの不正疑惑が付きまとい、テレビタレントとしての人気を足がかりに大統領選に出馬したが、公職経験の欠けた当初は泡沫候補とみなされてきたような男だ。
過去の大統領選の結果を当て続けてきた選挙予測のプロですらトランプの勝利の結果を外した。それほどまでにアメリカには隠れた女性差別主義者がいたのだ。
トランプ政権一期目の数々の乱行を見た後でも、とりわけ選挙結果を認めずに覆そうとして公務員の死者まで出した暴動を賞賛するというあらゆる公職に絶対に就くべきではない人物であることが明らかになった後でも、それでもアメリカ人は女性のカマラ・ハリスではなくトランプを選んだ。
二度目だ。それほどまでに女性は大統領に相応しくないというのか？
アメリカという国は優れた資質を持つ女性よりもロクデナシの男の方がマシという選択をするトンデモない女性蔑視の国なのだと心の底から失望した。
公明党が連立から外れたことで高市さんは首班指名選挙すら危うい状況だった。何とか首相になった今後も不安定な状態が続き政権は一年ももたないかも知れない。
「結局、最初の女性首相になっただけで何もできなかった人だったね」
そういう評価で終わるかもしれない。だが、それでもかまわない。
日本の方がアメリカよりも先に女性を国のトップに選んだという事実は永久に変わらない。
21世紀最初の四半世紀、日本は保守政党から女性首相が出るほど女性の社会進出が受け入れられた国だった
同時期のアメリカはトップキャリアの女性大統領候補が後世で最悪の大統領の一人と評価されるテレビタレントの男に二度も負けるほど女性蔑視が根深い国だった。
----
「My Job Went ToIndia」の改題改訂版が「情熱プログラマー」なんだ！ありがとう発注したわ。（たぶん達人プログラマーと混同して読んだ気になって読んでないパターンだわ）
俺の悪文のせいで意図が伝わらなかったであろうブコメがあったので、要旨だけ書き直しておくな。
ただ忘れないで欲しいんだけど、TerraformメンテしてAWSとかGCPで立ち上げてサービス公開するまでの速度は、相見積取って稟議通して部材調達から入ってた時代に比べると爆速だけど、人間の技術屋の需要は増えてる。
俺は、「マスタリングTCP/IP 入門編」を人間が読んで理解するのは古いよね、という時代にはならないと思ってる。
Slerが自前で手元で試すようになるから～ってのも懐疑的。SIerやメーカーが内製すると必ず子会社作って分離、ぼく発注者きみ受注者にしたがるので。これは技術じゃなくて感情とか経営の問題。
（ただし、Slerが7payみたいなことやらかすのでは？って疑問なら同意。たぶんそういう生成AIで俺たちでプロダクトなんか簡単に作れるじゃんよギークいらね（仕様バグあり）は一時は増えるだろうね）
追記ここまで
----
VibeCodingでIT技術者は不要になるのか？という話題が花盛りなのは理由があります。
ギーク（現場でコードを書いていたい人）が分かる話から、スーツ（人を集めたりお金を集めたり営業をする）が分かる話になってきたからです。
具体的に言うと、OpenAI社をはじめ続々とTDD(テスト駆動開発)でやってますみたいな、具体的な開発スタイルの話が出てきたから。
そうすると、現場の座組チョットワカルという強めの経営者が理解して判断し始めるんですね。
でもね、その道はもう15年も昔に我々は通り過ぎました。前回のブームと何が違うでしょうか？
技術者なら電子も機械も強電も弱電もお世話になったことのあるオーム社が過去に出していた直球の本の話から。
「My job went toIndia :オフショア時代のソフトウェア開発者サバイバルガイド」という書籍、何と発行年は2006年です。
かいつまんで話すと、インターネットが整備され、輸送コストがほとんどかからないソフトウェア開発では、アメリカのエンジニアは給与の面でオフショアに歯が立たない、だって、1/10の給与でインドのエンジニアは働くんだぜ？という本です。
そうした、価格競争力で負けるアメリカのソフトウェアエンジニアは、如何にして今後サバイブすべきなのか、という本になっています。
（普通に面白いしAIコーディング時代に通づるものがあるので復刊を希望したいところですが、まあ直球過ぎる題名を何とかしないと再販は無理でしょうな）
そして、JTCや外資問わず、過去にオフショア開発を経験された技術屋のみなさんははてブにも多く生息されているでしょう。
では、ジュニア開発者は不要になりシニア開発者のみになって、いまのソフトウェア開発は主に安い給与で働いてくれるところに遠隔で作業してもらって、レビューだけすれば良い環境ですか？
そうはなっていません。なぜでしょうか。
さて、今普通にXと連動する中古品売買プラットフォームを開発しようと思ったら、どうやってつくるでしょうか？
この文脈に埋め込まれたいくつもの情報「今」「普通」「連動」「中古品」「売買」「プラットフォーム」「開発」を解釈し、すり合わせ、未来の運営者も含めた全員に伝えるためのコストが、コミュニケーションコストです。
そうなると、「ちょっと良い感じにラフでいいからプロトタイプ作って持ってきてよ」で話が通じるのは、受注者マインドがしっかりした日本の受託開発現場の精鋭たちになるわけです。
テストケースだけを通過するように、内部テーブルを持たせた関数を大量に持ってこられてレビュー時に頭を抱えた経験が無いひとは、とても幸運なのです。
とは言え、これは何も文化の違いに起因するだけではありません。仕様とは、環境によって定まるものだからです。
例えば、うるう年判定の関数は、1581年以前をエラーにしますか？1873年以前をエラーにしますか？（ヒント：明治六年）
テスト駆動開発、古い言い方で言えばテストファーストの考え方は、成功したすべてのプロダクトで例外なく、ただの一つの例外もなく、必ず最初から取り入れるべきだったものです。
品質は最後に振りかける粉砂糖のようなフレーバーではなく、最初から設計に組み込むべきだからです。
ありとあらゆる趣味において、最初から良いものを使えば時間を無駄にせずに済んだ、と言われるような初期投資の大切さが説かれます。
果たして本当でしょうか？
そうです、その趣味にハマって生き残りサバイブした人から見れば、過去にその時点で投資をすべきだった、というのは正しいのです。
その趣味にハマれなかった人からすれば、少ない投資で自分に合わないことが分かったという合理的な選択であることと矛盾しません。
そのため、全ての失敗したプロダクトは、テストケースを書く時間でプロダクトを作り上げて、さっさと世に問うべきだったわけです。
少し昔話をしますが、オフショア開発において重要なのはドキュメンテーションとテストケース、それにレビューでした。
他の部署で失敗しつづけていたオフショア開発のやり方は、端的に言えば"教化"でした。
具体的には書けませんが、グッとお安い単価の国に出す仕事を、日本の会社に出すのと同じようにすべく、相手の会社のメンバーを教育して仕立て上げるブートキャンプの仕組みを作り上げていました。
発注側を変えずに済むように受注側を教育して、日本の会社に出すのと同じように単価の安いところに出せたらお得ですよね？でもこれは必ず失敗します。
何故か。だって、日本の会社と同じように働けるようになったら、日本の会社に就職するじゃないですか。少なくとも価値は上がったんだから単価を上げるように交渉しますよね？
結局のところ、当初言われていたような劇的な節約にはつながらないわけです。それなら下手に転職されるよりも自前で現地工場でも立てて地元に貢献しつつ雇用を創出した方が喜ばれるし持続可能です。
小なりとも成果が上がった方法は、フィードバックを相手ではなくドキュメントにした場合でした。
例えば先ほどの例で言えば、テストケースは通るが意図したコードにならなかったとき。
「普通はこういう意図でコードを書くから、テストケースを通るにしても、関数は次からこう書いて」というのが、相手に対するフィードバック。
「関数を書く前に、関数の意図をコメントで残して、レビュー時にはそれを見ましょう」というプロセスの修正が、ドキュメントへのフィードバック。
こうすると、担当者が退職していなくなっても、次の担当者はその方法を参考にすれば良いわけです。
これ、何かに似てませんか。現在のAIコーディングのベストプラクティスと呼ばれるものに非常によく似ているんです。
つまり、オフショア開発というのも、設計と実装が分離できるという前提に立って動いていたんです。
そして、実装しながら設計しても問題ないとする場合、それは「技術的な問題」ではなく「組織構造」に起因します。
つまり、プロダクトの構造を分割して、オフショア開発側に設計と実装とを委譲して、実装しながら設計を変えてもらうことが許容できるのは、契約や責任分界点、輸出入の法規を含めた法務の領域です。
少なくとも当時、諸々をクリアにして相手側にプロダクトの一部を荒い設計と共に切り出して、コーディングしながら再設計してもらい、テストケースを完備したコードとドキュメントを共に完成までもっていってもらったことは、大きな成果であったはずです。
（当時日本側と仕事をしたという実績があると大きな実力があるとみなされたと聞いたので、今はより良いところで良い仕事をされていると思います）
（あと、コミュニケーションコストと輸出入の関連法規が複雑だから）
少なくとも、納期までに契約したこれを納品してください、という枠組みの中では、実装作業だけ切り出すことはできない、というのが教訓として残ったはずです。
少なくともあと数年、場合によっては10年スパンで、日本ではほとんど変わらないと予想しています。
これは技術の話ではなく組織構造や、もっと言えばお仕事の進め方と契約の話だからです。
そうは言ってもジュニアエンジニアの簡単な仕事が減って成長機会が失われているのは事実では？と思うかもしれませんが、そもそもの前提が誤っています。
未経験（弱経験）者を雇って戦力まで鍛え上げる必要があるなら、AIに仕事渡してないでそのジュニアエンジニアにやらせるべきなんです。
ジュニアエンジニアとAIと両方にOJTさせて、その違いをレビューの場でフィードバックしてジュニアを育てるわけです。
もし、そんな時間は無いというなら、元々ジュニアエンジニアをOJTで育てていたというのは幻想です。
（たまに、失敗が経験になるとして、会社に損害を与える方法でジュニアを"教育"しようとする人がいますが、商習慣的にも信義則違反ですし言語道断です）
シニアエンジニアだけで事足りるとしてジュニアエンジニアを雇わなかった企業は、シニアエンジニアが抜けてガタガタになります。
これは中核エンジニアがゴッソリやめた会社が傾くなんて言う話で、昔からそうです。（たいてい、もっと人雇ってくれ待遇上げてくれみたいな悲鳴を圧殺した結果だったりします）
昔から、中堅がやれば手早い仕事を新入社員にやらせて鍛える、その代わり質は悪いし時間もかかるしフォローも必要だったわけでしょう。
AI時代が到来するとしても全く同じです。AIが出力するコードレビューで悲鳴上げてる場合じゃないんですよ。
レビューできるシニアエンジニアが足りなくなると予想されるなら、当然、ジュニアエンジニア雇ってレビューできるようにする必要があるんです。
そしてそれは、技術的な問題点ではなく、組織的・経営的な決断です。
国産LLM開発の文脈でもそうなんですが、ハードウェアの進歩を無視して話をする方が多いのが気になります。
現時点のコンピューターパワーは、10年後には手の届く価格になる可能性が十分高く、もっと言えば20年後には個人が所有する可能性すらあります。
いまから20年前の2005年は、Youtubeが誕生した年です。その時に、誰もがいつも手元にビデオカメラを持ち、即座に動画を世界に公開できるようになるとは思っていなかった頃です。
今もそうだと思いますが、ある分野で必要な性能にはもう十分という期待値があり、10年経てばある程度大きな会社の部署単位で現在最先端のコーディングAIがローカルで動くようになると想像するのは容易です。
そうなったときに、果たして営利企業が、エンジニアを育成するというコストを支払うかといわれると、疑問です。その時点で今後のリアルなコストと比較対象可能になるので。
だって、筆耕担当者とか、清書担当者を雇わなくなった企業って、多いでしょう？
My job went toAI として、じゃあ残るものは何？というのはオーム社の本を読みましょう。再販しないかなあ。
今後数年は変わらないでしょと書いたら今現在進行形で変わっとるわいと突っ込みが来そうなんで防衛的な意味で書いておくんですが、あなたは過去数年間同じ仕事してたんすか？
仕事のやり方とか内容とか、言語とかライブラリとか、毎年のように変わってたでしょ。
レビューの比率が多くなったとか、コード書かなくなったとか、そういうの、たぶん管理職になった人が嘆いてたのと同じっすよね？
少なくとも、ジュニアエンジニアが低品質なバイブコーディング結果を寄越すようになってレビューが大変とか嘆くのなら、まともなコーディング規約一つ作れていない組織の脆弱さを嘆くのが先では？
手癖でバイブコーディングしてヒットしたプロダクトに、あとから品質上げるように大工事するリファクタリングと言うよりリビルディングな仕事って、別に今もありますよね？
散々テストケースを書かなくて良いプロダクトなんて無いという講演だけ聞きに行って、自分とこでテストケースが自動で走るようになって無いなら、そこが問題でしょ。
