先週の火曜日、Metaの友人と1時間電話をしていました。彼はパニックにならないように必死に息を整えているようでした。解雇の噂があちこちに広がっていました。内部のSlackチャンネルは特有の不吉な静けさに包まれていました。そして彼は同じ質問を繰り返し私に尋ねました：「本当なの？私たちは実際に時代遅れなのか？」
私は彼に「いいえ」と答えました。しかし、同時に真実は嘘よりも醜いことも伝えました。
パニックファクトリー
偽善から始めましょう、それは息を呑むほどです。
A社は昨年ずっとソフトウェアエンジニアは時代遅れだと宣言していました。彼らの採用ポータルは今も開いたままです。M社は中堅エンジニアが年末までに完全に置き換えられると発表しましたが、それは実現しませんでした。その間に、AIインフルエンサーの軍団が定期的にパニックを製造しています—6週間ごとに新しい「コーディングは死んだ」というスレッドがコースを売るために立ち上がります。
では、これはすべてフェイクニュースなのでしょうか？正確にはそうではありません。なぜなら、レイオフは現実だからです。残酷で、無慈悲で、今まさに起こっています。
問題は、実際に誰がそれを命じたのかということです。
ベンチャーキャピタルが血を要求した
2020年のことを覚えています。パンデミックが襲い、私が所属していたテクノロジー企業は瞬時にエンジニアの20%を削減しました。パフォーマンスレビューも、プロジェクト完了の分析もありません。ただ、退職金パッケージと無効化されたアカウントだけでした。
私はシニアエグゼクティブをコーヒーに誘い、理由を尋ねました。彼の答えは率直でした："Because the VCs wanted it."
That's it. That's the whole reason.
Six months later, those same companies were in a frantic bidding war to hire engineers back—at higher salaries, with signing bonuses. The talent they discarded like broken furniture was now premium inventory.
We're watching the exact same cycle. VCs and institutional investors are intoxicated by the media narrative. They believe AI can replace headcount. More dangerously, they believe that if a portfolio company doesn't execute massive layoffs, the CEO is failing to implement AI efficiently. To a VC, failing to cut headcount means you risk losing your next round.
Are they right?
Here's what I've learned since 2020: for a fund managing hundreds of billions, your company is a single playing card. Whether the layoff thesis is technically accurate doesn't matter. If the entire capital ecosystem decides a wrong thing is right, it becomes reality. Read Foucault if you want the philosophy. Read the news if you want the proof.
これらの企業を運営している経営者たちは選択の余地がありません。彼らは資本をなだめなければなりません。しかし、もし資本が間違っているのなら—歴史がそれを示しています—私たちは根本的な問いを投げかける必要があります：AIは実際にソフトウェアエンジニアリングを置き換えることができるのでしょうか？
LLMとは実際に何か
エージェントを取り除きましょう。RAGパイプライン、メモリシステム、洗練されたツールを取り除きましょう。残るのは何ですか？
LLMの基盤において、それは 統計的再構成を行う機械です。
子供を育てたことがある人なら、その違いを理解しています。あなたはLLMにこう言うことができます：「ガラスに気をつけて、割れるから。」それは、ガラスを落とすことが割れることと等しいことを証明する数十億のデータポイントを取り込み、正しい統計的な応答を出力します。しかし、人間の子供がガラスを落とさなければなりません。割れる音を聞き、もしかしたら破片を踏んで血が出るかもしれません。これが彼らが物理学とその結果を理解する方法です。
「しかし、統計的な出力はコーディングには十分だ」とある人は言うでしょう。
いいえ。それは全く足りません。
結果の制約
LLMは統計的な近接性しか理解しないため、結果に基づく制約を破ることが全くできません。
LLMは、プロダクションがダウンしたために午前3時にPagerDutyに起こされることはありません。クライアントに訴えられることもありません。移行が失敗した理由を怒ったCEOの目を見て説明する必要もありません。監査で詐欺が発覚した場合、刑務所に入ることもありません。単一の最適化されていないループによって引き起こされた50万ドルのAWS請求書を見て冷たい恐怖を感じることもありません。
結果は人間的なものです。 そして、結果から生まれる必要性は、真の建築的飛躍を促す唯一の力です。
AI以前の時代について考えてみてください。あなたはかつて、StackOverflowやGitHubを三ヶ月間探し回り、何も見つけられず、全く新しい建築概念を考案せざるを得なかったことがありますか？LLMはこれを行うことができません。それには 理由がありません。 パラダイムシフトを強いる理由がないのです。それには痛みがありません。
私が知っている最も明確な例を挙げましょう： 非同期プログラミング。
Asyncの発明。
非同期/待機が存在しない宇宙を想像してみてください。誰もが同期コードを書いています。「これを速くして」とLLMに頼むと、彼は自分の得意なこと、つまり訓練データ内でのパターン補間を行います。より速いCPUを提案します。もっと多くのRAM。データベースのインデックス作成。よりタイトなループ。彼は制約の中で無限に最適化します。同期宇宙の中で。
しかし、人間のエンジニアはどうでしょう？彼女はブロッキングリクエストがサーバー全体をロックしている苦痛を感じています。ユーザーはタイムアウトしています。CEOが彼女のSlackにいます。彼女は分単位でお金を失っています。そして突然、彼女は立ち止まり、尋ねます：「待って…なぜ今これが起こらなければならないの？なぜスレッドをブロックしているの？」
彼女は制約を書き換えます、なぜなら彼女は苦痛を感じているからです。LLMは苦痛を感じません。LLMは自分のトークン消費のコストすら感じていません。
非同期は最適化によって発明されたのではありません。それは絶望。統計的改善では解決できない罠から逃げる必要があった人によって。
それがギャップです。それがゲーム全体です。そして、それは縮まっていません。
修正
このヒステリーが収まったとき—ベンチャーキャピタルが統計的最適化が建築的結果を置き換えることができないと認識したとき—高レベルのソフトウェアエンジニアリングの需要は激しく戻ってくるでしょう。
真剣な問いは、エンジニアが時代遅れかどうかではありません。それはあなたが市場が自己修正するまで、経済的にも職業的にも生き残れるかどうかです。修正は必ずやってきます。常にやってきます。今解雇される人々は、後にプレミアムで再雇用されるでしょう。2020年のように、以前のすべてのサイクルのように。
しかし、ギャップを生き残れなかった人たちは？彼らはAIに置き換えられたわけではありません。彼らはパニックに置き換えられました。
理解できないレンズ
まったく関係のないことで締めくくります。
この投稿のヘッダー画像は、ライカ・タンバーM 90mm f/2.2レンズのシミュレーションを使用して撮影されました。これは6,500ドルのガラスで、意図的に不明瞭な写真を撮ります。ソフトフォーカス。夢のような歪み。故意に欠陥があります。
統計的には、まったく意味がありません。すべてのトレーニングデータセットは、シャープさが品質に等しいと言っています。AIはこのレンズを発明することは決してありません。データがそれを間違っていると言っているからです。
しかし、人間はそれにお金を払います。なぜなら、それが彼らに何かを感じさせるからです。
統計的な完璧さと人間の現実とのギャップを過小評価してはいけません。ベンチャーキャピタルは前者を最適化しています。未来は後者に属しています。
— ジェームズ、マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズ、香港、2026年5月
