
大規模言語モデルは2025年後半から実務的なソフトウェア開発に使われ始め、従来のコンサルティング案件を安価・高速に置き換え始めている。
筆者の事例では、6ヶ月5万ドルかかる案件が2時間500ドルで実行された。
一方でAIは数学の未解決問題でも成果を挙げ始め、プログラミング以外の領域でも実用性が高まっている。
何が起きたか
ブログ筆者のNikolai Tschaherが、自身のAPI事業ipapi.isについて、Claude Fable 5を使ってNode.JSからGo言語への大規模書き換えを約2時間で完了させたと報告している。従来なら5年前には6ヶ月と最低5万ドルの外部コンサル費用がかかったと指摘している。
なぜ重要か
2025年11月のOpus 4.5リリース以降、筆者は生成されたコードを検証する必要がなくなったと述べており、現在のAIモデルが98%のプロフェッショナルエンジニアより優れていると評価している。一方で、数学者がAIを使って数十年続く未解決の数学問題の反例を発見し始めたことも報告されており、AIが新たな分野で実用段階に入ったことを示唆している。日本のソフトウェアエンジニアは、AIコーディングツールが実務的に機能するようになったことで、コード生成検証の役割が減少し、より高度な問題解決や設計判断に注力する可能性がある。
注目点
筆者は、Node.JSからGo言語への書き換えに約500ドルのトークン費用がかかったと明記している。リライト後、APIのレスポンス速度が10倍向上し、メモリ使用量がO(n)からO(1)に改善されたと述べている。
筆者の報告は、生成AIがソフトウェア開発の実務において転換点に達したことを示唆している。2025年11月のOpus 4.5リリースを分岐点として、AIの出力品質が検証の必要がない水準に達したとの証言は、開発組織の意思決定構造を変え始めている。従来のコンサルティング費用モデル(数ヶ月数万ドル)が、数時間数百ドルの代替手段に圧倒されるようになったことは、ソフトウェアエンジニアリングの経済性が急速に変わりつつあることを示している。
ただし筆者は、この状況が「ジュニアプログラマーの不要化」と「シニアエンジニアの生産性1000%向上」の中間状態であり、まだ大規模な雇用喪失には至っていないと指摘している。同時に、数学の分野でもAIが未解決予想の反例発見を始めたことは、コーディング以外の高度な知的活動でもAIが実用段階に近づいていることを示す。筆者は2027年11月までに「革新的な数学的発見」がAIで実現されると予測している。将来の起業家向けという記事の本題は、AIの進展スピードと多様な分野への波及、および規制(米国がMytos/Fableモデルを政府評価して数百個のゼロデイを発見するなど)による開発速度への影響が、起業の機会と制約の両方を作り出す可能性があることを示唆している。
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