AI導入には「規律」が必須、HoneycombのMajorsが指摘

RedMonkのJames Governorは、Honeycombの共同創業者兼CTO・Charity Majorsとの対談で、AIがソフトウェア工学の実践にもたらす影響について議論しました。対談の主要なテーマは、AI採用の成功には工学的規律が不可欠であるという点です。

Majorsは、多くの組織が「変更予算」をAI導入に費やしているため、可観測性（observability）の改善に割く時間がなくなっていると指摘します。彼女の見解では、業界は「メトリクス、ログ、トレース」という三本柱の枠組みに満足していますが、Honeycombはこれを超える必要があると考えています。決定論的と非決定論的システムの融合が「次の大きな開拓地」だと述べ、AIが「人々が長年投資や時間を確保できなかった計測やトレースといった重要な実践を実行させている」と強調しました。特にトレースは「製品決定であり、インフラ決定ではない」という立場です。

Majorsは約1週間前に公開したピース（記事）で、「非決定論的なシステムはより少ない規律ではなく、より多くの規律を必要とする」と主張しています。すべてのCEOが「AIクッキー」を欲しければ「規律が先、クッキーが後」と述べ、DORやSPACEといった大手エンジニアリングの指標が「規律から予測可能な結果と、耐久性に支えられた価値を得る必要がある」ことを示していると指摘しました。

Governorは、Majorsがこれを「ブロッコリーを食べてアイスクリームを得る」というアナロジーで説明していることに共鳴し、企業はまず基盤を整える必要があると述べています。Majorsは、この局面を「生涯で最大のチャンス」と見なし、コード作成の経済学が「完全に逆転した」ため、エンジニアリングの価値観を中央値エンジニアリングチームに提供できる機会だと述べました。

Majorsはまた、Chad Fowlerの「Phoenix architectures」に言及し、2013年に「イミュータブルインフラストラクチャ」を提唱したFowlerが、現在は「コードが真実ではなくシステムが真実である」という論旨で執筆していることを指摘します。コードは「修正されたバグとユーザーの期待の記録」を含みますが、ユーザーの行動を理解するには、APIの書き直しとレガシーコードの検査を通じて境界線や動作、契約を発見する必要があると述べました。現在、コストが低下したため「コードから異なる成果物を生成し、アーキテクチャからコードを生成」できるようになるべきだと主張しています。

Governorは、AIがすべてのコード関連の問題を解決したかのような見方を批判し、Majorsは「個人アプリやおもちゃアプリは本当に解決された可能性がある」としながらも、数十億ユーザーが使うSlackのような複雑なシステム、データベースマイグレーション、ユーザーインターフェースの安定性といった領域では依然として深刻な課題が残っていると述べました。ソフトウェア保守は「人生で最も厄介なもののひとつ」であり、AIがすべての苦しみを解決するという単純な見通しには疑問を呈しています。Majorsは最後に「過去1年が十分な変化をもたらしたため、AIの発展が今止まったとしても、業界が消化するには1、2世代必要になる」と述べました。