Anthropic発表でIBM株下落

記事は個人的な回想から始まる。かつてCTOだった筆者は、オフィスで丸一日を確保し、一気にコードを書き、その後エンジニアに渡して検証、統合、コミット、保守を任せていた。当時、コードを書くとはすべての行を手で打つことだった。今や誰もがコーダーになれると筆者は論じる。従来の意味ではなく、AIに自然言語で指示し、好みの言語でコードを生成させるという意味だ。初期の生成コードは明らかに質が低かったが、品質は劇的に向上し、Anthropicや他の業界幹部数名は、将来自社コードのかなりの割合がAI生成になると見込んでいると述べている。筆者が挙げる第一の含意は、エンジニアは依然として必要だという点だ。コードを書くことは訓練の大部分を占めるが、本番コードには生成に要した1時間あたり何時間もの保守が必要で、AIエージェントがその保守の多くを担うとしても、人間が監督する。この変化はHumans On The Loopという言葉で表されている。

第二の含意は、ソフトウェアベンダーは依然として必要かという問いだ。論理は明快で、AIエージェントのチームと人間の監督を使って自社のサービスアプリケーションを開発、起動、運用、保守できるなら、なぜベンダーに金を払うのか。ここで具体的な例となるのがAnthropicのCOBOL発表であり、投資家の反応、つまりこうしたシステムを深く理解するIBMの長年の強みが不要になるという懸念がIBM株を動かした。筆者は時間が判断すると述べ、ベンダーはソフトウェア以外にも多くの見えにくい価値を提供していると指摘する。実戦で鍛えられた機能と、顧客のワークロードから得た知識を持つ目に見えない専門家チームであり、自社だけの知識ではない。それがどれほどの価値か、すべての顧客が個別に得られるのか、一部のセグメントだけなのかも、時間が判断することだ。

生産性について、記事はAccentureが従業員のAI利用を昇進基準として追跡しているという報告に触れる。あらゆるレベルのリーダーが、人間の生産性とAIで強化された人間の生産性をどう比較するか苦慮しており、人はAIを使うべきだとか、人間とAIが一緒ならどちらか単独より優れると言うのは簡単だと述べる。筆者は「AIの力の倍率」について書いてきたが、根本的な問いは、AIを使う人が給与とトークン費用を正当化するにはどれだけ生産的でなければならないかだ。多くの企業が採用を凍結し、新しい役割がAIに置き換えられないことをチームに証明させており、筆者はROIを評価するため、より定量的で測定可能、理想的には業界標準の手法を求めている。さらなる含意はコードの増殖だ。エージェントが自らのコードの保守に熟達するにつれ、タスクごとに新しいコードを生成する方が、既存コードを修正するより費用対効果が高く安定する可能性があり、各機能が独自のコードベースやエージェントを持つことになりかねない。それは多くのソフトウェアライフサイクル管理の慣行を覆し、ある作業は簡素化し、別の作業は劇的に複雑にする。最後にセキュリティについて、Anthropicは最近、自社のLLM Claudeが受けた蒸留攻撃の数に言及した。AIに繰り返し問い合わせて理解し複製しようとする攻撃だ。より多くの企業が外部に公開されたAIを製品に組み込む中、既存の慣行がこれを扱う最善の方法であり続けるかは不明だ。筆者の結びの提言は、すべての企業が自社のAIソフトウェア戦略を持つべきだというものだ。始めたばかりの企業は、ソフトウェア戦略につながるAIネイティブ戦略を検討すべきで、新しいAI技術とベストプラクティスが次々と出てくる中で、戦略は常に最新に保つべきだ。