Are We Really Coding 10× Faster with AI?

2026年5月15日 きたく.dev #2

Transcript

1. 5 - M I N L I G H T N I N G T A L K AIで開発、 ほんとに10倍速くなったの？ どうなの？10倍なの？って話をAIにスライドにしてもらったよ LT ✦ データは GitHub / METR / DORA / Faros / BCG / HBR (2022–2026) より よしだ@kohzas 銀河英雄伝説が好きな北区民 きたく.dev LT
2. 現 在地 「AIで仕事が消える」は、 もう 現在形。米国ではけっこう静かに進行中。 ¥ 32兆 AIで影響を受ける賃金 米国の年間賃金総額の 2.2%。 失業統計には出ない、隠れた影響。 MIT Iceberg Index (2025/11) 74.5% プログラマー業務のAIカバー率 Anthropic データ分析。 CS 70.1%、Data Entry 67.1%。 Anthropic Economic Index 系研究 − 13% 22〜25歳の雇用減 SWE等の若手で顕著。 シニア層は横ばい。 Stanford "Canaries" (Brynjolfsson 2025/11) → 「外」は確かに動いている。 では「中」（開発の生産性）はどうなのか。 2 / 9
3. 結 論 ① 「10倍速くなった」は、 だいたい 気のせい。 コード片生成 1.5x Copilot RCT PR 出力量 2.0x Faros AI 本番リリース ≈1.0x CircleCI 2026 組織レベル 0.985x DORA 2024 → → → ついでに増えたもの： レビュー時間 +91〜441% / バグ +41〜54% / 本番インシデント +243% → みんなで爆速でPRを書いて、みんなでレビューに詰まる、の図。 3 / 9
4. 結 論 ② じゃあ、本当に「10倍速」を出すには？ 答えは 並列化 しかない。 個人の速度は… 1.2x が天井（Amdahl の法則） コード書きは全体の 2割。仮に10倍にしても、 全体は 1.22倍 止まり。10xは数学的に無理。 唯一の手段：N体に同時にやらせる 1.2x × N並列 5並列で 6x / 10並列で 12x Devin / Cursor agents / Codex Cloud ただし、監督できる人がいる前提 →「実行者」から「N並列の指揮者」へ 4 / 9
5. 結 論 ③ 「全部AIに任せる」は、 いまのところ けっこうポンコツ。 Devin（自律エージェントの星） 20タスク中、3つしか成功せず。 Karpathy（vibe coding の命名者本人） 「あれ 捨てプロジェクト 用のつもりで言ったんだけど」 Hinton（ディープラーニングの父、2016年） 「2021〜26年に放射線科医は不要」… ← 2026年、いまもバリバリ働いてます → AIに任せる範囲は広がる。でも全部は任せられない。じゃあ、人間は？ 5 / 9
6. 進 化ス ピ ード でも、AIの進化は 指数関数的 に伸びている。 AIが自律でこなせるタスクの長さ ※ 人間がやったら何時間かかるタスクをAIが50%成功させられるか、で計測 METR (2019〜2026の6年間データを観測) 2019 2020 2022 2024 2026 30秒 15分 1時間 2時間 4時間 7ヶ月で2倍ペース で、AGIはいつ来る？ —— 予測はぜんぜん違う： 楽観派 2026〜27年 Amodei / Altman / Musk 中間派 5〜10年 Hassabis / Hinton 懐疑派 10年以上 / 限定的 LeCun / Acemoglu 6 / 9
7. 問 い AIに任せる範囲が広がっていく。 人間に残されるものは、 なんだろう？ 責任を取ること？ 「何を作るか」を決めること？ 問いを立てること？ 信頼されること？ 失敗を引き受けること？ 面白がること？ 考えるのは、まだ人間の仕事。 7 / 9
8. T L ; D R 3行でいうと、 01 「10倍速」は半分ウソ、半分ホント。 個人は1.2倍が天井。本当の倍率は並列化で出てくる。 02 全自律はまだ無理。人間の監督が要る。 Controlled Autonomy が当面の現実解。 03 残るのは、人間にしかできない部分。 それが何かは、これから自分たちで見つける。 で、結局AIどうする？ → ご清聴ありがとうございました 8 / 9
9. 出 典 ネタ元（気になる方へ） 本スライドで参照したデータ・研究・記事（2022–2026） 学術論文・データ GitHub Copilot RCT (Peng+ 2022) arxiv.org/abs/2302.06590 METR "Moore's Law for AI agents" 2025 metr.org/blog/2025-03-19 METR 2025 経験者開発者 arxiv.org/abs/2507.09089 MIT × Oak Ridge "Iceberg Index" 2025/11 MIT/ORNL Project Iceberg Stanford "Canaries in the Coal Mine" 2025/11 digitaleconomy.stanford.edu Acemoglu "Simple Macroeconomics of AI" NBER WP 32487 業界レポート・調査 DORA Report 2024 (Google) dora.dev Faros AI Productivity Paradox 2025 faros.ai/blog/ai-software-engineering CircleCI State of SW Delivery 2026 circleci.com Anthropic Economic Index 2025-26 anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index Anthropic 理解度ギャップ研究 anthropic.com/research Stack Overflow Survey 2024 survey.stackoverflow.co/2024 発言・記事 Amodei "Machines of Loving Grace" darioamodei.com Altman / Hassabis AGI 発言 80000hours.org/ai (まとめ) Hinton 放射線科医発言 (2016) Maclean's 誌インタビュー Karpathy: vibe coding x.com/karpathy LeCun: LLMs are dead end MIT Tech Review 2026/1 Answer.AI Devin 検証 (2025/1) answer.ai ※ arxiv は abs URL、企業/メディアはドメインのみ。フルパスは各サイトで論文タイトル・著者名で検索を。 9 / 9