概要

• AI（LLM）技術の進化 が雇用に与えた影響の実体験
• レイオフの現場と心理的負担 の描写
• AIが熟練エンジニアを完全には代替できない理由 の考察
• 意思決定や製品開発におけるAIの限界 の指摘
• 仕事やプログラミングの喜びの変化 についての個人的感想

AI時代のレイオフ体験と現実

• FableやMythosレベルのLLM が登場し、 コスト削減 のため自分の職がAIに置き換えられた経験
• Fableが自分より優れていたわけではなく、単に安価 だったため、経営陣がAIに業務を任せる決断
• 予算削減によるレイオフ経験、自分の管理する重要な製品や人材の必要性を訴えるも、現状維持が優先された現場
• 初めてのレイオフ会議での精神的ショック、色彩が失われ、耳鳴りが激しくなり、身体的にも影響
• 自分の部下たちが1週間後に突然解雇されることを知りながらパーティーに参加、その後自分もレイオフされる運命
• レイオフ後の不安と恐怖、心拍数上昇や睡眠障害、精神的な疲弊

業界全体の変化とAIの役割

• DevOpsコミュニティでもレイオフが多発、FAANG企業でも「重要ではない」とされ突然解雇
• AIの導入やオフショア化の決定が現場を揺るがす、採用担当者ですら突然解雇される状況
• 「AIが仕事を奪った」と言いたくなるが、実際は「AIが職務削減に寄与した」 という現実
• 現行のAIモデルは熟練エンジニアの完全な代替には未だ不十分、米国のフロンティアラボのマーケティングは過剰

AIの限界と意思決定の質

• AIには製品決定に必要な「センス」や長期的視点が欠如
  • Redditの声に安易に反応するだけの意思決定
  • 本当に必要な改善や、顧客の本質的なニーズを見極める力の不足
• 運用コスト・複雑性・アクセシビリティ・価格の長期的影響を予測できないAI
  • 二次的な要素を軽視することで、製品の質や競争力が損なわれる
• AIの導入でShopifyがreact-nativeからネイティブアプリへの移行を機械的に実現
  • 経験豊富な開発者の監督下でAIを段階的に活用することで成果を出す事例

AIによる自動化と模倣の進化

• AIエージェントはドメインを超えたコピー能力に優れる
  • TheoによるTypeScript→Rust移植でバグまで忠実に再現
  • 一方で、AstraのようなAIは既知の分野で失敗するケースも
• 「スーパーインテリジェンス」搭載のAIが人間を完全に置き換える未来はまだ遠い
  • 現状は「人間への投資の仕方を変えただけ」という見解

プログラミングの喜びと今後

• 現在は新しい仕事に就き、日々単調な画面を見る日々
• プログラミングの喜びは薄れたが、成果を出すことの喜びは残る
• フロンティアラボの従業員が精神的に追い詰められるのも納得できる現場の変化

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この文章は、 AIと人間の役割の変化、 レイオフの現場のリアルな心理、そして AIの限界と今後の展望 を、実体験をもとに描写しています。