西洋は物を作ることを忘れた。今、コーディングの仕方も忘れつつある

4時間前原文(techtrenches.dev)

概要

RaytheonのStingerミサイル再生産の困難さと知識継承の問題
欧州・米国の弾薬生産能力のボトルネックと危機管理の欠如
防衛産業の人材・ノウハウ喪失の歴史的教訓
ソフトウェア業界にも同じ「知識の空洞化」リスク
AI最適化の落とし穴と将来の重大な人材不足の警告

防衛産業における知識の喪失と再生産の困難

RaytheonがStingerミサイル再生産に直面した課題
- 1970年代の設計図をもとに70代のエンジニアを呼び戻す必要性
- 20年以上新規発注がなく、電子部品やシーカー部品が生産終了
- 生産ラインの再稼働に4年を要し、知識継承の断絶が主因
ウクライナ戦争による需給ギャップの露呈
- 10ヶ月で13年分のStingerを消費
- 欧州も砲弾100万発の供給公約を守れず、実態は公式発表の1/3
- フランスの推進薬生産は17年間停止、再開に2024年まで要す
サプライチェーンの脆弱性
- 主要部品・原材料の生産拠点が極端に集中
- 1990年代の防衛産業再編で企業数・人員が大幅減少
- 危機対応力よりコスト最適化を優先したツケ

Fogbank事件に見る「暗黙知」の消失

Fogbank（核兵器用機密素材）の再生産困難
- 1975～1989年の生産終了後、技術者の退職・死亡で知識消失
- 文書記録だけでは再現不可能、意図しない不純物が機能に必須だった事実も伝承されず
- 数年・数千万ドルかけて再現も、最初は「純度が高すぎて」失敗

ソフトウェア業界への警鐘 ― AI最適化のリスク

AI導入による人材育成の空洞化
- Salesforceなど大手が新規エンジニア採用を抑制
- AIコーディングツール普及で、ジュニア採用・育成が減少傾向
- 経験豊富なエンジニアの育成には10年単位の時間が必要
AIの限界と現場の実感
- AI利用で開発速度が上がると予想されたが、実際は19%遅延
- コードレビューがボトルネック化、人間のレビュー力が重要
- 技術＋判断力＋リーダーシップを持つエンジニアの希少化
  - 2,253人中4人採用の実例（採用率0.18%）
知識伝承の危機
- ドキュメントはあっても、読む側の理解力がなければ意味をなさない
- AIが進化しても「暗黙知」や「現場感覚」は簡単に継承できない
- 危機は突然訪れるため、準備不足のリスクが大きい

まとめ：最適化の代償と将来への示唆

防衛産業は「平和の配当」に賭け、人材・知識の蓄積を怠った
ソフトウェア業界もAI最適化により、同じ轍を踏む危険性
危機時に求められるのは、システム全体を理解し、現場判断できるシニア人材
今、ジュニアが育たなければ10年後の危機対応力が失われる
「Fogbank for code」― 知識の空洞化がもたらす本質的リスク
最適化の賭けが外れた時のコストは計り知れない

教訓：短期的な最適化やAI依存では、長期的な人材・知識の蓄積を代替できない。将来の危機に備え、「人」による知識継承と育成の重要性を再認識すべき時期。

Hackerたちの意見

>「フォグバンクの話を読んで、すぐにわかったよ。核物質じゃなくて、パターンのこと。数十年かけて能力を構築して、安い代替品を見つける。人間のパイプラインを衰退させて、コスト削減を楽しむ。そして、危機が求めるものを最適化してしまったときに、すべてが崩れ落ちるのを見守る。」>「防衛のために言うと、その代替品は平和の配当だった。ソフトウェアでは、それがAIだ。AIの前は、安い代替品は東欧のリモート契約開発チームだったよね？」

└

手伝えて嬉しいし、最終的には引き継ぎたいな。

└

主にインドだね。

└

なんでそんな計画があったのか分からないけど、明らかに人が足りてないよね。こっちでも、15°Eの東側では同じように解雇されたし。単純に「AIに関すること以外は全体的に減らす」っていうのが計画だと思うけど、みんな他の会社が先にレイオフを始めるのを待ってた感じ。私は6ヶ月間パートタイムで働いてたけど、意思決定者たちは長期的にはこれが好ましいってはっきり言ってた。解雇されるよりはマシだけど、この生活スタイルは続けられなかった - 節約家だけど、そこまでではないし。

└

H1Bのインディアンとインドへのアウトソーシングが必要だったんだよね。ヨーロッパ人として、確かに「東欧の開発者」を見たことはあるけど、私が働いていたすべての会社にいたわけじゃない。インディアンはいたけどね。品質的には、いつも同じ話だけど、詳しくは言わないよ。受け入れる準備ができている人は、私が何を言おうとしているか分かっているはずだから。

>「AIが何を間違えたのか教えてくれない。AIコードジェネレーターはトロールみたいなもんだ。部分的に間違った、信じられる内容を自信満々に出してくる。で、人間がそのエラーを探そうとするけど、これが全然楽しくない。流れがないんだよね。」

└

私は逆の経験をしているので、意見が違うな。人のミスを直すのが好きなんだ。そして特にLLMを出し抜くのが楽しい。従来のフロー状態にいるよりも、LLMの背後に執拗に付きまとっていられることに気づいたよ。

└

人間のPRをレビューするのと同じ流れであるべきだね。

私の見解では、本当の問題はAIそのものじゃない。問題は管理パターンだと思う。即時の利益を生まないからって人を排除したり、組織の余裕を削ったりして、必要なときに知識が残っていると思い込むこと。短期的なコスト削減は、若手の採用を減らし、経験豊富なエンジニアが教えるために必要な余裕を奪う。その結果、暗黙の知識が伝わらなくなる。残るのは文書と自動化だけど、文書は現場の経験とは違うし、自動化は判断力とは違う。実際にシステムで働いたことのある人がいないと、暗黙の知識が失われて、最終的には生産性が低下する。AIも同じパターンを辿っている。今、AIが売られているものは、本当の生産性じゃない。多くの分野では、生産性はすでに十分だし、売られているのは労働力の削減だ。西側諸国はこれを以前にも見たことがある、特にゼネラル・エレクトリックのケースで。GEは短期的な財務最適化を追求し、コストを削減し、四半期ごとの結果に焦点を当て、株主のリターンを最大化していった。その過程で、自らの長期的な能力を空洞化させてしまった。短期的な利益のために未来を売ったようなもんだ。今も同じ考え方が見える。核心的な問題は、意思決定者が実際のエンジニアリング作業から遠く離れていて、暗黙の知識が文書やツール、プロセスで置き換えられると思っていること。そうじゃない。暗黙の知識は、実際のシステムでの経験から生まれるものだ。人を排除して学びのパイプラインを無くすと、その知識は組織に残らない。消えてしまうんだ。

└

>「問題は管理パターンだと思う。即時の利益を生まないからって人を排除したり、組織の余裕を削ったりして、必要なときに知識が残っていると思い込むこと。」それはまだ症状だと思う。本当の問題はイデオロギーだ。利益を追求するビジネスに対する一途な焦点が、政治リーダーから資本家やビジネスリーダー、そして洗脳された一般社員にまで感染している。冷戦の終わり頃、最後の制約が撤廃され、ソ連に対する勝利がそれを疑う余地のないものにした。中国にはそのイデオロギーの問題はないみたいだ。彼らの政府は、個々のビジネスがどれだけ利益を上げるかには全く興味がないようで、供給チェーンや能力の構築に関心を持っている。西側がリバタリアンビジネスイデオロギーに囚われている限り、彼らは西側を埋め尽くすだろう。

└

楽観的に考えると、これによってソフトウェアエンジニアの仕事がもっと正式なエンジニアリングの役割にシフトして、実際の実装はAIがやるようになるんじゃないかな。他の分野でもそうだけど、エンジニアリングと実装は違うし、実装は自動化できるし、実際に自動化されてる。どういう形になるのかは全然わからないけど、現実的かどうかも疑問だね。でもAIのおかげで、正式な仕様書や「古い」技術が復活してきてる気がする。人間とAIの間で負荷をどう分散させるかを考えているうちにね。

└

> 人を排除して組織の余裕をなくす君の言ってること、全てにおいてその通りだよ。経理担当がエコシステムを支配したとき、彼らは即時の利益を最優先にしたんだ。それが意味するのは、彼らの頭の中では、システムのすべての部分が常に100%で動いていなきゃいけないってこと。実験や修理、他のことに余裕はない。最近、壊れたシステムに気づくと、その90%は短期的なショックを吸収する余裕がないせいだって、HNでも何度かコメントしたよ。

└

>多くの分野では、生産性はすでに十分です。売られているのは、労働力の削減です。これは多くの人にとって盲点です。起業プロジェクトに取り組んでいる人たちは、たくさんのものを作らなきゃいけません。彼らは何もないところから始めます。例えば、機能が必要です。やることがたくさんあります。ほとんどの企業はそうではありません。VisaやSalesforce、LinkedInなどは、すでに製品があり、機能も揃っています。彼らはしばらくの間それを続けてきましたし、リソースもあります。彼らは「もっとソフトウェアを書くための釘」を見つける立場にいることが多いです。直感的ではないですが、彼らは大きなウィッシュリストややるべきことリスト、ソフトウェアを流し込むためのA/Bテストシステムを持っています。でも、もし「もっとソフトウェアを作って、もっとお金を稼ぐ」機会が明らかにあれば、すでにそれをやっているはずです。実際の成長や新しい需要は、これとは別の分野から来る必要があります。例えば、ソフトウェアが苦手な会社（作るのも、手に入れるのも）でも、仕事をこなせるかもしれません。この記事に戻ると、問題は「流動性」です。この「人的資本」の多くは、簡単に再パッケージできません。それは「生きている」ものです。才能やスキルのパイプラインは途絶えることがあり、消えてしまいます。AIコーディング（や他の分野）における危険は、既存の人的資本を活用する一方で、将来的に新たな資本を生み出さないことです。

└

これの次のレベルは、これに気づいている会社でも、結局はそういう行動をとるってこと。誰かがジュニアを育ててくれると思ってるんだよね。別の会社がそれをやってくれるはずだけど、ニンビ！時間が経つにつれて、良い判断力の欠如が彼らの製品の質の低下につながり、それを回復するのが難しくなるよ。

└

なんで誰かが四半期以上の視点を持つんだろう？長期的な考え方が、どうやって経営陣の今四半期の報酬に役立つのか。ちょっと…最悪のシナリオは、今やった仕事が、彼らがすでに去った後に誰かの役に立つことだよね。それに、会社が大きくなると「ビジネス」が会社のメインビジネスになる。つまり、実際の元々の分野とは無関係なこと、例えば金融市場での取引、株の買い戻し、ロビー活動、詐欺などが主になるってこと。CEOがMBAで、実際の市場がウォール街なら、実際の製品の研究開発やサポートは、本当に面倒なコストで、利益を削って経営陣の報酬にも影響するんだよね。

└

これは全部本当のように思えるけど、もっと深い理由があると思う。経営陣の決定だけじゃなくて、広い経済的文脈も関係してる。低金利と、アメリカにとっては世界の基軸通貨を自国の通貨として持つことが、これらの変化を魅力的または避けられないものにしているように見える。低金利は「イノベーション」を生むけど、これは本物のイノベーションだけでなく、結局は価値が足りないバブルのようなものを意味することもある。「イノベーション」は、製造業のような退屈な分野への投資を圧迫する。これも一般の人々には良くないことで、高度に「革新的」な分野で働くのに向いていない人たちのための仕事が減ってしまうから。

└

軍事のケースについて言えば、実際の理由は政治的なものだと思う。ベルリンの壁が崩壊した後、ヨーロッパは戦争は過去のものだと合意した（知っていたかどうかは別として）し、目標は世界中の軍隊を完全に解体すること、特にヨーロッパから始めることだった。模範を示すって感じで。

└

> 問題はマネジメントのパターンだと思う。即座に利益を生まないからといって人を排除したり、組織の余裕をなくしたりして、必要なときに知識がまだそこにあると思っていること。私には、問題は企業の利益や個人の利益が最優先だと思える。『マネジメント』はその一部で、現在のAI推進もそうだ。これは西洋、特にアメリカのビジネスアプローチで、MBAやメディアによって強調されている。コストを下げ、株価や配当、企業利益を追求する。この数十年の競争で、多くの西洋企業が空洞化してしまった。どんな起業家のポッドキャストを聞いても、どんなウェブサイトを読んでも、「どれだけ早く出口にたどり着けるか」、つまり個人の利益ばかりだ。資本主義は、他の経済システムを除けば、最悪の形だと思う。

素晴らしい投稿だね。特に目立つポイントは、見習い制度の廃止によるスキルの低下（または責任や役割の進行の欠如）と、特に個人に蓄積された暗黙の知識の喪失だと思う。これは技術的な問題というより、人の問題だよね。プロセスや実践の継続性がないと、物事が失われてしまう。時には変化が本当に進歩になることもある。例えば、ソフトウェアの安全性やセキュリティの実践は過去50年で進化してきた。でも、他の時には変化はただの混乱だったり、後で痛手を伴うような不適切なインセンティブによる選択だったりする、記事が述べているように。

└

思い浮かぶのは、壊血病の治療法が単に…忘れ去られてしまったせいで、再び流行してしまったことだね。

記事自体がかなり明確にAIの助けを受けているっていうのは、ちょっと皮肉だね。AIの助けには問題ないから批判ではないけど、コメントされている内容を考えると、考えさせられるよね。

└

AIが記事に持ち込むトロープはすごく目立つし、かなりイライラするし、全然自然じゃない。残念ながら、うまく書けてないよね。人々はそれを使って文章を「磨く」けど、実際には使わない方がよかったと思う。今の私のイライラポイントは、コンマの代わりにピリオドを使うこと。例えば、>「私の人々はこの方程式の反対側に住んでいた。工場のフロアではなく、受け取る側だ。」一見、重みを持たせるためにそうしてるみたいだけど、実際には重みが必要ないところでやってることが多くて、まるでアクション映画の予告編の脚本を読んでるみたいに感じる。

└

いくつかの段落を読んでいてやめたくなった。倫理的な意味で「問題」はないけど、兄弟コメントが指摘しているように、LLMの書き方はかなり耳障りだね。さらに悪いことに、a) 人々は無駄なボリュームや「フィラー」を加えるためにそれを使っているようで、今はこの手のものを何ページも読み進めなきゃいけなくなったし、b) 新しい人間の洞察に基づいた記事と、完全にLLM生成の「Xトピックについて何か書いて」っていうプロンプトからのものを簡単に区別する方法がない。最先端の技術を考えると、後者は読む価値がないと言っても過言じゃないと思う。

└

ちょっと気になったんだけど、これを何を基に言ってるの？テキストには明らかなAIの特徴が少ないよね。私が見て特徴的だと思うのは、短くて簡潔な文の構造だけど、これはヘミングウェイ以来、英語で「権威ある」書き方なんだよね。

└

AIのサポートには問題ないけど、この記事のポイントを台無しにしてるよね。たとえるなら、牧師がゲイのセックスはダメだって説教しておいて、男の売春婦とベッドにいるのがバレるみたいな感じ。なんか後味が悪いわ。

80年代後半、初めて高校を卒業して「ソフトウェアの形式的検証」という授業を受けた頃から、2000年代初頭に「Javaプログラミング」の授業を新入生に教えるまで、学問の厳格さが崖から落ちたのを見たよ。「考える力を教える」ことが「良い給料の仕事を得る方法」に置き換わったんだ。

だからこそ、包括的なコンピュータサイエンスの学位が必要なんだ。木だけを見て作業していると、最終的には森を壊すことになるよ。

毎日、ピーター・ナウアの論文「プログラミングとしての理論構築」がますます重要になってきてる。リンク: https://gwern.net/doc/cs/algorithm/1985-naur.pdf

若手エンジニアがStackOverflowからコードをコピペして理解せずに使ってるっていう同じような不満を覚えてるよ。好奇心もなく、先輩エンジニアからのコードレビューやメンターシップも受けずに、彼らはシニアレベルに成長しなかった。でも、それは一部の話で、他の人たちはStackOverflowを使って学び、まず理解してから自分の文脈に合うように適応させて使ってた。そういう人たちはチームで良い指導を受けて、シニアレベルに到達したんだ。LLMでも同じようなダイナミクスが見られると思う。若手が学ぶ機会が増えるし、シニアはより良いアーキテクチャやテストカバレッジ、フォールトレジリエンシーを強化するツールを作るチャンスもある。

└

あなたはポイントを見逃してると思う。誰もSOのコピペスキルで人を排除したわけじゃないよ。むしろ、コピペのミスをトラブルシュートして解決するために、もっと多くの人が雇われてた（結局、動くソフトウェアが必要だからね）。LLMではもうそうじゃない - 誰も気づかないうちに、10,000行の人間がレビューしてテストしたコードができることを、100,000行のコードがやってしまうことがある。こうなってくると、LLMの助けなしでは100,000行のコードを掘り下げて修正するのがますます難しくなって、さらに混乱が増えていく。

> 技術的スキルとAIが間違っていると判断する能力の組み合わせは、もう市場にはほとんど存在しない。じゃあ、彼らを育てればいいじゃん。応募者の0.18%を選んで終わりにするんじゃなくて。これは生まれつきの、変わらない特性じゃないから、大人になってからでも教えられるよ。それに、彼らが1年働いて転職するわけじゃないし、今の市場ではね。