ソフトウェア工学分野の大家であるマーティン・ファウラーが最近、大規模言語モデル（LLM）とソフトウェア開発に関する考察を共有しました。彼の記事（https://martinfowler.com/articles/202508-ai-thoughts.htmlで閲覧可能）は、巨匠らしい謙虚さと現実に対する明確な認識に満ちています。
以下に、ファウラーの核となる洞察をいくつか紹介します。特に、彼自身が「わからない」と率直に認めている点については、確固たる答えよりも示唆に富んでいるかもしれません。
1. 既存のAI生産性調査は間違っている可能性がある
ファウラーは、AIによる効率向上に関するほとんどの調査が、LLMの異なる使用方法を混同していると指摘します。大多数の人々はまだ「高度なオートコンプリート」の段階にとどまっている一方で、真のエキスパートはすでにファイルを直接読み書きできるエージェントワークフローを使用しています。ワークフローを区別しない調査データは、私たちを誤解させる可能性があります。
2. プログラミングの未来？「見当もつかない」
ジュニアエンジニアが不要になるか、あるいはシニアエンジニアがキャリアを変えるべきかといった問いに対し、ファウラーは率直に「見当もつかない」と答えます。彼は、未来がどうなるかを知っていると主張する人は誰もがでたらめを言っていると考えています。彼の助言は、予測に耳を傾けず、自ら実験し、他者のワークフローの詳細に注目し、そして自身の経験を共有することです。
3. AIバブル？「もちろんバブルだが、それがどうした？」
ファウラーは、AIが巨大な経済バブルであり、それが必ず破裂することを100%確信しています。しかし、それは重要ではありません。重要なのは、いつ破裂するのか、そして破裂するまでにどれほど膨らみ、その過程でどれだけの真の価値を生み出すのか、私たちにはわからないということです。
4. ハルシネーションはバグではなく機能である
彼はレベッカ・パーソンズの視点を引用します。LLMの本質はハルシネーション（幻覚）を生み出すことであり、私たちはたまたまその中の一部が有用だと感じているだけです。実践的なアドバイス：決して一度だけ質問してはいけません。複数回質問するか、LLM自身に異なる回答の差異を比較させたりしてください。数値計算については、少なくとも3回は尋ねてください。
5. ソフトウェア工学は「確実性」から離れつつある
従来のソフトウェア工学の独自性は、確実な機械を扱う点にありました。LLMの出現は、構造工学やプロセス工学などの他の工学分野と同様に、「不確実性」に満ちた世界を受け入れ、管理し始める時が来たことを示しているのかもしれません。
6. LLMは「信頼できないジュニアエンジニア」である
LLMをジュニアの同僚に例えることができますが、彼らは「すべてのテストが合格した」と自信満々に言いながらも、実際の実行時にはめちゃくちゃになります。もし人間の同僚がこのような行動をとったら、とっくに人事部から呼び出しを受けていたことでしょう。
話し合ってみましょう： ファウラーのこれらの洞察の中で、あなたが最も共感するもの、あるいは「目が覚めるような」感覚を覚えたものはどれですか？