はじめに：ThoughtworksのCTOは、AIがテクノロジー業界に根本的な変化をもたらしている一方で、開発者の仕事を維持しなければならないと考えています。
「Xで誰かが、『見てくれ、このアプリを作るのにとてもいい気分だ。もう開発者は必要ない、クールだと思う』と言っているのを見ました。しかし、24時間も経たないうちに、彼のソフトウェアは攻撃されました。それは最低限のセキュリティ考慮事項すら含んでおらず、深い開発者が考える必要のある要因を一切考慮していませんでした。」
これは、Thoughtworksの最高技術責任者であるレイチェル・レイコック氏が、人工知能の未来とテクノロジー業界への現在の影響について行った非常に深い会話でした。
少し前、彼女はXユーザーについてこうコメントしました。「彼は自分が何をしているのかわかっていませんでしたが、そのアプリケーションを攻撃した人物は明らかに知識がありました。」
レイコック氏は驚かなかったと言います。結局のところ、これらのAIツールはインターネットでトレーニングされているからです。
「インターネットは必ずしも優れたコードで満たされているわけではなく、そのようなコードをさらに生成することが私たちにとって良いことであるとは限りません」と彼女は説明しました。「現在、誰もが生産性を非常に重視しており、できるだけ早くコードを書きたいと考えています。未処理の作業は際限なく積み上がっており、誰もがIT部門や技術部門のスピードが遅いと不満を述べており、より多くの機能をローンチする必要があります。」
しかし、彼女にとって、テクノロジー業界が直面している最大の課題はレガシーコードです。AIによって生成されるコードが規模化されるにつれて、レガシーコードはさらに悪化する一方です。
AIは、技術的負債を返済し、最終的にクラウドに移行する上で確かに役割を果たしています。しかし、レイコック氏は、これは深い思考力と問題解決能力を持つエンジニアの需要を増加させるだけだと考えています。
AIとレガシーシステムのモダナイゼーション
多くの組織は、AIエージェントがますます賢く、そしてより優れたものになると賭けています。モデルやツールの改善を加速するために、Retrieval Augmented Generation（RAG）やRAGベースのAIに大きな期待が寄せられています。
しかし、私たちはAIの長期的な影響を理解するにはまだほど遠いです。
「この分野で人々が使用している上位3つまたは5つのツールやモデルをいつ確定できるかはまだ明らかではありません。状況は非常に大きく変化しています」とレイコック氏は述べました。さらに、「人々がデモンストレーションしているもののほとんどは、Greenfieldのようなアプリケーションを構築することです」と彼女は言い、それは比較的容易です。
レガシーシステムのモダナイゼーションは、依然としてほとんどの企業にとって最大の課題です。
彼女は続けて、現在の市場は「コード生成の効率に偏りすぎているが、これは実際には業界の問題ではない」と述べました。
全体として、レガシーシステムのモダナイゼーションは、依然としてほとんどの企業にとって最大の課題です。さらに、数百のアプリケーションにわたる知識の断片化は、企業がクラウドに移行することをさらに妨げています。
これは、開発者がスピードを遅らせる要因として不満を述べていることと一致します。技術的負債と技術文書です。
ビジネス部門も技術部門も、コードを理解するのに苦労しています。AIによって生成されるコードが多いほど、理解度は低下します。
AIで開発者を置き換えようとする真のコスト
「同時に、誰もがこう考えています。どうすればこの作業をできるだけ早く完了できるか？新しい人を雇いたくない。開発者の数を減らしたい」とレイコック氏は述べました。
業界は、AIの大規模な適用が検証される前でさえ、既存の雇用をAIが置き換えることを期待しています。悪意のあるnpmパッケージがCursor AIに感染し、認証情報を盗むバックドアが含まれていたことが判明した後、そのセキュリティが大規模な導入に十分であるかどうかはまだ不明です。
「AIエージェントの観点から見ると、効果的なものは特定のタスクにもっと焦点を当てています」と彼女は言いました。「だから、例えば、『このJiraチケットを修正する』というように、『これらの100のチケットを修正する』とは言わないでください。なぜなら、それは無限ループに陥り、多くのトークンを失う可能性があるからです。」
これは、開発者1人あたり年間100ドルという名目上のコストがかかるGitHub Copilotとは異なります。AIエージェントのコストは、開発者1人あたり年間数万ドルに達する可能性があります。
AI主導の監視モデルは、ソフトウェア開発者の給料を支払うよりも安価であるという理論があります。しかし、同様に、AIの拡張性を証明した人も、その真のコストを計算した人もいません。
「多数のエージェントに分散タスクを実行させる場合、基本的にエージェントファームです。そして、シニア開発者（あるいはジュニア開発者、これは危険に聞こえます）に彼らを監督させるのです」とレイコック氏は言いました。「製品会社や大手クラウドサービスプロバイダーが、誰もが大量のトークンを使用することを奨励しているという話を聞くでしょう。」
「AIができないことや、解決すべき問題について話す人はいません。そして、さらに多くのコードを生成することは、実際には私たちには役立ちません。」
——レイチェル・レイコック、Thoughtworks最高技術責任者
「マイクロソフト、グーグル、AWSがすべて同じことを言っているなら。ええ、彼らは人々にGPUを使わせたいのですよね？それはトークンを使うということです」と彼女は続けました。「彼らはあなたに実行するエージェントを構築させたいのです。彼らはこれらのエージェントが無限ループに陥るかどうか気にしません。あるいは気にするかもしれませんが、彼らが提供するインセンティブはワークロードを得るためですよね？」
このリスクは、AIを完全に拒否することを意味しません。レイコック氏は、経験豊富な同僚の中には単にそれを無視する人もいることに気づいており、それ自体がリスクです。
「何ができるのか？それを使って何ができるのか？中間的な立場を見つける必要があります」と彼女は言いました。「安易に否定しないでください。一時的な怒りで使用しないでください。これらの機能は継続的に改善されますが、経験だけがギャップがどこにあるかを教えてくれます。そして、それは私が現在欠けていると感じていることです。AIができないことや、対処する必要のある側面について誰も議論していません。そして、さらに多くのコードを生成することは、実際には私たちには全く役立ちません。」
現在、重要なのは、チームがこれらの新しいAIツールを採用して境界条件をテストし、10年または20年の経験を持つより多くのシニアエンジニアがこれらの境界条件に対処できるようにすることです。もちろん、これらのシニアエンジニアに次世代のジュニアエンジニアを育成させることも重要です。なぜなら、ジュニアエンジニアの経験がなければ、シニアエンジニアを育成することは不可能だからです。
レイコック氏は、Thoughtworksの主要なエンタープライズクライアント基盤にとって、保守的な感情が存在すると述べました。彼らは「物事の進展を待っている」のです。
「変化を展開したい場合、GitHub Copilotを展開するだけでも彼らにとっては大規模だからです」と彼女は言いました。「何千人もの開発者にとって、これは容易な変更ではありません。」
このような規模で展開する場合、これらの企業は正しいツールとモデルを選択したことを非常に確信する必要があります。
彼女は続けて、「全体的な状況は、大規模にこれを行うにはまだ安定していません」と述べました。
CodeConcise：レガシーコードの謎を解く
デジタルのモダナイゼーションとクラウドへの移行の主な障害の1つは、実際にこれらの古いシステムを構築した人がますます少なくなることです。
ドキュメントやアーキテクチャの決定記録が不完全なため、チームはどれが真のゾンビサービスであり、どれがビジネス全体が依存しているサービスであるかを判断できません。
そして、AIは複雑さを説明するのが得意であり、このソリューションの一部です。しかし、「ビッグバン」的なモダナイゼーションアプローチと同様に、それはソリューション全体とはほど遠いです。レイコック氏は、メインフレームコードをクラウドネイティブ環境に変換するには理解する必要があるため、AIを使用してコードを単に再生成することは不可能であるとも述べています。
「私たちが直面している課題の1つは、コードベースを全体的に理解することです。それは何をしているのか知っていますか？なぜそうしているのですか？」とレイコック氏は言いました。
Thoughtworksは、コードをインデックス化し、コンテキストウィンドウと対話型AIオーバーレイを備え、顧客がシステムを理解するのに役立つ新しい生成AIツール、CodeConcise Legacy Assistantを構築しています。CodeConciseを使用することで、Thoughtworksチームは業界の専門家と協力してコンテキストウィンドウを構築することを目指しています。
そして、Thoughtworksは、クラウドへの移行という普遍的な問題を解決するこのアプローチがユニークであるとは考えていません。
Thoughtworksは、「ビッグバン」的なリフトアンドシフトのアプローチを主張するのではなく、AIを使用してシステムを理解し、依存関係とチームを適切に分割し、全員と協力してクロスファンクショナルな部分をモダナイズすることを主張しています。
「人々は、AIを使用してワークフローとデータフローを理解し、それから変換する方法、つまりコードベースを再構築する方法について考えています」とレイコック氏は言いました。
これには1年から10年かかる可能性がある、と彼女は言いました。「私たちが解決しようとしている問題の一部を考えると、AIを使用してコードを再生成するという考えは本当にエキサイティングです。私たちはまだそのレベルに達していませんが、AIを使用して何かを始めることができます。」
今こそ、後から登場するゲームチェンジャーに基づいた初期のAI実験を行うべき時です。
「巨大で複雑な、構造化または非構造化された、異なる言語で分析された何かを理解し、それを探求することができる」とレイコック氏は思慮深く述べました。「そこで、チャットインターフェースを構築しました。質問できます。このシステムは何をしていますか？システムのユーザーは誰ですか？どのように使用していますか？この機能を説明してください。このようなものです。」
Thoughtworksは、「ビッグバン」的なリフトアンドシフトのアプローチを主張するのではなく、AIを使用してシステムを理解し、依存関係とチームを適切に分割し、全員と協力してクロスファンクショナルな部分をモダナイズすることを主張しています。
「私たちは常に、スライス法と呼ばれるアプローチを取ってきました」と彼女は説明しました。「これは、変更する必要のある部分のスライスを作成し、縫い目を作成するのに役立つ、活用できるさまざまな領域、コンテキスト、およびモデルを特定するためのインタラクティブなアプローチであり、デッドコードと不要なものを特定するプロセスを継続します。」
採用：AI実験に関わる開発者の増加
この夢はまだ始まったばかりですが、レイコック氏は、業界は依然としてコード生成の段階に留まっていると考えており、ほとんどの企業にとって、レガシー問題の解決はより興味深く、影響力のある生成AIのユースケースです。
「それが彼らが素早く動けない理由です」と彼女は続けました。レガシーアプリケーションとレガシーデータ構造は、微調整されたモデルをサポートしません。彼女は、AIがAIアプリケーションの構築をサポートするためにデータアーキテクチャを調整する上で役割を果たすとも予測しています。
「これら2つの問題は、AIが解決を強化およびサポートできる問題であり、単純な問題ではないと思います」とレイコック氏は予測しましたが、「ボタンを押すように魔法のように解決するわけではありません。」
現在、Thoughtworksは、テクノロジー業界の将来の方向性に関する一連の仮説をクラウドソーシングで収集しています。
アプリケーションの移行とモダナイゼーションから、コード生成、AIエージェントなどに至るまで、レイコック氏は、すべての組織がこのプロダクトマインドセットを採用し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてAIの理論をテストし、チェックし、テストする必要があると述べています。コード作成の内部ループだけではありません。
「AIはこれらすべてに統合されており、それは素晴らしいことですが、それが決定的ではないことを覚えておかなければなりません。」
——レイコック氏
「今、彼らはこう考えています。開発者なしで、最初の部分をできるだけ早くどうすれば完了できるか？そして私はこう考えています。なぜいつも開発者が不要という問題に戻るのか？」とレイコック氏は述べました。
「ご理解いただけたら幸いです。私たちは様々な人材争奪戦を経験してきました。優秀な人材を雇うのは難しいですが、これを行うことで一部の人を遠ざけ、業界に参加することを恐れさせ、エンジニアが不要であると証明していません。」
彼女は、焦点は技術的な人材を排除することではなく、AIを利用して技術者の役割を強化することであるべきだと考えています。これは、抽象化、退屈な作業の削減、テストの生成、ドキュメントの作成、および開発者体験の全体的な視点の把握を通じて実現できます。
レイコック氏は、この根本的な変化の中で、AIによって生成されたものすべて、または何かを本番環境に投入するときは、すべてを観察することを忘れてはならないと述べました。
「観察してください。AIはこれらすべての分野に統合されており、それは良いことですが、それが決定的ではないことを覚えておかなければなりません。誰もが夢見るソリューションを最終的に見つける前に、より複雑な問題に対してさらにトレーニングと調整が必要になる可能性があります」とレイコック氏は述べました。
最後に、彼女は断定的に述べました。「人々の仕事が変わることは確かですが、仕事がどのように変わるか、そしてどのような変化が起きているかについては」、業界として、私たちはまだそれを理解するにはほど遠いです。
著者：場長
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