Meta、AI導入でエンジニア組織の60%削減を検討

こんにちは、Gergely です。今回は『Pragmatic Engineer』ニュースレターの特別無料号をお届けします。

このニュースレターでは、シニアエンジニアやエンジニアリングリーダーの視点から、ビッグテック企業とスタートアップの動向を解説しています。今回の記事は、先週発行された「The Pulse」シリーズの4つのトピックのうちの一つを取り上げます。有料購読者には、本記事が7日前に配信されました。このメールを転送された方は、こちらから購読手続きが可能です。

2 ヶ月前、私は「なぜメタ社は、記録的な収益と利益を報告している最中に、エンジニア組織の解体を進めているのか」という疑問を投げかけました。この問いは、同社が二つの予期せぬ行動をとった直後に浮上したものです。

• 全社員の10% を解雇。5 月に大規模な人員削減を実施し、エンジニアの約 10% が退社に追い込まれました。
• エンジニアの 20〜30% を AI 研修へ転換。ほぼ同時期に、インフラチームとプロダクトチームからもさらに 20〜30% のエンジニアが引き抜かれ、AI 研修のためのデータラベリング業務に再配置されました。

この期間の結果として、社内の士気は低下し、恥ずべき障害が相次ぎました。その一例が Instagram で発生した「ゼロ認証パスワードリセット」の障害です。これは、AI ボットに「オバマ元米大統領のメールアドレスを別のアドレスに変更するよう指示する」という簡単な操作を行うだけで、誰のアカウント—even 前米大統領バラク・オバマのアカウントさえも—乗っ取られてしまうという深刻な問題でした。

ロイター通信の報道により、大規模な人員削減計画の詳細が明らかになりました。この計画は最終的には実行されませんでしたが、その内容からはメタ社が現在どのような状況にあるか、マーク・ザッカーバーグ氏が何を考えていたのか、そしてこれが他のテック企業に何を意味するかが浮き彫りになります。

「AI ネイティブ」なメタへ：プロジェクト組織変革

この計画は今年 1 月に策定されました。ロイター通信によると、

「1 月、メタの CEO マーク・ザッカーバーグ氏と主要幹部らは、ハワイの別荘で開催された年次リーダーシップ会議に集まりました。そこで彼らは、人工知能の時代における同巨大ソーシャルメディア企業の働き方を根本から再設計する大胆な計画を練り上げました。

組織変革（Organization Transformation）を意味するコードネーム『プロジェクト OT』のもと、この計画は Facebook や Instagram を運営する企業が「AI ネイティブ」な未来を実現することを想定していました。AI が数千名の従業員が行う日常業務の多くを担うようになります。ロイター通信が入手し、プロジェクトに詳しい 3 人の関係者が明らかにした内部文書によれば、メタ内では仮想労働者を、より少数で高度なスキルを持つ人材からなる「タレント・デンス（人材密度の高い）」チームが監督する体制でした。」

既存のチームをレイオフと他部門への人員再配置によって規模を 60% 削減するという構想がありました。この計画の根底には、AI が導入されれば小規模なチームでも従来通り運営できるという前提がありました。SNS グローバル大手の人事担当者は、2022〜23 年に社員の 25% を解雇した際よりも大規模なレイオフになると予測していました。新しい計画では、5 月に一度目のレイオフと組織再編を行い、11 月にもう一度行う予定でした。

私は、会社全体の 30〜40% に及ぶ大規模なレイオフが計画されていたのではないかと推測しています。

しかし直前になって状況が変わりました。ロイター通信（強調は私）の報道によると：

「だが 5 月 19 日の夜、最初のレイオフ波の数時間前にザッカーバーグ氏は方針を転換した。メタは翌日社員の 10% を解雇したが、内部文書を入手したロイター通信によれば、11 月の削減計画は中止された。

当時、メタの社員たちは公然と反発しており、同社の AI 変革施策が自分たちを置き換えることを目的とした一部のものだと確信していた。」

このロイターの報道は、社員の懸念が正しかったことを示しています。つまり、メタの AI 施策は生産性全体を変化させることなく、可能な限り多くの社員を解雇することを目指したものであったのです。

60% の削減は実現しませんでしたが、一部のチームでは 30〜40% の人員削減が行われ、業務負荷に耐えるのに苦労しました。さらに、重要なエンジニアが AI ラベリング業務へ再配置されたチームと話をしましたが、彼らはその分野の専門知識を持つ開発者であり、彼らが去ったことでその知識が失われてしまいました。

なぜメタはチーム規模を60%削減しようとしたのか

メタのような企業が全体的に合理的な行動をとると仮定すれば、「プロジェクトOT」におけるその理由を探る価値があります。記事にはヒントが示されています。ロイター通信によると、同社の経営陣はアジアの「AIネイティブ」企業に魅了されていたといいます。

「メタの経営陣、データ責任者のアレックス・シュルツ氏や製品責任者のナオミ・グライト氏らは昨年アジアを訪問し、現地のスタートアップ企業が組織図をどのようにAIを中心に構築しているかを称賛した。この旅行に関係する3人の関係者によるとのことだ。また、メタの経営陣はAIスタートアップの組織体制について独自の調査を実施し、同社における「AIネイティブ」が何を意味するのかを明らかにするためパイロットプロジェクトも立ち上げた。この調査と内部文書に関する情報に詳しい1人の関係者の話である。」

実際、2月にはメタが「AIネイティブ・ポッド」の実験を開始したことが『ザ・パルス』で報じられています。ロイター通信が入手したプレゼンテーション資料によると、経営陣はチーム規模を60%削減し、従来の10〜20人の業務を3〜5人からなる小規模な「AIネイティブ」チームで遂行することを意図していました。

imageメタが「従来のチーム」と「AI ネイティブなチーム」について内部で発表した資料。出典：ロイター

メタの判断は、スタートアップや「AI ネイティブ企業」においてエンジニアリングチームの規模が縮小しているという点で的を射ているかもしれません。しかし、これらの企業が小さくなったのは成長速度が遅かったためであり、大規模な人員削減を行ったわけではありません。

一方、メタは自然な成長や時間をかけて小さくなることを目指したのではなく、1 年という短期間に残酷なレイオフと突然の配置転換によって組織を縮小させました。その急激な変化が会社、チーム、そして従業員に与える影響を無視していたのです。

極小チームのデメリット

理論上、小さなチームはコミュニケーションコストが減り、意思決定が迅速になるため、より良く機能する可能性があります。したがって、メリットがデメリットを上回るケースも存在します。例えば、判断力に優れ、深い専門知識を持ち、かつ個人的なキャリア成長を望まないシニアメンバーで構成された小規模チームなどが挙げられます。

しかし、こうした期待される利益を得るためには、多くの経験やスキルを失うという現実的なコストが伴います。特に以下の点が懸念されます。

• ドメイン知識: 個人に蓄積されていた専門知識が突然失われてしまいます。

冗員性の問題：もし誰かが休暇中で、別の人が病気になり、さらに残りの一人が移動不可能な緊急の用事があるとしたらどうなるでしょうか。10〜20人のチームであれば、通常通り業務は回ります。しかし、3〜5人の小規模チームでは、残ったたった二人で全てをこなさなければなりません。

オンコール体制のキャパシティ：すべてのアラートをエンジニアが真剣に受け止め、システム安定性を最優先とする健全なオンコールスケジュールを維持するには、少なくとも6名のエンジニアが必要です。

「ゆとり」の欠如：イノベーションは、火消し作業に追われるのではなく、他の仕事に集中できる時間から生まれるものです。チーム規模が大きくなれば、大学での採用イベントやエンジニアブログの執筆、他チームとの共同開発など、別の活動に充てられる「ゆとり」が自然と生まれます。一方、5人以下で手一杯なチームでは、そのようなゆとりはほぼゼロです。

専門的な成長：大規模なチームでは、他の開発者とペアプログラミングを行う機会が増え、フィードバックも得やすくなります。議論の機会が多く、学習できるチャンスも全体的に増えるのです。

判断力：スキルを磨くためには、エンジニアがAIと最も多く接する小規模な「AIネイティブ」チームよりも、大規模なチームの方が経験やメンタリングの機会が多いです。そもそも、AIの判断力はどれほど信頼できるのでしょうか？

ザッカーバーグ氏の最大の恐怖は、スタートアップに実行力で抜かれることでしょうか？

Meta は記録的な収益と利益を達成し、ソーシャルメディア業界の巨人としての運営方針を根本的に見直す圧力も受けていません。それなのに、なぜ同社はチーム規模を 60% 削減するほど急いでいたのでしょうか。75,000 人の従業員を抱える大企業にとってこれは大きな課題ですが、100 人未満の小規模スタートアップにとっては別次元の話です。

私の直感では、マーク・ザッカーバーグは「より優れた実行力で Meta を破壊するかもしれない」というスタートアップに対して過度な警戒心を抱いているのでしょう。実際、Facebook はかつてまさにそのようにして成長しました。2008 年当時、Myspace がソーシャルネットワークの王者だった一方、Facebook はまだ小さなプレイヤーに過ぎませんでした。しかしそれからわずか 3 年後には Myspace の利用者は激減し、崩壊しました。

当時の『ハフィントン・ポスト』は、この崩壊を以下のように分析しています（強調は原文通り）：

「ちょうど 3 年前の 2008 年春、Myspace は業界をリードする存在でした。その 4 月、新興企業だった Facebook が首位に立ち、その後一度も譲っていません。この 3 年間で Myspace は、毎月 4,000 万人以上の独自訪問者を失い、創業者 2 人を失い、社員の大多数を解雇し、かつての権威を失った混乱した存在へと転落しました。

『ビジネスウィーク』誌とのインタビューで、元創業者のクリス・デウォルフは、Myspace の多くの問題が製品面での過剰な熱意と実行力の不足に起因すると指摘しています。

「私たちは世界中のあらゆる機能を実装しようとし、『できるなら、なぜ他社に任せる必要があるのか？』と考えていました」とデウォルフは振り返ります。「むしろ、5 つから 10 の重要な機能に絞り込み、それらに集中して、残りの部分は他社のイノベーションに委ねるべきだったのです。」

その結果、MySpace はバグが多く、機能不全に陥り、ユーザーを混乱させ、疎外感を与える製品群を一気にリリースしました。これらは Facebook の進捗スピードにも追いつくことができませんでした。

「MySpace が失敗したのは、製品の開発を実行しきれなかったからです」と、Facebook の元社長であるショーン・パーカーは最近のインタビューで語っています。「彼らが製品を反復して進化させることに成功せず、結果として多くの年間にわたって不良デザインの寄せ集めが放置された状態でした。もしあの時期に Facebook を迅速にコピーできていれば、MySpace が Facebook になっていたかもしれません。ネットワーク効果やスケール効果は圧倒的なものでした。そこには莫大なポテンシャルがあったのです。」

皮肉なことに、かつて自分たちと差別化を図ろうとしていた Facebook を模倣することで、MySpace はかつての成功を取り戻そうと必死に試みました。Facebook が普及させたニュースフィードを採用し、サイト自体も整理整頓しました。これはザッカーバーグのページから視覚的なヒントを得ているかのような印象さえ与えるものでした。2010 年 11 月には、Facebook Connect と連携し、「Mashup with Facebook」として統合されました。

かつて Myspace は、Facebook よりも従業員数が約 2 倍（当時で約 800 人）あり、2003 年から 2007 年にかけて Facebook を上回るスピードで成長していました。しかし、Facebook は Myspace に比べて機敏かつ焦点を絞った実行力でそれを上回りました。以来、Zuckerberg のビジネスは、Myspace が受けたような破壊的脅威を与えないよう、常にスタートアップのような機動性を維持しようとしてきたように見えます。

では、Zuckerberg は今日、Meta に対して同様の脅威を警戒しているのでしょうか？Myspace は Meta のような数十年の歴史を持つ企業ではありませんでした。Facebook よりもわずか 6 ヶ月遅れて設立され、初期にはより大きな支持を集めましたが、成長するにつれて実行力を誤りました。一方、現在の Meta は時価総額で世界第 10 位の公開上場企業であり、評価額は 1.4 兆ドルに達しています。

しかし、Zuckerberg が警戒心を抱く理由も確かにあります。Anthropic は設立からわずか 5 年という若き企業で、Meta の従業員数の 20 分の 1 しかいませんが、今年 10 月にも時価総額約 2 兆ドルで株式公開する可能性があります。Anthropic は Meta と直接競合する企業ではありません（ソーシャルメディア企業ではないため）。しかし、Zuckerberg は AI 企業が Meta のビジネスモデルにとって一種の競争相手であると明確に認識しています。なぜなら、人が ChatGPT などの AI チャットボットとチャットする 1 分は、Instagram、Facebook、WhatsApp で過ごす時間から奪われるからです。

これは、メタが AI モデルのデータラベリングやトレーニング作業にソフトウェアエンジニアの 20〜30% を強制的に再配置した理由の一つかもしれません。メタへの評価として、Muse Spark は非常に能力の高いモデルであり、GPT-5.6 や Opus 5 には及ばないものの、すでに Google の AI モデルを凌駕しています。これは決して小さな成果ではありません。

最も価値ある資産は人か GPU か？

ザッカーバーグ氏がこれらの状況をどう捉えるかを想像してみましょう。

AI を活用した小規模チームの方が効率的に実行できる

このように、小規模なチームがメタよりも優れた成果を上げる可能性があります。Anthropic が AI モデル開発で示したような事例です。

しかし、Anthropic や OpenAI がメタに対して Facebook が Myspace に行ったようなことをする危険性もあります。

労働力の 20〜40% を解雇するというアプローチも考えられますが、それには代償が伴います。

労働者は「家畜」のように扱われることに反発します。メタの「プロジェクト組織変革」では、チームを大幅に縮小し AI ツールを活用することで生産性が向上すると想定していました。しかし、本当にそうなるのでしょうか？AI のせいで同僚の 60% が異動または解雇されたことを知った時、人々は先を見据えるようになります。「次は同じ理由でまた 60% が解雇されるのではないか？」と。仕事は「ハンガー・ゲーム」のように、次のモデルリリースまでしか雇用保証がない状態に陥る恐れがあります。

エンジニアリング部門はもはや利益を生む中心ではなく、コストセンターに過ぎません。以前の記事で取り上げた通り、多くのテック企業ではエンジニアリングを収益を生み出す「利益の源泉」と見なし、投資先として重要視しています。そうした企業では、エンジニアは金銭的な待遇だけでなく、経営陣からも事業の中核として尊重されています。しかしメタでは、ソフトウェアエンジニアリングが一夜にしてコストセンターへと転落してしまったのです。

ミッションとは何でしょうか？人々は自分が信じるミッションに共感し、それを原動力として会社に入り、長期間モチベーションを維持します。しかし、来年のミッションが「できるだけ多くの人員を解雇すること」や「将来の整理削減を生き延びること」だとしたら、これほどやる気を削ぐミッションはないでしょう。

そもそもメタが 1.4 兆ドルという評価額に値する理由はどこにあるのでしょうか？同社は年間売上高 2,280 億ドル、利益（純益）680 億ドルを上げています。企業価値が売上高の 6 倍、利益の 20 倍に達しているのは、投資家がその収益と利益が今後も成長し続けると信じているからです。では、どうやってその成長を実現するのでしょうか？答えは広告事業、イノベーション、そして新製品の立ち上げにあります。

明日を創る製品を生み出すイノベーションをどのように促進し、支えていくのか。「AI 依存派」の人々は、技術がさらに高度化する様子に期待を寄せます。しかし、メタのような既存の企業よりも、AI をネイティブに活用できる企業が先行して結果を出せば、メタはアンソロピック（Anthropic）、OpenAI、スペースX（SpaceX）といった新興勢力に後れを取ることになるでしょう。

あるいは、新たなアプローチや製品を生み出す起業家やイノベーターに満ちた小規模な workforce を構築することも可能です。結局のところ、優秀な従業員が長期的に残り続けるよう動機づけることが何より重要です。

大規模なリストラの弊害はまさにこれです。最も優秀な人材こそが競合他社へ移籍したり、自ら起業したりするきっかけを作ってしまうのです。メタでも以前、同様の事態が発生しました（2 週間前に「Meta の自爆的な退職ラッシュ」として報じられた通り）。経営陣が労働力の下位 20〜40% を不要だと宣言すれば、社内で安心感を持つ者はほとんどいなくなります。その結果、メタのエンジニア組織の中核メンバーは AI ラボや大手テック企業の競合他社からオファーを受け、辞表を出すことになります。これが「退職ラッシュ」の実態であり、5 月のリストラと強制的な異動が引き金となって始まった出来事です。

image大規模な人員削減や、それ以上に厳しい社内異動が行われた後でも、外部からの採用面接を始めるべき理由

無意識のうちにせよ、メタは内部に「傭兵」的な文化を生み出しています。残った人々の多くが、金銭目的以外には会社に残る理由を見出せず、AI が自分たちの仕事を代替するレベルに達すればいつでも解雇される可能性を誰もが知っています。

自分がどのポジションの削減リストに含まれるかをコントロールすることはできません。そのため、避けられない事態を待つ間、できるだけ多くの金を稼ぐのが合理的だと考える人が増えるのは当然です。これは、働く場所としては非常に悲惨な状況と言えるでしょう。

さらに、この状況は、他社から求められていない人材や、他に選択肢のない人々によって労働力が構成される結果を招く恐れもあります。

メタにとって社会的影響は重要なのか？

ロイター通信の報道で明らかになった大規模な人員削減計画について、最後に触れておきたいのは、その潜在的な広範な外部への影響です。正直に言って、メタのリーダーシップ層がこれほど重要な視点を考慮していないことに驚かされます。

AI 実現のために大規模な人員削減を実行すれば、メタは新たな AI セクターに対する規制強化を招く可能性があった。米国最大の技術企業の一つであるメタに対し、Anthropic や OpenAI の CEO はすでに「大量失業」の予測と、その発生時の政府介入を呼びかける発言を残している。

公平を期すために言えば、他のテック企業も AI 関連で大規模な人員削減を実施している。ブロック（Block）は今年 2 月、社員の約 40% にあたる 4,000 人を解雇した。

しかしメタは単なるテック企業ではない。世界最大の SNS 企業であり、米国で「プラットフォームが子供に害を及ぼす」とする訴訟で敗訴し、180 億ドルの罰金刑も科されたばかりだ。この結果、同社は自社のプラットフォームをより依存しにくいものにする方針を表明している。

もし計画通り人員削減が行われ、多くの従業員が失業していたら、裁判所の「子供に安全な製品を作る」という命令への対応をどう進めていただろうか？AI に頼って、人間による介入を大幅に減らしながらこの課題を解決できるのか？

最近の法的敗北を踏まえれば、メタが利益を優先してさらに多くの従業員を解雇することは、ザッカーバーグ率いる企業にとって極めて好ましくない印象を与えるだろう。この 2 つの出来事が重なれば、世間の目は厳しくなる。その結果、政府は Anthropic や OpenAI の CEO が指摘した「大量失業が社会に与える脅威」を真に受け、以下のような対策を導入するかもしれない。

• AI 関連の人員削減に関する、より厳しい従業員保護措置

AI に業務を置き換える企業の利益に対して課税し、その収益を広範なホワイトカラーの失業問題への対策に充てるべきだ。

トークンが販売される時点で AI に対する課税を開始し、余剰資金を失業という社会問題の解消に使う手もある。

あるいは政府は何もしないで、市場任せにするという選択肢も考えられる。つまり、高度なスキルを持つソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーなどの人材を雇用するために、十分な数の新企業を市場が創出することで、失業者の問題を解決させるという考え方だ。

全体的に、この状況下でさらに数千人の人員削減を行う計画が白紙になったことは、「メタには責任ある経営者がいない」という不満をさらに強める結果となった。シェリル・サンドバーグ氏が 2022 年に最高執行責任者（COO）およびザッカーバーグ氏の「右腕」を退任して以来、メタは非合理的で、無責任かつ予測不能な行動を取り続けている。

2022〜2023 年：社員の 25% を解雇

2024〜2025 年：直ちにさらに多くの人員を再雇用し、2025 年の総従業員数は 2022 年レベルまで回復。これにより、そもそも解雇を行う意義は何だったのかという疑問が浮上した。

2026 年：今年中に広告収益で Google を抜いて第 1 位になる見込み。

2026 年 5 月：外部圧力や競争上の脅威といった明白な理由もなく、突如としてエンジニアの解雇と配置転換を強行し、可能な限り多くの開発者を AI に置き換えようとした。

私は長年、Meta のエンジニア文化に対して概ね肯定的な見解を持っていました。しかし、同社の経営陣が AI を崇拝し、同僚たちを軽視しているように見える現在、他の選択肢があるなら、どのソフトウェアエンジニアが Meta で働こうとするでしょうか。

自社の人間によるソフトウェアエンジニアの価値を理解し、優れたチームこそが優れた企業を生み出すと知り、AI は人間のエネルギーや動機、そして思考力を代替するものではなく、あくまでツールであると認識しているテック企業は数多く存在します。しかし、Meta は明らかにその中には含まれていません。

先週発行された『The Pulse』の完全版をお読みいただくか、今週の『The Pulse』をご覧ください。今号では以下のトピックを扱います。

新しいトレンド：テック企業がオープンモデルへ移行

Uber、Pinterest、Stripe、Coinbase、Ramp、AT&T などが、独自モデルの使用を中止し、スマートなモデルルーティングを採用することで、AI 関連の請求額を大幅に削減しています。

Linear と Anthropic が実施する自動ソフトウェア保守の実験

両社とも、AI エージェントがバグの修正や技術的負債の解消をどこまで自動化できるかを探っています。その成果は、誰もが予想していた以上に良好です。