ソフトウェア開発の未来：AI 時代における開発量の減少
Andrew Ng の DeepLearning.AI が主催した AI Dev 26 x SF コンファレンスでは、AI 時代におけるソフトウェア開発のボトルネックがコード記述から「想像力」へ移行し、エージェントの欠陥率低減とフィードバックループの重要性が強調された。
キーポイント
開発ボトルネックの転換点
DeepLearning.AI の COO は、AI 時代におけるソフトウェア開発の最大のボトルネックはコード記述ではなく、「想像力」「資金」「時間」に移行したと指摘し、特に想像力の重要性を強調した。
AMD が語る速度競争と技術革新
AMD の VP は、AI 業界の転換が以前よりも急速であり、「速度こそが参入障壁（モート）」であると主張し、ROCm や HotSwap などの最新技術による高速化への取り組みを紹介した。
AWS が指摘するエージェントの実用性
AWS の VP は、AI エージェントの普及は「欠陥率（エラー率）」によって制限されるとし、完璧なものを求めるよりも、不完全な要素をフィードバックループで組み立てるアプローチが重要だと説いた。
コード正しさの確保に向けた取り組み
エージェントや人間による分散プロトコルの記述を支援する Rust フレームワーク「Hydro」、権限付与言語「Cedar」、自動推論ツール「Strata」など、コードの正しさを保証する新技術が紹介された。
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影響分析
この記事は、AI がソフトウェア開発の現場に浸透した現在、単なる効率化ツールを超えて開発プロセスそのもののパラダイムシフトを引き起こしていることを示唆しています。特に「速度」の重要性と「エラー率」への注目は、今後の AI エージェント開発やエンジニアリングプラクティスの方向性を決定づける重要な指針となります。
編集コメント
AI がコード生成を担うようになっても、開発のボトルネックが「想像力」や「速度」に移行するという視点は非常に鋭く、現場のエンジニアにとって重要な示唆を含んでいます。また、完璧な AI エージェントを待つのではなく、不完全さをフィードバックで補完する現実的なアプローチへの言及は、実装戦略を考える上で有益です。
3,000 人以上のソフトウェア開発者が、AI エラにおけるソフトウェア開発の行方を知るために火曜日にサンフランシスコに集結しました。彼らは Andrew Ng 氏の DeepLearning.AI が主催した AI Dev 26 x SF というカンファレンスの下で集会を開きました。DeepLearning.AI の COO である Jonathan Heyne は、5 年後のソフトウェアエンジニアリングが何を意味するようになるかを解明するという課題を提示することで場を設定しました。ネタバレになりますが、誰も知りませんが、現在の状況については多くの議論がありました。Heyne 氏は、ソフトウェア開発におけるボトルネックは常にコードを書くことだったと述べました。AI においては、「ボトルネックは私たちの想像力です」と。それと資金、そして時間です。しかし、この話を軽くするために、私たちは想像力に焦点を当てましょう。ある時点で、法的な制限についても言及したかもしれませんが、これまでのところ裁判所は AI によるコードの洗浄に対して満足しているようです。
AMD の AI ソフトウェア担当企業副社長である Anush Elangovan がステージに上がり、AI ワークロードの最適化のための AMD のオープンソフトウェアスタックである ROCm で行われた作業について強調しました。彼は、GPU カーネルワークロードをインターセプトし、実行時に ISA を再ターゲットする HotSwap や、llama.cpp 用の新しいネイティブ HIP バックエンド、高性能な IREE C トークナイザーなどのプロジェクトについては軽く触れる程度に留めました。Elangovan 氏は、AI は技術業界を過去の移行よりもはるかに速く変革していると言いました。「スピードが堀（モート）です」と彼は述べました。おそらく、同社の競争に対する障壁の欠如について匿名の Google 従業員に帰せられたとされる 2023 年のメモを指してのことでしょう。私たちは、他のビジネス上の防御策もあることに注意します。例えば、競合他社よりも資金力があるが市場への参入が遅れた場合でも、成功する公式であることが証明されています。スタートアップの墓地には、ファーストムーバーの優位性を持っていた企業が満ちています。むしろ、AI がスピードをコモディティ化してしまったと主張することもできるかもしれません。いずれにせよ、Elangovan 氏はさらに、「もう『やりすぎ』というものは存在しない」と付け加えましたが、これは本当に条件付きで述べるべき主張です。
AWS の VP かつフェローエンジニアである Marc Brooker が次にステージに上がりました。「私は毎日ソフトウェアを書いています。多くの場合、本番環境のソフトウェアも書きます」と彼は言いました。「そして、私のキャリアの中で最もエキサイティングな時期だと言えます。約 30 年間ソフトウェアを走らせて収益を得てきましたが、今日のような変化のペースを見たことはありません。」
「ソフトウェア業界にいることは信じられないほどエキサイティングな時です。また、その業界の一部を形作る機会があることも信じられないほどエキサイティングな時です。しかし、まだ完璧ではありません。やるべき仕事があります。」Brooker 氏は、AI がすべてを支配するようになるとは見ていません。「エージェントの機会は欠陥率によって制限されます」と彼は述べ、エラーを減らすことがフロンティアを前進させることよりも重要だと論じました。彼が言うに、エージェントがおもしろいのは、それがフィードバックループだからです。「非常に不完全なものを取って、そのフィードバックループを使ってその上に素晴らしいものを作ることができます」と彼は言いました。Brooker 氏は、コードの正しさを強制するプロジェクトを指摘しました。例えば、エージェントと人間が分散プロトコルを書くための Rust フレームワークである Hydro や、権限付与者（authorizers）を書くための言語である Cedar、そして自動推論ツールである Strata です。また、AI モデルに作業するための仕様を与えることがより良い結果につながるため、仕様に駆動された開発の価値も強調しました。AWS のアプローチは欠陥率を下げることにあります。「業界全体として、より高い基準を持つ必要があります」と彼は言いました。それは昔からそうでした。しかし、失敗こそが技術業界を前進させる燃料です。3 月初旬の Amazon の障害が、同社のエンジニアにとって教訓となったことは疑いようがありません。
データインテリジェンス事業である Actian の CTO である Emma McGrattan が次に登壇しました。交通渋滞のために予定されていたパネルディスカッションが繰り上げられたため、順番は前後しました。企業が価値を提供するためにどのようにデータ層を設計すべきかという彼女の探求は、技術革新が政治的な現実を超えることはできないという reminder を与えました。具体的には、欧州の政府や企業の間で、自国のデータを米国領土に保管することへの不安があります。また、ハイブリッドインフラストラクチャが例外ではなく標準であるという reminder も提供しました。エッジ展開、オンプレミス展開、クラウド展開それぞれにはそれぞれのメリットがあります。
最後にソフトウェア開発の未来に関するパネルディスカッションが行われました。冒頭、シリコンバレーガール出身のモデレーター Marina Mogilko が、パネル参加者たちにソフトウェア開発の未来がどれほど明るいかを 1 から 10 のスケールで評価するよう求めました。Practical Data Media の Joe Reis は 8 と答えました。LandingAI の Dan Maloney は 8 から 9 としました。Oracle の Richmond Alake は 7 と答えました。Replit の Michele Catasta は、あまりにも明るいので 10 と評価しました。これは AI を使ってソフトウェアを開発することに関するカンファレンスの参加者から期待される結果です。スペクトルの反対側で評価しようとする人々は、おそらくすでに拘束されているでしょう。
Alake 氏は、将来のソフトウェア開発はエージェントオーケストレーションとエージェント管理に非常に似ていると予想しています。また、多くの役割が曖昧になり、ソフトウェアエンジニアが製品管理、デザイン、マーケティングの要素を引き受け、顧客と話してニーズを理解するようになることも予想しています。
DeepLearning.AI の創設者である Andrew Ng は、基調講演で似たようなことを述べました。彼は、AI エージェントを監督する一般主義者の小規模チームこそが今後の道筋だと論じました。そして、AI エージェントがコードの一部を書くだけでなく、すべてを書くべきだと提案しました。「もし私がコードを検閲しなければならないなら、私がボトルネックになります」と彼は言い、手書きでコードを書くことは問題ないと付け加えました。しかし、多くのフロンティアチームについては、100 パーセント AI へと傾斜していると言いました。ソフトウェア開発の未来は、実際のソフトウェア開発が大幅に減るものになるようです。
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More than 3,000 software developers from around the world gathered in San Francisco on Tuesday to learn what will become of software development in the AI era. They convened under the auspices of AI Dev 26 x SF, a conference organized by Andrew Ng's DeepLearning.AI. Jonathan Heyne, COO of DeepLearning.AI, set the scene by framing the problem: figuring out what software engineering will mean five years from now. Spoiler: No one knows, but a lot was said about the current state of play. The bottleneck for software development has always been writing code, Heyne said. With AI, "the bottleneck is our imagination." That, funding, and time. But let's focus on our imagination to keep this light. At one point, we might also have cited legal limitations, but so far, the courts seem satisfied with AI code laundering. Anush Elangovan, corporate VP of AI software for AMD, took a turn on stage to highlight work done on ROCm, AMD's open software stack for optimizing AI workloads. He glossed over projects like HotSwap, which intercepts GPU kernel workloads and retargets the ISA at runtime; a new native HIP backend for llama.cpp; and a high performance IREE C tokenizer. Elangovan said AI is transforming the tech industry much faster than prior transitions. "Speed is the moat," he said, presumably in reference to a 2023 memo attributed to an anonymous Google employee about that company's lack of barriers to competition. We note that there are other business defenses. Being late to market but better funded than the competition, for example, has also proven to be a successful formula. The startup graveyard is full of companies that had a first-mover advantage. It might even be argued that AI has made speed a commodity. In any event, Elangovan added that now there's no such thing as "too hard," a claim that really ought to be qualified. Marc Brooker, a VP and distinguished engineer at AWS, then took a turn on stage. "I write software every day, production software often," he said. "And I will say that this is the most exciting time in my career. I've been making money running software for about 30 years and I've never seen the pace of change like it is today. "...It's an incredibly exciting time to be in the software industry. And an incredibly exciting time to have the opportunity to be shaping part of that industry. But it's not perfect yet. We've got some work to do." Brooker doesn't see AI taking over everything. "The opportunity for agents is limited by the defect rate," he said, arguing that reducing errors is more important than moving the frontier forward. What makes agents interesting, he said, is that they're a feedback loop. "You can take very faulty things and build great things on top of them with that feedback loop," he said. Brooker pointed to projects aimed at enforcing code correctness like Hydro, a Rust framework for agents and humans to write distributed protocols; Cedar, a language for writing authorizers; and Strata, an automated reasoning tool. He also emphasized the value of spec-driven development, because giving AI models specifications to work with leads to better results. AWS's approach, he said, is to drive down the defect rate. "Across the industry we need to have higher standards," he said. It's always been thus. But failure is the fuel that moves the tech industry forward. We have no doubt that the Amazon outage in early March was instructive to company engineers. Emma McGrattan, CTO of data intelligence biz Actian, presented next - out of sequence due to traffic delays that bumped the scheduled panel discussion. Her exploration of how the data layer should be engineered to deliver value for enterprises offered a reminder that technical innovation can't overcome political reality – specifically, the unease among European governments and companies about housing their data on US soil. She also offered a reminder that hybrid infrastructure is the norm, not the exception. Edge deployment, on-premises deployment, and cloud deployment each have their own merits. Finally came a panel discussion on the future of software development. At the outset, moderator Marina Mogilko from Silicon Valley Girl asked the panelists to rate how bright the future of software development is on a scale of one to ten. Joe Reis from Practical Data Media said eight. Dan Maloney from LandingAI landed on eight to nine. Richmond Alake from Oracle said seven. Michele Catasta from Replit said it was so bright, she rated it a ten. That's about what you'd expect from attendees at a conference about developing software with AI. Those inclined toward ratings at the other end of the spectrum are probably already in custody. Alake said he expects in the future, software development will look a lot more like agent orchestration and agent management. And he expects a lot of roles will blur, with software engineers taking on elements of product management, design, and marketing – speaking to customers to understand their needs. Andrew Ng, founder of DeepLearning.AI, said something similar during his keynote. He argued that small teams of generalists overseeing AI agents look like the way forward. And he suggested that instead of just having AI agents write a portion of code, they should write all of it. "If I have to review the code, I become the bottleneck," he said, adding that it's fine to write code by hand. But for many frontier teams, he said, they're trending toward 100 percent AI. The future of software development looks like it will have a lot less actual software development. ®
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