ソフトウェア開発の未来：開発量を減らす方向へ
Andrew Ng氏主催のAI Dev 26 x SFカンファレンスにおいて、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、AI エージェントの普及にはバグ率の低減が不可欠であるという重要な見解が示された。
キーポイント
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障壁はコード記述ではなく、人間の「想像力」と資金・時間の制約であると指摘した。
速度が競争優位性の鍵
AMD の代表は、AI が業界変革を加速させており、「速度こそが最大の堀（モート）」であり、市場への参入タイミングよりも迅速な実行が重要であると強調した。
エージェントの限界と可能性
AWS のエンジニアは、AI エージェントが万能ではないとし、その実用化には「欠陥率（エラーレート）」の低減が最優先課題であり、フィードバックループを通じて不完全なものを積み重ねることが重要だと論じた。
技術スタックの進化
AMD は ROCm や HotSwap などの新技術を披露し、AI ワークロードの最適化において「難易度」の壁が崩れつつある現状を示した。
AI エージェントの限界と欠陥率
AWS の Marc Brooker は、AI エージェントの活用は「欠陥率」によって制限されると指摘し、技術の先鋭化よりもエラーを減らすことが重要であると主張した。
フィードバックループによる品質向上
不完全なツールであっても、AI エージェントがフィードバックループとして機能することで高品質な成果物を構築できるとされ、コードの正しさを保証するプロジェクトや仕様駆動開発の重要性が強調された。
業界全体の標準引き上げと失敗の教訓
業界全体でより高い基準を設ける必要性があり、過去の障害（例：Amazon のアウトエージ）はエンジニアにとって重要な教訓となり、失敗が技術進歩の燃料となるという文脈の中で議論された。
重要な引用
With AI, 'the bottleneck is our imagination.'
"Speed is the moat," he said.
The opportunity for agents is limited by the defect rate.
"The opportunity for agents is limited by the defect rate,"
"You can take very faulty things and build great things on top of them with that feedback loop."
"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.
影響分析・編集コメントを表示
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始めた現在、単なるコード生成ツールの話を超え、開発パラダイムそのものが「創造性」と「信頼性のバランス」を問われる段階に入ったことを示唆しています。特に、エージェント技術が即座に万能になるわけではないという現実的な指摘は、企業における AI 導入戦略や投資判断において、過度な期待を抑制し、品質保証へのリソース配分を見直すよう促す重要な信号となります。
編集コメント
AI がコードを書く時代において、開発者の役割が「実装者」から「設計・想像の担い手」へ変化しつつある現状を浮き彫りにした記事です。特にエージェント技術における「欠陥率」への言及は、今後の実社会での導入リスク管理を考える上で極めて示唆に富んでいます。
3,000人以上のソフトウェア開発者が、火曜日にサンフランシスコに集まり、AI時代におけるソフトウェア開発の将来について学ぶための会議に参加した。
この会議は、アンディュー・ンのDeepLearning.AIが主催するAI Dev 26 x SFというイベントである。
DeepLearning.AIのCOOであるジョナサン・ハイニーは、問題の本質を提示した。それは、5年後のソフトウェアエンジニアリングとは何かを理解することだ。
ネタバレすると、誰も正確には知らないが、現在の状況について多くの議論がなされた。
ハイニーは、ソフトウェア開発のボトルネックは常にコードの記述だったと述べた。AIの登場により、「ボトルネックは私たちの想像力だ」。
それと資金、そして時間である。しかし、ここでは軽く済ませるために想像力に焦点を当てる。かつては法的制約も挙げられたかもしれないが、現時点では裁判所はAIによるコードの「洗浄」に満足しているようだ。
AMDのAIソフトウェア部門の上級執行役員であるアヌシュ・エランゴヴァンがステージに上がり、AMDがAIワークロード最適化のためのオープンソースソフトウェアスタックであるROCmで進めている取り組みを紹介した。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といったプロジェクトや、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トークナイザーといった技術を紹介した。
エランゴヴァンは、AIがテクノロジー業界をこれまでのどの移行よりも迅速に変革していると語った。
「スピードが護岸（moat）だ」と彼は述べた。これはおそらく、2023年に匿名のグーグル社員が書いたとされる社内メモに言及したもので、同社が競争の障壁が乏しいことについての指摘が含まれている。
他にもビジネス上の防御策がある。たとえば、市場参入が遅れても、競合よりも資金力に優れている場合、これも成功の公式として証明されている。スタートアップの墓地には、先発優位性を持っていたにもかかわらず失敗した企業が満ちている。むしろAIの登場により、スピード自体が商品化されたとも言えるかもしれない。
いずれにせよ、エランゴヴァンは、今や「難しすぎる」という状況は存在しないと述べた。しかし、この主張は必ずしも限定的に捉えるべきだろう。
その後、AWSの副社長兼ディスティンガイズドエンジニアであるマルク・ブリーカーがステージに上がった。
「私は毎日ソフトウェアを書いている。実稼働用のソフトウェアを頻繁に書いている。そして、私のキャリアの中で最もワクワクする時期だと断言できる。約30年間、ソフトウェアの運用で収益を上げてきているが、今日の変化のスピードはこれまでにないものだ。
『ソフトウェア業界にいる今が、非常にワクワクする時期である。そして、その業界の一部を形作る機会を持つ今が、非常にワクワクする時期である。しかし、まだ完璧ではない。やるべきことはたくさんある。』
ブリーカーは、AIがすべてを支配するとは考えていない。『エージェント（agent）の可能性は、欠陥率（defect rate）によって制限されている』と彼は述べ、前線を進めるよりもエラーを減らすことがより重要だと主張した。
彼がエージェントに興味を持つ理由は、それがフィードバックループ（feedback loop）であるからだと語った。『非常に不完全なものをもとに、このフィードバックループを活用して素晴らしいものを構築できる』と述べた。
ブリーカー氏は、コードの正しさを保証するためのプロジェクトを挙げた。例えば、エージェントと人間が分散型プロトコルを記述できるようにするRustフレームワークであるHydroや、承認ロジックを記述するための言語Cedar、自動証明を支援するツールStrataである。また、仕様（specification）を前提に開発を行う「spec-driven development」の価値を強調した。AIモデルに明確な仕様を与えることで、より良い結果が得られると述べた。
AWSのアプローチについて、彼は欠陥率の低下を推進していると語った。「業界全体でより高い基準を設ける必要がある」と述べた。
これはかつてから変わらないことである。しかし、失敗こそがテクノロジー業界を前進させる原動力である。3月上旬のアマゾンの障害が、同社のエンジニアたちにとって教訓となったことは間違いない。
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次に、データインテリジェンス企業ActianのCTOであるエマ・マクグラッタン氏が登壇した。交通渋滞のため、予定されていたパネルディスカッションの順番がずれ、彼女の発表は順番外れとなった。
企業が価値を生み出すためにデータレイヤーをどのように設計すべきかについての考察は、技術的革新が政治的現実を乗り越えることはできないことを思い出させてくれた。特に、欧州の政府や企業が、自らのデータを米国に保管することに対して抱く不安を指摘した。
彼女は、ハイブリッドインフラストラクチャが例外ではなく、標準であることを思い出させてくれた。エッジデプロイ、オンプレミスデプロイ、クラウドデプロイそれぞれに独自の利点がある。
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た。
冒頭、シリコンバレー・ガールのマリナ・モギルコがモデレーターを務め、パネリストたちにソフトウェア開発の将来の明るさを1から10のスケールで評価するよう依頼した。Practical Data Mediaのジョー・ライスは8と答えた。LandingAIのダン・マロニーは8から9の間だと述べた。Oracleのリッチモンド・アラケは7と評価した。Replitのミケーレ・カタスタは、あまりにも明るいと感じ、10と評価した。
AIを活用したソフトウェア開発に関するカンファレンスに参加する人々の間では、こうした回答は当然のものだと言える。スケールの反対側の評価をつける人々は、おそらくすでに拘束下にあるだろう。
アラケは、将来的にはソフトウェア開発が、エージェントのオーケストレーションやエージェントの管理に似た形になるだろうと予測した。また、多くの役割がぼやけ、ソフトウェアエンジニアがプロダクトマネジメント、デザイン、マーケティングの要素を担うようになるだろうと述べた。顧客と直接対話し、そのニーズを理解することが含まれる。
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.
アンドリュー・NG氏、DeepLearning.AIの創設者は、同様の発言を基調講演の中で行った。彼は、AIエージェントを監視する少数の汎用的チームが将来の道筋に見えると主張した。また、AIエージェントにコードの一部を書かせるのではなく、すべてを書かせるべきだと提言した。
コードのレビューを私が行わなければならない場合、私はボトルネックになってしまう。
原文を表示
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.
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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 during his presentation at AI Dev 26 x SF - Click to enlarge
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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