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AIに大きな仕様書を渡して一気に作らせるの、あれ機能していますか。 決めごとを20個書いたとして、1つ1つが9割の確率で思いどおりになるとします。かなり楽観的な想定です。それでも全部うまくいく確率は12%です。掛け算なので落ちるのが速い。50個なら0.5%になります。 つまり、少なくとも1つが思いどおりにならない確率が88%ある。 ではその88%はどこへ行ったのか。たいていは「まあ動いているし、いいか」で受け入れられています。何が思いどおりにならなかったのかを確認していないからです。確認するには全部読むしかないのに、読めない量が出てきている。 それで、満足できていますか。 これは宝くじを買うのとよく似ています。ただし宝くじより性質が悪い。宝くじはその場で当たり外れが分かりますが、大きな仕様書は作り終わって触るまで分かりません。そして外れていた場合、そこまでのコードは全部その仕様の上に乗っています。積み直しです。 「じゃあ外れないように仕様を細かく詰めればいい」 そのとおりです。確率を上げるには曖昧さを潰すしかない。でも、詰めきるというのは、実装のときに迷う判断を先に全部列挙するということです。ボタンをどこに置くか、失敗したとき何を出すか、値が空だったらどうするか。書く量も考える量も、実装に近づいていきます。 そして決定的な違いがひとつある。 仕様書は、間違っていても黙っています。 動くものは、間違っていたらその場で教えてくれます。 同じ時間を使うなら、教えてくれるほうに使ったほうがいい。 昔はこれが逆でした。書き直しのコストが高かったので、紙の上で間違えておくのが安かった。その前提が崩れたんです。作り直しが安くなったなら、作ってから間違えるほうが安い。 ここでもうひとつ、勘違いされていることがあります。 AIが賢くなって仕様書まで手伝ってくれるようになった。だから自分の能力が上がった、と感じている人がいるかもしれません。上がっていません。賢くなったのはツールで、ボトルネックは依然として自分です。 レバレッジは掛け算です。掛けられる側の値は変わっていません。それっぽい仕様書はすぐ出てきますが、並んだ案のどれを採るかを決める基準は、自分の中にしかない。基準がないまま材料だけ増えると、選べるようになった気がするだけで、選べません。 文章と同じです。それっぽい文章はAIで簡単に書けます。でも素晴らしい文章をAIで書くのは、いまでもものすごく難しい。書いたことがある人なら分かるはずです。 記事には、53日で3,235コミット・64リリースした実測値と、課題の寿命が中央値1.6時間・PRの差分が中央値286行という数字を全部出しています。測り方も書きました。 そして後半は、そこから派生してチームの人数の話になります。人を1人足すと経路はn(n-1)/2で増えるので、2人を4人にすると人手2倍・経路6倍。AIは得の側だけを人数から切り離して、代償の側は何も変えませんでした。 zenn.dev/singularity/article…