AIによる雇用代替への不安や不確実性は、常に根強く存在しています。空虚な警告や誇張された予測を超えて、データでこの問いに答えるにはどうすればよいでしょうか。その優れたアプローチは、AI技術が最も先行し、導入スピードも極めて速い業界、すなわちソフトウェアエンジニアリングに目を向けることです。
本記事では、AIの能力が特定の閾値に達すると大規模な人員削減につながるという言説を覆すのに十分な証拠がすでに存在している、と論じます。規制の壁がほとんどないこの業界でさえそうであるならば、他の多くの職業における緩衝材はさらに強力である可能性が高いでしょう。
その理由もすでによく理解されています。ソフトウェア開発を含む多くの知識労働は、「意思決定-実行-デリバリー」という「サンドイッチ」のような構造として捉えることができます。AIは「実行」のレイヤー（サンドイッチの中間層）を圧縮しますが、他の2つのレイヤーは自動化に対して強い耐性を持っており、AIの能力向上だけではこれを克服できません。
最後に、私たちはソフトウェアエンジニアリングの需要の将来的な動向について、慎重ながらも楽観的な見方を示します。この記事はシリーズの第1回目であり、次回は、全体的な需要が健全であっても、個々のソフトウェアエンジニアのキャリアが波乱に満ちたものになり得る理由について議論します。このシリーズは、経済学やソフトウェアエンジニアリングの分野で発表された文献、AIエージェントに対する私たち自身の評価と観察、および多くのソフトウェアエンジニアが現在および将来のAIが自身のキャリアに与える影響について語った省察（公開された記事やコミュニティとの交流から得られたもの）に基づいています。
ソフトウェア業界におけるAI主導の大規模人員削減のストーリーは、どれも典型的な「AIウォッシング」のようだ
ニュースのヘッドラインを飾った3つのストーリーと、その現実との乖離を見てみましょう：
2月、フィンテック企業のBlock（Cash App、Square、Afterpayなどのアプリの開発元）は4,000人の人員削減を発表しました。創業者のJack Dorseyは、AIが「新しい働き方を切り開いて」おり、「より小規模でフラットなチーム」をもたらすと述べ、特に2025年末におけるモデル能力の向上に言及しました。
しかし、その後の報道では、まったく異なる実態が明らかになりました。パンデミック期に従業員数が3倍以上に急増した後、Blockは深刻な財務圧力に直面していました。Cash AppチームのデータサイエンティストであるNaoko Takedaは、Blockが「AIを全員の喉元に無理やり押し込んでいる」ものの、自身が目にした「生産性の向上は極めて限定的だった」と