8月11日、Florian Herrengtが「AI is removing the middle class of software engineering」と題した記事を公開した。Florian HerrengtはロンドンおよびサンフランシスコのスタートアップでCTO・テックリードを歴任してきた実務家で、AIがエンジニアリングチームの現場に与える影響を継続的に観察・発信している人物だ。この記事では、AIの普及がソフトウェアエンジニアの「中間層」を消滅させ、エンジニアの市場価値が二極化しつつあるという現象を、具体的なシナリオと構造的な分析をもとに論じている。
AIは「失敗の速度制限」を撤廃した
記事の核心は、AIがエンジニアリング文化の弱いチームを以前より圧倒的に速く崩壊させるという観察にある。
Florian Herrengtが描くシナリオはリアルだ。月曜の朝、コーヒーを手にPCを開くと、レビュー待ちのPRが7件。そのうちの1件を開くと +24506 -3938 行の差分と、AIが生成したらしい説明文。チームが金曜からの2日間で動かしたコード量は、以前なら数週間分に相当する。
問題のあるバグを追おうと、そのコードを書いた本人に「データはどこから来てる?」と聞く。返ってくる答えが「わからない、Claudeに聞いてみる」。そしてふたりで画面を見つめながら、その出力が正しいかどうか誰にもわからないまま会話が続く。
「あなたが先週これを作ったんじゃないの?」
沈黙。
Florian Herrengtはこの状況を「新しい高級車をクレジットカードで買うようなもの」と表現する。動くように見えるから、チームは走り続ける。技術的負債は見えない。見えるのは「動くコード」だけだ。
一方で「大規模システムを完全に理解している人間なんて元々いない」という反論も想定したうえで、こう切り返す。以前は「誰か一人は理解していて、その人が説明してくれた」。今は、その本人もLLMに聞かなければわからない。
悪いエンジニアのコストが爆発的に上がった
記事が具体的に示す「失敗パターン」は以下のとおりだ。
- 25,000行のPRを開く前に止めなかったエンジニア。エージェントが何をしているか理解し、作業を小さく分割し、新たな抽象レイヤーに疑問を持つべきだった
- そのPRをレビューした人間。サイズを理由に突き返すべきだった
- Kafkaを追加した人間。なぜ必要かを自分の言葉で説明できるべきだった
- フィーチャーを実装した人間。データの出所をClaudeの会話URLで回答するのではなく、自分で説明できるべきだった
技術的負債そのものが問題なのではない、とFlorian Herrengtは断る。「それがショートカットだと知っていること」が重要だ、と。
問題は、悪い決定を元に戻すコストだ。データベースにテーブルとカラムを追加するのはLLMなら10分。しかし一度データを書き始めたら、簡単には消せない。マイグレーション計画、本番稼働中のシステムへの影響、ロールバック戦略、孤立した外部キー——修正はAIを使っても桁違いに重い。
そして修正している間にも、PRは積み上がり続ける。1人が午後だけで20,000行生成できても、その行を理解するのは依然として人間だ。
ここでFlorian Herrengtが指摘するコストの増大は、「判断力のないエンジニア個人の生産性」ではなく、そうした人材を採用・管理・修正対応してきた企業側が負担するコストであることに注意したい。AIによって一人のエンジニアが引き起こせる被害の規模が拡大した結果、採用ミスや育成コストの重みが以前とは比べ物にならないほど大きくなっているというのが、記事の主張の骨子だ。
エンジニアの市場価値は二極化する
Florian Herrengtの結論はシンプルだ。
AIはサラリーをさらに乖離させる。採用されるには一定の水準を超える必要があり、その水準は「現時点で最良のモデルが何をできるか」に等しい。
ロンドンやサンフランシスコで企業が高給を払い続けているのは、「仕様をコードに変換できる人間」が欲しいからではない。良い判断ができる人間が欲しいからだ。「AIがソフトウェアを解決した」と主張する企業が、なおも最高の人材に高額を払い続けているのがその証拠だ、とFlorian Herrengtは指摘する。
AI普及後の構図は次のように整理される。
- 優秀なエンジニア：AIで実装速度が上がるため、周囲に多くの人員を必要としなくなり、価値が上昇
- 判断力のないエンジニア：AIが生成するものの質を評価できないため、企業側の採用コスト・修正コストが爆発的に増大し、採用対象から外れやすくなる
ここで言う「中間層（middle class）」という表現は、所得格差の拡大により中間所得層が縮小・消滅するという経済学的な「中産階級の空洞化」の概念をソフトウェアエンジニアリングに当てはめたものだ。上位層と下位層の二極化が進み、その間にいた「普通にできる」エンジニアの居場所が失われるという構造変化を指している。
Florian Herrengtは以前の記事「vibe coder career path is doomed（バイブコーダーのキャリアパスは行き詰まる、という趣旨の記事）」でも同様の警告をしており、今回はその続編にあたる内容だ。「プロンプトを投げれば誰でも得られるものの範囲内で仕事をしている限り、それは貢献とは呼べない」という主張は一貫している。
さらに、この傾向はソフトウェアエンジニアリングに限らず、知識労働全般に波及するとFlorian Herrengtは見ている。以前は誰かが悪い判断を早期に止めることができた。今は当人が周囲のレビューや理解が追いつく速度を超えて変更を加えられるようになった。
詳細はAI is removing the middle class of software engineeringを参照していただきたい。
