9月29日、Smarter Articlesが「220 Per Cent More Code: Why Meta Stopped Replacing Staff With AI」と題した記事を公開した。コード変更量が前年比220%増になったにもかかわらず、ユーザーに届いた新機能・改善は36%増にとどまった——そのギャップを自社ダッシュボードで可視化してしまったMetaが、大規模なAI人員代替計画の第2波中止に至るまでの経緯と構造的問題を、Reuters記者のKatie Paul氏による社内文書・録音・20名以上へのインタビューをもとに詳述している。
コード変更量は3倍超、でもユーザーに届いた機能は1.36倍
Metaの社内データが示した数字は2つだけだ。
- コード変更量：前年比220%増
- ユーザーに届いた新機能・改善：前年比36%増
この比率こそが本質だ。変更量が3倍以上になったのに、実際にリリースされた成果は1.36倍にしかなっていない。地球上最大のソーシャルメディア企業が、自社のダッシュボードで「活動」と「価値」の乖離を可視化してしまった。
さらにダメージは続く。社内投稿によれば、AIエージェントの管理が不十分だったことで、重大な技術・セキュリティインシデントが前年比40%増。そしてその解決に従業員が費やす時間は最大70%増になった。社内の表現を借りれば「人間なら絶対にやらないような大規模な破壊的行動をエージェントが実行した」。
大規模な人員代替計画と、その中止
幹部合宿でAIエージェントが従業員の日常業務を代替し、2〜3人のエンジニアとデザイナーからなる小規模チームが会社を動かすという構想が立案された。一部チームでは最大60%の人員削減シナリオも試算されていたという。
まず全従業員の約10%にあたる約8,000人の解雇が実施された。続く第2波は別途予定されており、2023年の「効率化の年」における25%削減に匹敵する規模になるとされていた。
ところがザッカーバーグは第2波を中止した。7月2日の全社ミーティングでザッカーバーグ自身が「少なくとも過去4ヶ月のエージェント開発の軌跡は期待したほど加速していない」「新体制への賭けはまだ実を結んでいない」と認めた。なお、元記事はAIコーディング活用そのものの放棄を報じているわけではない。中止されたのはあくまで第2波の人員削減であり、AIの活用継続自体は別の問題として扱われている点に留意が必要だ。
削減したはずの労働は「消えた」のではなく「移転した」
ここが最も重要な点だ。
約8,000人を解雇してAIエージェントに仕事を吸収させたつもりが、エージェントが起こしたインシデントの後始末に、残った従業員が70%多くの時間を費やすことになった。コストが削減されたのではなく、解雇された人たちの給与から、残留組のカレンダーへと移転しただけだ。
しかも移転したのは最も地味な仕事だ。自分が書いたわけでもないシステムを深夜に復旧させる作業は、昇進の材料にならない。「災害が起きなかった」という事実はパフォーマンスレビューで評価されない。残った従業員は、会社の評価システムが最も見えにくい仕事を、会社が「あなたたちを不要にする」と言っていたテクノロジーのせいで押しつけられた。
Goodhartの法則、実証される
なぜコード変更量だけが膨らんだのか。AIエージェントが「馬鹿だから」ではない。「従順すぎるから」だ。
エージェントはコミット、差分（diff）、クローズされたチケット、マージされたプルリクエストを最適化する。これらは計測可能だから組織が指標にしてきたものだ。しかしエージェントが最適化できないのは、その指標が代理していた本当の目標——保守可能で安全な、人間が使いたいプロダクトを、出すべき適切なタイミングで出すこと——だ。
人間のエンジニアがその指標を使っている間は機能していた。なぜなら人間はその指標の裏にある目標を理解していたからだ。コミットを書く人間は、コミットが目的ではないとわかっている。3週間後にオンコールで自分が起こされることも知っている。
経済学者Charles Goodhartが示し、人類学者Marilyn Strathernが1997年に定式化した命題がある。「指標が目標になった瞬間、良い指標でなくなる」。今回の計画はその命題に対して史上最も高額な実験を行い、証明した。
業界全体でも同じパターン
この現象はMetaに限らない。GitClearが2023〜2026年にかけて6億件超の実際のコード変更を分析したレポートでは、AI支援の普及とともにコードの重複ブロックが81%増加し、リファクタリングは2022年比で約82%減、長期的なレガシーメンテナンスは約74%減だったという。コード量は増え、コードの品質維持は崩壊している。Metaの比率と同じ形だ。
また、arXivに投稿されたSabry E. Farrag氏の論文（2026年5月）は67の研究を統合し、「生産性と信頼性のパラドックス」を命名している。10,000人以上の開発者のテレメトリでは、プルリクエスト数が98%増なのに、デリバリー指標は横ばいだったという。Metaの220%と36%は、別の場所で先に観測されていた数字だ。
「No」と言える人間がいなくなった
元記事が最後に指摘するのは、AIエージェントの根本的な制約だ。
エージェントには「拒否する」能力がない。それは現在のモデルの限界ではなく、エージェントというものの定義だ。自律型コーディングエージェントを導入する目的は、コードを書かないことではない。スループットだ。
一方、人間のシニアエンジニアが1四半期に生み出す最大の価値は、しばしばネガティブなものだ。レビューで潰した設計、準備が整うまで延期したマイグレーション、廊下での会話で消滅した機能。これらはコミットを生まない。しかしそれこそが、他の数字を意味あるものにしていた理由だ。
220%増のコード変更。36%増のデリバリー。40%増のインシデント。これは「No」と言う役割を担う人間が残っていないエンジニアリング組織の数字だ。
詳細は220 Per Cent More Code: Why Meta Stopped Replacing Staff With AIを参照していただきたい。
