The Final Bottleneck
https://lucumr.pocoo.org/2026/2/13/the-final-bottleneck/
by Armin Ronacher (Flask author)
AI時代のソフトウェア開発におけるボトルネックの変化についての記事
現状: コード生成が高速化し、レビューが追いつかない
歴史的にコードを書くことはレビューより遅かった
AIによりコード生成が劇的に高速化し、この関係が逆転しつつある
自分のコードベースに何があるか把握できなくなっている人が増えている
OpenClawは2,500以上のプルリクエストが未処理で溜まっている
キューの入力がスループットを超えると蓄積的な障害になる
バックプレッシャーとロードシェディングでしか対処できない
AIファーストなエンジニアリングチームでも同様の問題が起きている
歴史的な類似: 産業革命の繊維産業
産業革命の繊維産業でも同じパターンがあった
織りが高速化すると糸が制約になった
紡績が高速化すると繊維の改良が必要になった
最終的に綿花の需要増加により農業の自動化も必要になった
ソフトウェアエンジニアリングでも同様の歴史がある
アセンブリ→高級言語→フレームワークとコード記述を高速化してきた
しかしこれまではエンジニアリングの本質的スキルは奪われなかった
対処法1: スロットリング（抑制）
Piは信頼されたユーザー以外のプルリクエストを自動クローズしている
OSSバケーションを取るプロジェクトもある
入力を絞ることで新しい速度に対処する方法
対処法2: 受け入れる
機械がコードを書くなら、機械が同時にコードレビューもすべきである
人間のレビューに上がる時点で最高水準の機械レビューを通過済みになる
サポートチケット→機械が修正実装→機械がレビュー→人間が承認、という流れが想定される
「使い捨てソフトウェア」の時代に入りつつある
個々の職人の責任から工場全体の責任へと移行する構図
繊維産業の織り手はもはや成果物の責任をになっていない
責任とアカウンタビリティの問題
Steve YeggeのThe AI Vampireもコード生成速度の持続可能性に疑問を呈している
非感覚的な機械は責任を負えない
人間が出荷するものに対してアカウンタビリティを持つ限り、人間がボトルネックであり続ける
アカウンタビリティを上位に押し上げる方法はまだ不明
社会は出荷物への責任を要求するため、この問題は解決が必要である