10年後、シニアの開発者はどこから来るんだろう？本当に疑問だよ。今、エントリーレベルの仕事が減ってるから、10年後には雇えるシニアがいなくなるんじゃないかな。

過去、転職が盛んだった時代に、企業がジュニアをシニアに育てるインセンティブって何だったんだろう？今キャリアを始めたばかりの私としては、そのインセンティブがこの20年くらいでどう変わったのか気になる。

これが私の最初の考えに近かった。LLMの導入が進んでいるとはいえ、ビジネスケースや雇用にどのように影響するかはまだわからないと思う。ここ数年のLLM/AIのハネムーン期間中に、技術に合わせるための変化が直接的な影響や二次的な影響を隠してしまうかもしれない。

この研究には経済活動の減少を説明するものが見当たらない。AIが仕事を奪っているのか、それとも企業が楽観的に採用していないから、特にエントリーレベルの仕事に影響が出ているのか、どっちなんだろう？

これが大きな疑問だね。以下のいずれかの組み合わせかもしれないし、会社やポジションによっても違うと思うけど： - 生成AIが本当にエントリーレベルの労働者を低コストで置き換えられるほどの能力を持っている。 - 生成AIに関するハイプが、採用決定をする人たちを納得させて、エントリーレベルの労働者を低コストで置き換えられると信じさせている。 - 生成AIに関するハイプが、経済の低迷時に採用を控える口実として使われている。まだ他にも理由があるかもしれないね。

僕の職場で直面している問題の一つは、LLMを使って知識を偽っているエントリーレベルの候補者を見つけるのが難しいこと。テック面では、行動質問を減らして、面接中にカーソルやLLMなどを使えるようにした面接を作ったんだ。そうすれば、カンニングは不可能になるからね。みんなに偽のコードベースで機能を作ってもらうんだけど、残念ながら、今の若手はこの問題にもっと苦労しているみたい。

今の労働者に対する高ストレスを利用する市場の圧力だと思う。今日の不確実性は、既存の資本がたくさんない場合にだけ問題になるけど、責任を持つ人たちはみんな資本を持ってるからね。だから彼らは守られていて、悪い扱いをしても問題ない。短期的な利益を優先する市場では、今すぐもっとお金を稼ぐためにこういうことをするんだ。企業はこうしなきゃいけない、さもなければ競争相手がそうするから（つまり、圧力）。もちろん、私たちは労働と利益を同じように評価することを共同で決めることができるけど、それが長期的な繁栄を促す共生関係になるんだ。でも、そんなの面白くないよね。

AIを使って実際に収益が増えたっていう会社をまだ見たことがないんだよね。だから、彼らがAIを何に使ってるのかをちゃんと分析する体制を整えてるとは思えないな。

別の説明としては、AIが全く従業員を置き換える可能性がなくても、優秀なシニアの手にかかればAIは彼らの生産性を大幅に向上させて、従来ジュニアが経験を積むためのタスクを排除することができるってこと。だから、企業はジュニアの採用を減らすんだよね。彼らの仕事は相対的に価値が低いし、既存のリソースを使って目標を達成できるから。そうできないときは、即効性が高いシニアを採用することになる（もちろん、長期的にはシニアを生み出すグローバルなパイプラインが枯渇する典型的な悲劇だね）。

「それとも、企業はAIが十分に進化していて、仕事を補ってくれると期待しているのかな？」って思う。実際、再雇用が必要な例もいくつか報道されてるし。うちの会社はリストラはしてないけど、特にエントリーレベルではあんまり採用してないんだよね。PIPとかで自然減を狙ってる感じもあるし。もし今すぐに必要なら、普通にリストラするだろうし。それに、コーディングが30%早くなるって言われても（いくつかの研究で）、それが人数を30%減らすってわけじゃないからね。多くのタスクはデザインとかに関わるし。だから、採用が少ないのは予測的なものだと思う。

開発者に関して言えば、AIはほとんどの新卒と同じクオリティの仕事ができるよね。新卒を雇うビジネスケースもかなり不安定だったし、私の経験では、彼らがプラスになるまでに6ヶ月以上かかることが多い（だいたい2年くらい）。そのことはずっと心の中にしまっておいてるけど、次の世代はどこかで学ばなきゃいけないし、彼らを育てるのは楽しいこともある（人によるけど）。でも、4-5年の経験がある人でも、与えられたアーキテクチャを理解したり追従したりするのにかなりのサポートが必要だと感じる。私はAIを使ってコーディングを手伝ってもらうことはないけど、私の経験では、熱心なジュニア開発者と同じくらいのレベルだし、彼らに学ばせるのが一緒に働きたい理由の一つなんだ。

マーク・サリバンがいくつかの意見をまとめた素晴らしい記事を書いてるよ。「バイブコーディングの後遺症がやってきた」ってさ。 https://www.fastcompany.com/91398622/the-vibe-coding-hangove...

現在の瞬間に特有なのは、同時に（1）高金利と厳しい経済（2）AIの導入がジュニアの役割を削減するべきだというストーリーがあることです。あなたの意見には異論はありませんが、興味があります。今のアメリカ経済についての主要な見出しは労働市場に関するものが多いですが、どうやって反事実を確立しますか？

金利は高くないよ。2008年以降よりは高いけど、歴史的に見て高いわけではない。

どうやって3〜5年の経験を持つ中堅開発者よりも「成長の可能性」を持ってるの？ 開発者の平均勤続年数は2〜3年だし、今後は少し増えるかもしれないけど、仕事市場が悪いからね。でも、四半期や年間の目標を達成することが昇進の基準なのに、会社の成長なんて気にする必要ある？ その目標は、ネガティブな仕事をしない中堅開発者に少し多めに給料を払った方が、ずっと簡単に達成できるよね。

何年も持たない従業員が多い世界で、誰かに大きな損失をかけて投資するのは大変だね。

そうなるべきだけど、政府はAIが大好きなんだよね。ちなみに、今のところ経済を支えている唯一のものでもある。

もう何十年もこんな感じだよね。政府はこれが大好きなんだよ、だって彼らも若い世代が嫌いな年寄りで構成されてるから。政府が介入するたびに、若者を押さえつけるためだけだし、他には何もない。

残念ながら、政府の介入は、むしろビザの発給数を増やすことになると思う。これが一番簡単で早い解決策だから。

収益を創造的に生み出さない仕事は、できるだけ早くシステム化されて自動化されるだろうね。AIエージェントは、その加速要因に過ぎないよ。

急速に増加する人口の中で、どうやってイノベーションと生産性を求めるのか理解できない。人はどんどん減っていくのに、どんどん人を生産している。どこが間違ってるの？

グループ2の中で、高い給料の complacentなシニアを積極的に整理するところは、短期的には勝つかもしれない！若い人は安いし、AIが大好きだからね！

ソースは？

なんか多くの会社が、誰かがオプション2になるから自分たちはオプション1になれると思ってる気がする。そして、経験を積んだ若い人たちをその後に引き抜こうとしてる。

3. このダイナミクスに気づいた若者たちが自分の会社を立ち上げる。年配の人たちは新しいツールやトリックを学ぶのにあまりエネルギーを使わないから、彼らを追い抜いていくんだよね。

今の時代に「AIエージェント」って呼んでるなんて信じられない…

LLMは、一度きりの顧客向けのピッチデッキみたいな使い捨てのドキュメントを作るのは得意なんだけど、将来の仕事がその上に築かれるような長期的なドキュメントになると、ハードルが高くなるし、LLMの価値も微妙になってくるよね。

実は逆の期待を持ってるんだ。90年代後半、検索エンジンの使い方を理解してるだけで天才扱いだったから、情報を見つけて覚えておくことでたくさんのチャンスがあった。だから、LLMがその問題を解決してくれたんだよね。フレームワークを知ってたりアプリを作れることは、もう市場で通用するスキルじゃなくなった。じゃあ、今はどうすればいいの？今はソフトスキルが大事だよ。仕事で一番になるより、好かれることの方がずっと重要だってみんな知ってる。自分がすごいってわかってるエンジニアがいるけど、みんな避けるよね。マーケティングの人たちも、もうデッキに一週間もかける必要はない。顧客との関係を築くことができるから。LLMを使って顧客が必要とするものを正確に提供する方法を知ることが、今の価値あるスキルなんだ。

それ、私も経験したことある。基本的に、デモをやらざるを得ない状況だよね。

でも、私にとっての疑問はこうだよ：もしあなたが管理職なら、従業員にもっと働かせたり、早く働かせることを期待してるの？それとも、従業員を完全に置き換えることを期待してるの？個人的には、後者にはまだまだ時間がかかると思うけど。

それから、顧客は同じピッチデッキやマーケティング資料を要約するために生成AIを使うから、もうそれを見なくて済むようになるよね。仲介者を省いて、プロンプトをそのまま送ればいいんじゃない？

開発者はいつも自分たちを仕事から自動化してしまうよね。

マーケティングの人たちは、顧客と電話でスポーツチームの話をしたり、顧客と一緒に寿司やカラオケを楽しんだり、顧客のためにコカ・コーラや風俗を調達したりしてるかもしれないね… LLMはまだそれができないから。もちろん、顧客もLLMじゃない限りだけど。

「これらの企業については、2015年からの156,765,776のポジションと、2021年以降の245,838,118の求人が観察され、そのうち198,773,384が生のテキスト記述とマッチしました。」 なんかこれ、私が勘違いしてる気がする。2015年からの156百万のポジションがあるのに、もっと短い期間でその数を超えてるってどういうこと？