この記事、ほんとムカつく。ソフトウェアは高級言語で書けるようになった時に産業革命が起きたんだよね。アセンブリじゃなくて。もうそれは実現してる。

この考えさせられるエッセイは、ソフトウェアの重要な側面を考慮してないね。それは、ユーザーが特定のソフトウェア製品に慣れるためのコスト。歴史的に独占的なソフトウェアメーカーは、ユーザーに最新バージョンにアップグレードする以外の選択肢がないから、こういうコストを強いることができるんだ。例えば、WindowsやGmail、最新のGitHub GUIのようにね。オープンソースやフリーソフトウェア運動の重要な部分は、安定したインターフェースを提供することなんだ。これによって、最新のプロプライエタリソフトを使うための強制的な再教育に使うリソースを、ユーザーの問題領域に合った既存のリソースの設定に投資できるようになる。例えば、muttやvim、最近見つけたtalonみたいなプログラム。

まだ終わってないけど、どうかな。30年近く開発者やってるけど、自分のコードのほとんどがどこに行ったかを考えると、定量的にはゴミ箱行きだと思う。これまでにたくさんのデータ、ダンプやログを処理してきた。統計情報を集めて、フローをマッピングして、理解するためのモデルを作ってきたんだ。これって「ビッグデータ」なんて言われるずっと前の話。AIが出てきても何も変わらない。やってることは同じだけど、出力に色がついたかもね。

これについてずっと考えてて、ソフトウェア開発の産業化が進んでるのには同意してる。でも、低品質に対する強調は間違ってると思う。例えば、こういうことを考えてみて： 産業システムは、過剰で低品質な商品に対する経済的圧力を安定的に生み出す。 産業システムは低品質な商品を許容するけど、職人の生産では達成できない品質を提供することもできる。大量生産された中級車は、職人が作った車よりもずっと良いよ。スケールによって、より安く生産できるだけでなく、品質管理を極限まで高めることもできるんだ。

アセンブラやコンパイラ、ガーベジコレクション、高水準言語についても同じことが言えるよ。実際には、開発が複雑さのためにストップする前に作れるソフトウェアの山が常に増えてきた。LLMも同じだね。

このエッセイは、ソフトウェアを「構築する」ことと「書く」ことのタスクを混同してる。世界中の誰でも、安価で大量生産されたソフトウェアを手に入れて、コンピュータにやってほしいことをほぼ何でもできるようになってる。コンパイラは要求に応じて数秒で新しいプログラムを出力するし、通常はソースコードとプリコンパイルされたコピーもインターネットで手に入る。「工業的プロセス」（TFAが言うように）の生産と配布は、CI/CDシステムやCDNによってすでにうまく処理されてる。ソフトウェア開発者が実際にやってることは、建設の建築家や製造のデザインエンジニアに近い。彼らはコンパイラが出力するための新しい設計図をデザインしてるんだ。どんなデザインの仕事でも、特定の状況についての実際のセンスや洞察が必要だよね。それが商業ソフトウェア制作の難しい部分で、LLMは一般的にはその助けにはならない。ロシアの偉大な文学小説を生み出す最大の障壁がロシア語を話せないことだと思うのは、ただの最初で簡単な障壁に過ぎない。言語を学んでも、トルストイにはなれないからね。

初めてほぼ完全に自分の感覚で作った趣味のプロジェクトが、村の歴史に関するウェブサイトで、分類法も作ったんだけど、ソフトウェアを思い通りに動かすのにすごく苦労した。たくさんの本番環境のものを作った経験があるから、どういう風に見せたいかは分かってるし、データモデルもすごく明確だったのに、あらゆる手を尽くしても、LLMが全然関係ないことをしちゃって、特にプロジェクトが進むにつれてそれがひどくなった。もしかしたらまた大きな飛躍があるかもしれないけど、これが「工業的」なソフトウェアにどうつながるのか、ちょっと見えないな。確かに速くはなったけど、船を操縦するキャプテンは必要だったよ。

著者のビジョンには共感する。人々は特定の機能のためにソフトウェアを使うけど、ほとんどのソフトウェアには使われない機能がたくさんある。最近のソフトウェアは多くのユーザーに対応するために設計されてるから、スケーラブルでデプロイ可能とか、そういうのが必要なんだよね。でも、俺はそんなのいらない。自分がやりたいことをやるためのツールがあればそれでいい。エンドユーザーのことは考えてないし、ただ自分の特定の問題を解決したいだけ。確かに、もっといろんなことができるソフトウェアもあるかもしれないけど、今使ってる「バイブコーディング」したやつは結構うまくいってるし、モデルにプロンプトを与えることでいつでも修正できる。例えば、音声ファイルをアップロードすると、そのツールが文字起こしして「シーン」に分けてくれて、シンプルなUIで音声に同期させて、各シーンの画像を生成できるんだ。それから動画をエクスポートしてくれる。シンプルでちょっとバグもあるし、機能は足りないけど、ちゃんと役立ってる。手動でコードを書かずにここまで来るのに数週間かかっただろうな。俺が必要なのは生成された動画で、ソフトウェアじゃない。最終的には他の人が使える製品にするかもしれないけど、今はそれに集中してない。自分の問題を解決することが大事だから、ソフトウェアがシンプルになるんだよね。このプロジェクトが終わったら、次のを作るかもしれない。今は自分が何をしたいのか、どんな落とし穴を避けるべきかがわかってるからね。でも、工業用ソフトウェアの時代が来てるのは確かだ。適応していかなきゃね。

年々、明確になってきたことの一つは、この記事のようにアナロジーで推論するのは、実際よりもずっと賢く見えるってこと。最初の原則から見ると、物理的な商品とソフトウェアは同じ特性を持ってないから、アナロジーは成り立たないんだ。服や車のような物理的な商品には変動費がある。限界単位は常に0より大きいから、消費者にとっての価格は常にゼロより大きい。工業化はこの変動費を下げつつ、生産能力を増やしたから、「低コスト・高ボリューム」の新しい製品セグメントが生まれたけど、変動費を排除するわけじゃない。この変動費（例えば、手作りのスーツのコスト）が、低コストのバリエーション（工場製の服）が市場に入る余地を作る「傘」なんだ。デジタル商品には限界コストがゼロだ。多くのデジタル商品は消費者にとって全くコストがかからないか、コストが固定されてるから、できるだけ安くしてユーザーを最大化するんだ。Googleの「低価値・低コスト」版って何？Netflixは？これは無意味だよ。すでに価格が無料のときに、低コストの参入者が入る余地はないから。デジタル商品では、消費者は価格よりも品質で選ぶ傾向がある。これがデジタル商品の市場構造に現れてる。勝者がすべてを持っていく傾向があって、最高のものがみんなにサービスを提供できる。これは限界コストがゼロだから起こることなんだ。AIがソフトウェアを「工業化」して生産コストを下げるって前提を受け入れても、ほとんどのソフトウェアがすでに無料か激安であることは変わらない。この前提が意味を持つのは、市場規模（消費者の数×支払う価格）がソフトウェア開発者や起業家の時間のコストよりも小さい場合だけど、定義上、それは小さな市場であって、物理的商品工業化によって可能になった巨大市場とは全く違うんだ。

こういう記事を書く人たちが、商業用ソフトウェアの85%が消費者市場向けじゃなくて、企業向けだってことを知ってるのか、時々疑問に思う。企業では、言葉に出さない変なルールや、ミスマッチした統合が支配してるからね。「シンプル」な逆ETLのようなものには多くの価値が隠れてるし、Palantirみたいな企業が統一データビューを持とうとしてるのもその一環だ。それがWorkdayやSalesforceが高額な料金を請求する理由でもある。