blog by izumiz

最近、AIを用いた開発をしていて、ふと「これはマクロ経済のモデルで説明できるのではないか？」という考えが浮かんだ。

マクロ経済については正直エアプなのだが、この直感を壁打ち相手のGeminiにぶつけてみたところ、今の開発現場で起きている葛藤や意思決定の構造が、驚くほどスッキリと言語化できたきがしている。

どちらが正解という話ではなく、我々が今どういう力学の中でコードを書いているのか。その見取り図として、Geminiとの対話から生まれたこのメタファーを書き残しておきたい。

まず、Geminiとすり合わせた定義はこうだ。開発における各要素を経済用語に置き換える。

• コード（行数） = 通貨供給量（マネタリーベース）
• 実装された機能 = GDP（国内総生産）
• 技術的負債 = 国債（国の借金）
• リファクタリング = 国債の利払い・償還

AI（LLM）の登場は、開発者にとって「異次元の金融緩和」を意味する。かつてない低コストで、大量のコード（通貨）を供給できるようになったからだ。

この「通貨」をどう扱うかによって、開発スタイルは大きく2つの経済思想に分類できる。

〜健全なバランスシートの維持〜

一つ目は、AIによるコード生成を慎重に制御する「緊縮財政」的なアプローチだ。

• スタンス: AIが生成したコードを無批判に受け入れず、厳格なレビューとテストを課す。
• メカニズム: 「裏付けのない通貨」を市場（リポジトリ）に流通させないことで、コードベースの健全性を保つ。
• メリット: システムの安定性が高く、長期的なメンテナンスコスト（金利負担）が低い。通貨の信認が維持される。
• デメリット: 機能開発のスピードが鈍化する（デフレ傾向）。市場の変化に追従できないリスクがある。

〜国債発行による成長戦略〜

二つ目は、AIのリソースをフル活用し、大規模な「財政出動」を行うアプローチだ。

• スタンス: 技術的負債（国債）が増えることを許容し、機能実装（GDP）の最大化を優先する。
• メカニズム: レバレッジを効かせてコードを大量生成し、プロダクトの成長速度をブーストさせる。
• メリット: 短期間で圧倒的な機能成長を達成できる。市場シェアやユーザー体験を一気に獲得する際に有利。
• デメリット: 技術的負債が積み上がり、将来的にリファクタリング（利払い）で開発リソースが圧迫されるリスク（財政硬直化）。

ここからが、Geminiと話していて面白かったポイントだ。

従来のソフトウェア工学では「技術的負債は悪」とされるため、前者の「規律派」が正義とされがちだ。しかし、AI時代においては後者の「積極財政派」も合理的な選択肢となり得る。

その背景には、「将来のAI能力へのレバレッジ」という仮説がある。

仮説：今の技術的負債（借金）の実質コストは、将来のLLMの能力向上によって劇的に目減り（インフレ）する。

実際、SWE Bench Bashonly を見てみると、約半年の間でスコアが20ポイントも上がっている。

従来であれば、人間は手作業で返済（リファクタリング）をしなければなかったから、借金は怖かった。

しかし、1年後、2年後の「次世代LLM」が、今のスパゲッティコードを一瞬で最適化してくれるとしたら？

それはつまり、「将来のテクノロジーによる徳政令（あるいは借金の棒引き）」を期待して、現在あえて借金をしながら成長を買っている状態と言える。

「今の負債は、将来もっと賢くなったAIが安く返済してくれるはずだ」

この期待（インフレ期待）があるからこそ、多くのエンジニアや企業は、恐れずに積極財政的な開発に舵を切れるのかもしれない。

このメタファーを通じて見えてくるのは、「規律」か「積極」かという二元論ではなく、局面に応じたポートフォリオ管理の重要性だ。

• 今は立ち上げ期だから、国債を発行してでもGDPを伸ばす（積極財政）
• 今は安定期だから、引き締めて債務を圧縮する（財政規律）

AIを使って開発するということは、単にコードを書くことではなく、こうしたマクロ経済的なバランスをコントロールする「中央銀行総裁」のような役割を担うことなのかもしれない。

自分が今、どちらの政策を採用しているのか。そして、積み上げた国債を誰が（自分が？ 未来のAIが？）どうやって返すつもりなのか。

それらを自覚的に選択するための補助線として、この経済メタファーはなかなか有用な気がしている。

冒頭でもあるように、私はマクロ経済エアプなので、ドーマー条件とか初めて知ったレベルなのです。プライマリーバランスくらい知っておかないとだめよな～～とか思ったけど。

まあ一旦おいておいて。ｗｗ

コードベースのバグや悪い設計を「負債」として扱うこと自体はしばしばされるトピックではあるし

レバレッジとしての LLM を使う開発というのも、もしかするとどこかで見た言説かもしれない。

そして、それについて新規性が云々とかは、まったくこだわっていないと言っておきたい。

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Bloomberg - Are you a robot?

https://www.bloomberg.com

「SaaSの死」に3つの疑問　再び株価急落、震源はAnthropicのAI新機能

SaaS企業の株価が急落している。震源は米AI（人工知能）開発企業Anthropic（アンソロピック）のサービス「Claude Cowork」向けの新たなプラグインの公開だった。AIが外部サービスを操作できる機能で、SaaSも「AIで代替できる機能」に成り下がると見て、市場が反応した。本当にSaaSはAIに取って代わられるのか。

https://xtech.nikkei.com

ソフトウェア企業の株価の暴落のようないわゆる Saas の死の昨今において

果たして「AIをバチコリ使え！イケイケ Vibes アゲ↑↑ 開発や！！」は事業継続性や価値を伴うのか？というのを考えていたわけです。

きっとソフトウェアを提供する側としては、財政規律的にやっていくのがいいだと思う。

当然ながらプロトタイピングやPoC、趣味の個人開発であれば、じゃぶじゃぶ生成AIを使って良いし、使うべきだと思う。

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まあそもそもとして、「何でもかんでも無闇にやるな」っていう話だけかもしれないけど。

でも、魔が差すと「AIが全部やってくれちゃうんじゃね？」とか思うわけなんだけど、そうではないよってことだと思う。しらんがｗ

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普段と変わった内容でしたが、いかがでしたでしょうか

そして、みなさんのイメージしている「生成AIを使う」とはどんなモノでしょうか？