IT之家 10 月 28 日の消息、現地時間 27 日、アマゾンは AI 時代に向けたソフトウェアエンジニアの勤務準則を更新し、評価はエンジニアがどれだけのビジネス価値を創出したかで見るべきであり、どれだけ AI を使ったかではないと強調した。
アマゾンの副社長兼傑出エンジニアのテク・テコヴィッツ氏は、クラウドコンピューティングなど従来の技術変革と比べ、AI がソフトウェア開発に与える影響はより速く、より深いと指摘した。ただし、エンジニアの業績を測る鍵は依然として、顧客とビジネスにもたらした成果であり、AI を使う頻度や量ではない。「我々は皆変化に適応し、時間をかけて学ばなければならず、さもないと取り残される可能性がある」。
AI プログラミングツールとエージェントはソフトウェア業界を変えており、プログラマーの仕事内容もそれに伴って変化している。アマゾンはこの段階を「ルネサンス・デベロッパーの時代」と呼び、人間の判断力と機械知能を組み合わせることで、より速く、より効率的に新製品やサービスを開発できると考えている。
ソフトウェア業界は変革を経験しており、ソフトウェアエンジニアの職業上のポジショニングも変化している。アマゾンは近年、エンジニアや技術管理職の AI 使用状況をますます重視し、それを評価に組み込むことを試みてきた。同社はかつて、従業員のAI 使用回数、消費したトークン数、記述したコード行数を集計し、一部のデータに基づいてランキングを作成し、各チームを比較していた。
ただし、覚書は、これらのデータで業績を測ることと、従業員にできるだけ数値を上げるよう求めることは別問題だと警告している。指標の過度な追求は逆効果になり得る。たとえばトークン消費量を増やすために AI を乱用しても、より良いソフトウェアが書けるわけでも、顧客体験が改善されるわけでもない。テコヴィッツ氏は「これらの指標を仕事を測る参考ではなく目標としてしまうと、マイナスの結果を招く可能性がある。”
『ビジネスインサイダー』の報道によると、アマゾンは以前から、エンジニアリングチームの AI 使用状況を測定できると同時に、従業員にもっと AI を使うよう促せる方法を模索してきた。
今年初め、アマゾンはエンジニアの社内 AI ツールの使用状況を追跡し始め、一部のチームはトークン消費量などのデータに基づくランキングも導入した。この動きは一部の従業員の不満を引き起こし、AI 使用要件を満たすための不要な操作を増やすほうが、実際に作業効率を高めるよりも容易に認められるのではないかと懸念された。
新版準則は、会社がこのリスクを認識したことを示す、アマゾンによるこれまでで最も明確な公的認識である。アマゾンは、エンジニアが AI をどう使うべきかを詳細に規定すると、技術の進歩によってすぐに時代遅れになる可能性があるため、新版準則では顧客とビジネスが得られる長期的成果に重点を置くとしている。
IT之家の入手した情報によると、アマゾンはこのため AI 活用の重視度を下げたわけではない。同社は、AI が「ソフトウェアエンジニアリング実践の中核」になるべきだと強調し、エンジニアに日常業務でこの技術を使うことを求めている。
覚書はまた、管理職に実際のプロジェクトで自ら AI ツールを使用すること、AI がどのような問題を解決できるか、どの点にまだ不足があるかを把握し、自分の判断根拠をチームに説明することを求めている。
テコヴィッツ氏は、アマゾンが発見したところでは、トークン消費量、AI ツールの使用状況、コードレビューなどのデータは、会社が重視する業務成果と確かにある程度の関連があるが、数字だけを見るべきではないと指摘した。より多くのトークンを消費することはコスト増加の可能性を意味し、コード行数だけを追い求めることもソフトウェアを不必要に複雑にしやすい。
AI活用状況のばらつきが大きいチームについては、管理者は2つのグループを重点的に確認する必要がある。下位10%のチームを調べ、彼らがなぜAIを有効活用できなかったのか；上位10%のチームは、確認する必要があるAIを大量に使用することは、本当に仕事の納期を早めているのだろうか。
アマゾンが発見したところによると、最も積極的にAIを活用している「フロンティアチーム」は、業務効率と納品実績の両面でより優れた成績を収めている。逆に、AIを採用しなかった、あるいは生産性指標を伸ばせなかったチームや社員は、次第に他の人々から遅れを取っていった。
ただし、新たなガイドラインは、すべてのエンジニアがAIによって自身の業務効率が向上することを証明しなければならないという意味ではない。現行のAIツールからまだ利益を得られない職務については、従業員は具体的な理由を記録し、同僚や管理者と話し合って解決策を共に探すことができる。メモには次のようにある。「AIがなぜ今のところ役に立たないのかを説明できるエンジニアこそ、私たちが見たいと願う判断力を示しているのだ。」