AIの使い方を学ぶまで、レイオフは続く
原文作者：Arnav Gupta、AIエンジニア
原文編集：宝玉、AIアナリスト

私たちの会社の経営陣のオフィスのどこかに、8000人分の解雇リストが置かれている。私はそのリストに載っている確率が10%だ。数日後、5月20日には、自分の運命がわかる。

今日、Coinbaseが発表した「AIによるレイオフ」のニュースを見て、この記事を書くことに決めました。私は5月20日より前に書き始めました。なぜなら、「私が残るか去るか」という個人的な感情を一切含まず、最も率直な見解を共有したいと思ったからです。これらの考えは、私がレイオフされるかどうかとは無関係であり、私が所属する会社に限定されたものでもありません。これらは、さまざまな大中規模企業で働く友人たちからの本音に基づいています。

現在、多くの記事が議論している：この新たなレイオフの波（一般的にはジャック・ドーシーがSquareの従業員40％を解雇したことで始まったとされている）は、AIが原因なのか、それとも単に「AIウォッシュ（AI-washing）」（企業がAIを採用するという名目で、他の商業的失敗やレイオフの真の目的を隠す行為）を行っているだけなのか。

あなたを折磨するために、記事にさまざまなニュースや論文のリンクを詰め込みたくありません。これらの内容は、すでにご存知かもしれませんし、Googleで検索したり、ChatGPTに聞いてみれば簡単に見つかるでしょう。

注目を集める「AI生産性」と曖昧な証拠

AIは本当に私たちをより効率的にしましたか？これは非常に議論を呼ぶ重大な問題です！逆に考えて、「AIは何も変えなかった」と断言しても、AIの価値に最も疑問を抱いている人でさえ、この主張に同意しないでしょう。

特にテクノロジー企業では、AIの使用量がロケットのように急増しているのは明らかである。最も保守的でAI予算を制限し、従業員にAIツールを提供していない企業でも、一部の業務が実質的にAIによって行われていることは否定できない——たとえ従業員がゴミのようにGoogleやMicrosoftオフィススイート内で、こっそりGeminiやCopilotを使って文書を編集している場合でも。

より遠見を持ち、AIトークン（AIモデルがテキストを処理する基本単位で、企業は大規模言語モデルの使用時に消費されたトークン数に基づいて課金される）の海に飛び込んだ企業、たとえばUberやShopify（ここではMetaやMicrosoftのような自社で大規模言語モデルを開発する企業、またはVercelやCloudflareのようなAIインフラを積極的に構築する企業は含めず、純粋な「利用者」に限定する）の場合、そのAI利用量は狂気の域に達している。

もはや驚きではない：コードの90％から100％がAIによって生成され、週ごとのコードレビュー（PRs/diffs）の数が2倍から5倍に急増し、数億ドルの年間AI予算が数ヶ月で使い果たされた。

しかし、エド・ジトロン、ウィル・マニディス、ゲイリー・マーカス、マイケル・バリーのようなテクノロジー評論家や投資家たちは、次のような魂を突く質問を必ず投げかけるでしょう：それならば、なぜこれらの企業の収益は2倍から5倍に増加していないのか？なぜ彼らのアプリは半年前とほとんど変わっていないのか？AIが本当に如此に生産的なら、彼らはAIで何を生み出したのか？もしコードが5倍増えたのにエンドユーザーが何の変化も感じないなら、そのコードには何の意味があるのか？これは極めて鋭く、合理的な質問である。

投入（Input）、出力（Output）、成果（Outcome）

まず、経営管理の基礎講座をお届けします。急速に成長し、過剰な資金調達を行い、あちこちに金を撒き散らしていた中規模企業が、ついに資金が枯渇したとき、経験豊富なCEOにアドバイスを求めます。彼は、マッキンゼーのコンサルタントに状況を見てもらうよう勧めるでしょう。コンサルタントはプレゼンテーションの最初のスライドに、純白のスライドを表示し、デフォルトのArialフォントで「投入、出力、成果」という3つの単語を記します。

彼らは、誰もが理解しているが、いつも忘れがちなビジネスの本質を説明してくれるでしょう：

コードは、単なる投入です。

機能が、成果である。

ユーザーが自らの意思であなたの製品に金を支払うことが、真の成果です。

AI（またはClaudeエンタープライズ版のような製品）は本質的にB2B SaaS製品である。SaaS製品の価格設定やマーケティング手法はさまざまである。ある製品が「成果」そのものを変えることができる場合、通常は「成果」から手数料を徴収する。このようなセールスメッセージを想像してみよう：「当ツールを使用すれば、リードの成約速度が36%向上します。わずか売上額の5%という低コストで、今すぐ体験してください。」

これは顧客を圧倒するに違いありません。他の条件が同じであれば、過去100日で100件の取引を成し遂げていたのが、今では63日で済みます。節約できた36日（私が計算した限りでは）で、さらに57件の取引を獲得できます！つまり、あなたの売上は潜在的に57%増加します。誰でも、販売手数料の5%を支払ってでも、57%の追加収入を得ることに喜んで同意するでしょう。そして、この製品を使わなければ、一分钱も支払う必要はありません。

おそらくあなたは私が何を言いたいか推測できたでしょう——Claudeのトークン消費の価格設定モデルはまったく異なります。もしあなたのソフトウェアエンジニアがClaudeでプログラミングするのに薬物のように依存し（私はこの両者の英語の略語がどちらも「cc」であることに気づきました）、毎日1億個のトークンを生成すると、1人のエンジニアあたり毎日100ドルを支払うことになります。

彼らが生成したコードの一部が実行できずゴミ箱に捨てられたとしても；

一部のコードは後に深刻なシステム障害（SEV）（SEVはSeverityを意味し、サービス停止を引き起こす重大なオンライン事故を科技企業が使用する用語です）を引き起こし、緊急的にロールバックされたが、

たとえ一部のコードが、役員たちがデータダッシュボードを見るときにかわいく感じられるように、内部ツールの外観を変えるためだけであっても；

すべてをそのまま受け入れる必要があります。コードはあくまで「投入」にすぎません。一般的には、方向が正しければ、より多くの「投入」はより多くの「出力」を生み、より良い「成果」につながります。しかし、一夜にして投入を5倍に増やした場合、この法則は必ずしも適用されません。あなたが増やしたこれらの「投入」は、突然、方向感を失ったハエのように、予想される「出力」や「成果」から完全に逸脱してしまう可能性があります。

何が私たちを阻んでいるのか！

かつて、CEOや製品マネージャー（PM）が10のことをやりたいと言えば、開発チームは「最も重要な2つだけ対応でき、残りの8つは時間がない」と答えていました。その理由は何でしょうか？コードを書くのは遊びではなく、複雑で動作するソフトウェアを開発するには膨大な時間がかかるからです。

うん……でも今はコードがほぼ無料だ。では、残りの8つのことをなぜまだやっていないのだろう？

答えは二つある：一つはCEOと製品マネージャーが聞きたくないもので、もう一つは中間管理職とベテラン従業員が聞きたくないものだ。

CEOや製品マネージャーが頭の中に10個のアイデアを思いついたからといって、それらが実際にビジネス成果に結びつくとは限らない。たとえ本当に10個の新機能をリリースしたとしても（产出）、ユーザーがすべてそれを受け入れ、アプリの利用頻度が上がるとは限らない（成果）。

実際、かつて開発リソースが限られていたため、この「摩擦」が人々をより激しい議論に駆り立て、悪アイデアが過剰なリソースを消費する前に早期に却下し、最も優れた2つのアイデアを選出する結果となりました。しかし現在では、コードを書くのが速くかつ安価になったため、アイデアの良し悪しを議論すること自体が無意味に思えます。たとえあなたが反論しようと試みたとしても、CEOやPMが自らClaudeに要件を依頼するのを止められると思いますか？やめましょう、試す必要すらありません。

私たちはそれがどれほど苦痛であるかを皆知っています。まず、すべての利害関係者が「なぜ」これを実行するのかについて合意しなければなりません。次に、具体的に「何を」するかについて別途会議を開く必要があります。最後に、皆で「どのように」実行するかについてさらに議論を重ねなければなりません。

チームの人数が増えるほど、「調整の地獄」に陥るプロジェクトが増える。かつてはコーディングが遅かったため、この問題は隠されていた。しかし今では、「何かを実行する」と決まった瞬間、誰かが徹夜で最小限の実用製品（MVP）を低コストで開発し、翌日には次の会議が予定される。

会議で、あなたは別のチームが密かにMVPを開発していたことに驚いた。さらに深刻なのは、異なる仮定に基づいており、両製品の動作ロジックが正反対であるということだ。

もちろん、座ってゆっくりと、どの仮定が正しいかを議論してください。

正直に言うと、無限のClaudeトークンを手にしているあなたとあなたのチームは、そんなことをする気にならないでしょう。他のチームも同様です。あなたは迷わずClaudeの腕の中に飛び込み、自分が最も完璧だと考える方法で、対戦チームの作業を再実装させます。そしてClaudeは、ただ素直に「ご指摘の通りです！」と返答し、すぐにコードを書き始めます。

削減は一体どのような問題を解決できるのでしょうか？

まあ、長々と当たり前のような話を聞いてくれてありがとう。あなたたちが最も核心的な中身を見たいのは分かっている。

削減は一体どのような目的を達成するのでしょうか？私の仮説によれば、AIが実際に従業員の30％を1対1で置き換えたとは考えられません（この点については、皆さんが共通の認識を持っているはずです。AIは多くのタスクで初心者のホワイトカラーよりも優れていますが、他のタスクでは人間よりも劣ります。AIは簡単に挿拔して交換できる部品ではなく、企業の10％、20％、さらには30％の人間を直接置き換えることは不可能です）。

それならば、リストラの論理はどこにありますか？なぜなら、それは表面上の2つの短期的な問題に即効性のある解決策を提供できるからです。

これは実際には最も基本的なキャッシュフローの算数の問題です。明らかに、あなたのClaudeに依存しているエンジニアたちが毎日100ドル（つまり毎月2,500ドル、毎年3万ドル）をClaudeに使っている場合、その金額はインドではソフトウェア開発エンジニア（SDE）の全給与に相当し、ヨーロッパではSDEの半分に、アメリカではSDEの四分の一に相当します。

最も単純かつ直截的な計算をすると：フラットな構造の会社で、すべての従業員がSDEであると仮定した場合、現在の給与支出総額（トークン購入費用を含む）を維持するには、従業員を50％（インド）、33％（ヨーロッパ）、または20％（アメリカ）削減する必要があります。

実際、AIの利用量が一切の制約を無視して急増している一方で、企業の収益がそれに見合って増加していないため、レイアウトは避けられない選択となった。そうでなければ、企業の貸借対照表は完全に崩壊する。投入コストが50％増加したにもかかわらず、最終的なビジネス成果がまったく改善されず、変わらないままなら、ソフトウェア開発ライフサイクル全体の単位経済効率は完全に崩壊する。

もし私たちが本当にAIの使い方を習得し、投入コストを50%増加させることで収益を50%増加させる方法を理解できていたら、このステップを踏む必要はなかったでしょう。しかし、あなたがまだそれを習得していないため、その一部の人々は退職し、Anthropicへの給与支払いのために資金を捻出しなければなりません。

毫无疑问，任何一家大公司的规模都远远超过了其单纯为了「生存」所需的规模。这正是大公司的特点，大型组织注定会积累「组织脂肪」，这是组织架构设计的必然结果。

これらの企業では、誰かが退職しても、システムは依然として機能し続ける。なぜなら、彼女や彼が以前何をしていたかを誰かが知っているからだ。多くの大手企業では、半年間の産休を安心して取っても、自分が担当していたプロジェクトは無事に維持される。これらはすべて良い兆候だ！しかし、同時にこれは明確な証拠でもある：一部の人員を削減しても、会社は即座に麻痺することはない。むしろ、最初の数週間のシステム的な調整期を経た後、その後の数ヶ月間で運用速度はさらに速くなる！

以前話した、技術方案で対立していた二つのチームを覚えているか？簡単だ。一方のチームを解雇し、残ったチームに数晩徹夜させて仕事を終わらせれば、彼らはもう誰とも「調整」する必要がなくなる。

長期にわたって何が起こるかは予測できません（経済学者ケインズの言葉を借りれば、「長期的には、私たちは皆死んでいる」）。しかし短期的には、大企業で10〜20％の従業員を削減すると、仕事のペースがさらに速くなるだけです。

大企業は時間の経過とともに、技術的負債が蓄積されるように、多くの「組織的負債」を蓄積してしまう。これが大企業の宿命である。今日、10％の人員を削減しても、2年後に旧態依然の問題が再発するのを防げない。しかし、すべての人が自分たちが以前より5倍多くのコードを提出したと自慢している一方で、他のチームに足を引っ張られてリリースが遅れているのを見ると、最も直接的で粗暴な解決策は明らかに：誰かを削除して、互いに足を引っ張る人がいなくなるようにすることだ。

これがAIによる解雇であり、たとえAIが直接あなたの職位を置き換えていないとしても。

あなたの従業員番号は、仮想マシン上で実行されている新しいClaudeインスタンスに置き換えられましたか？私たちは皆、そんなことはないことを知っています。

しかし、かつてあなたがVS Code、Figma、Canva、またはGoogle Docsでキーボードを叩き、マウスをクリックして完了させていた多くの業務プロセスが、今やその成果を必要としていた人々が大規模言語モデルに直接指示を発するだけで済むようになり、もはやあなたに頼まなくなったという事実もある。

これらのレイオフは本当に「AIの洗浄」なのでしょうか？つまり、企業は本来、過剰採用、利益の減少、競争圧力、悪質なビジネス決定など、AIとは無関係の根本的な問題を抱えており、現在ただAIをレイオフの「口実」にしているだけなのでしょうか？ええ、ある意味、それも納得できます。

この期間にすべてのCEOが送った「レイオフメール」をまとめると、彼らがチャットグループを作り、一緒に相談してこれらのメールを書いたのではないかと思えるほどだ。「AIネイティブチーム」、「コードを書くマネージャー」、「管理範囲の拡大」、「フラットな組織構造」、「AIエージェントチームの管理」……これらの新語が、すべてのメールに一貫して登場する。まるで彼らがGPTに同じプロンプトを入力したかのようだ。

しかし真実は、こうしたレイオフがAIによって直接あなたの職務が置き換えられたからではなく、たとえ「AIによる洗浄」の要素が絡んでいたとしても、結局のところこれらのレイオフはすべてAIが原因であるということです。そして、このレイオフの波は、私たちがAIを真正に使い方を学ぶまで続きます。

AIトークンをコードの投入にとどまらず、実際のビジネス成果に変える方法を学ぶまで； 組織間の「アラインメント」の速度を、新世代のコーディング速度に追いつかせる方法を学ぶまで； 元々の2つの良いアイデアと8つの悪いアイデアの他に、この追加された生産性を活用して、さらに10の可能性ある新しいアイデアを追求する方法を理解するまで。

AIがどのようにして世界のGDP成長を促進するかを真正に理解する前に、年間700億ドル（OpenAIとAnthropicのエンタープライズ収益合計）に及ぶトークンコストを賄うために、企業は従業員の給与を削減して「東の壁を壊して西の壁を補う」しかない。

私たちがチーム間の相互の足を引っ張る現象をより効率的に解消する方法を学ぶまでの間、解決策は常に一つだけだ——私たちを組織図から完全に削除することだ。

15日後、自分の運命がわかる。しかし、結果がどうであれ、私はすでにその理由を知っている。たとえ当時、広いCEOオフィスの隅で決断したのが私だったとしても、自分がそれより良くできたとは思えない。おそらく、私も他のグループを立ち上げたCEOたちと同じように、まったく同じ選択をしていただろう。

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