「メタが90％の人員を削減しても、InstagramやFacebookなどのソフトウェアは正常に動作し続ける」。
エバはMetaでシニアエンジニアを務めており、削減対象リストには含まれておらず、パフォーマンスも良好です。彼女はAIツールを積極的に活用しています。
しかし彼は、「誰も安全ではない。すべて危険で、ただ時間の問題だ。」と述べた。
これは、業績がどのように評価され、昇進がどのように起こり、管理がどのように機能し、さらには努力そのものがどのように定義されるかについての物語である。この嵐がいつ終わるのか、ザッカーバーグから新入のジュニアエンジニアに至るまで、誰もはっきりと答えられない。
解雇は事実だが、その理由は偽りである
メタは2022年以降、合計で約25,000人を削減してきた。
2022年11月に11,000人、2023年には10,000人を削減し、ザッカーバーグはこれを効率化の年と呼んだ。2025年1月、ザッカーバーグは内部メモで、パフォーマンスが最下位の5％、約3,600人を削減すると発表した。2026年3月にはさらに700人を削減した。ロイターの報道によると、5月下旬にはさらに約8,000人を削減し、これは全世界で約79,000人の従業員の10％に相当する。下半年には第2弾の削減が予定されている。
削減は実際に発生しているが、それらの職をAIが奪ったというわけではない。
エバは、この段階で解雇された人々の多くは、AIの有無にかかわらず去っていたと考えている。「数年前、CS業界全体で実際の需要をはるかに上回る人材を採用し、業界が好況で資本が過熱し、株価は右肩上がりだったため、多くの企業が大量の人員を採用した。マスクがツイッターを買収した際、大半の従業員を解雇したが、アプリは依然として問題なく動作した。その頃にはAIなど存在しなかった。」
2026年、メタの資本支出見通しは1150億〜1350億ドルで、2025年の約2倍となり、すべてデータセンター、GPU、AIインフラに投じられる。人員削減で浮いた資金は、計算能力に向けられた。
AIがこの段階で果たす役割は、企業が効率が向上し、これほど多くの人員を必要としないと外部に主張できるような見栄えの良いカードである。
小さな企業は軽快で機動力があるが、大企業になると意思決定が遅くなり、新興のユニコーン企業やスタートアップに太刀打ちできなくなるため、スリム化・フラット化・コア製品への集中を始める。AIは、すでに進行しているこのサイクルを加速したにすぎない。
AIの使用度がパフォーマンス評価に反映されます
しかし、AIの導入は、人員削減のルールをいくつか変化させた。
メタの従来のパフォーマンス評価方式は、シリコンバレーの大手企業の中でも独自のものだった。マネージャーは直接点数を付けるのではなく、自分の自己評価、同僚からの評価、そして自身の観察を総合して、パフォーマンス評価文書を作成した。
その後、カルリブレーションミーティングと呼ばれるセッションに入り、同レベルの約十数人が集まり、各マネージャーが自チームのメンバーのパフォーマンスを順番に説明し、なぜその人が特定のグレードに値するのかを説明します。全員で議論した後、全員のグレードを決定します。
このプロセスは煩雑で時間のかかるものですが、その価値は複数の視点と同僚間の横断的比較を導入することにあります。単一のマネージャーの好みでは結果を決定することは難しいです。Evaは、これは比較的公平であると考えています。
2026年初、キャリブレーションミーティングは中止された。Evaは、「AIの導入により、マネージャーがAIを活用して自己評価を作成できるようになり、協力プロセスが不要になったため、会社は半年ごとのパフォーマンス評価に戻した。」と説明した。
一方、Metaは「Checkpoint」と呼ばれるAIパフォーマンス追跡システムを導入し、Google Workspaceなどの内部システムにおける従業員の作業データを自動的に集約して、マネージャー向けに貢献度の要約を生成しています。ソフトウェアエンジニアの場合、CheckpointはAIが生成したコードの割合を含む200以上のデータ次元を追跡し、エラーレートやバグ関連数などの指標も監視します。
メタの最高人事責任者であるジェネル・ゲイルは、2025年末の内部メモで、AI協力能力を2026年のパフォーマンス評価の中心的な基準とすることを明確にした。
また、Metaのエンジニアがコードを1行書くたびに、システムは自動的にそのコードの何パーセントがAIによって補助されたかを百分率で表示し、このデータは評価指標の一部となっています。
各チームは自身の状況に応じて、たとえばコードの50％または90％をAIが生成するという最低基準を設定します。この基準を満たした後も、パフォーマンス評価では、あなたが行った作業にどれだけの実際の価値があるかが引き続き評価されます。「会社の考え方は、まず使ってみて、使い方が良いかどうかはその後で判断するということです」とEvaは言います。
AI利用率を業績に組み込み、ある種の強制的な推進メカニズムとして、多く使う人を報酬で励ますのではなく、使わない人を罰する。
この発想はメタだけのものではありません。
エヌビディアのCEO、ジェンスン・ホアンは、2026年3月のGTCカンファレンスで、今後同社のすべてのエンジニアに年間トークン予算を支給する必要があると発表した。基本給に加え、AI消費のために半分の額を別途割り当てるという。彼はさらに、年俸50万ドルのエンジニアがAIに年間25万ドル以上を使わなければ、「深刻な懸念を抱く」と述べた。
黄仁勋はトークンを販売している。商家が自社商品を宣伝しない道理はないが、Metaもかつてこの量的熱狂の極端な状態に至った。
従業員が社内ネットワーク上で、AnthropicのClaudeモデルにちなんで「Claudeonomics」と名付けられたランキングを自発的に構築し、8万5,000人の従業員のAIトークン消費量を追跡した。30日間で、全社のトークン消費量は60兆以上に達した。
ランキングには銅メダルから翡翠までのバッジランクが設けられており、上位250名には「Token Legend」や「Cache Wizard」などの称号が与えられます。1位の従業員は30日間で2,810億トークンを消費しました。一部の従業員はランキングを上げるために、AIエージェントに実際のタスクを実行させず、数時間にわたり空回りさせてトークンを消費させました。生産性をトークン消費量で測ることは、トラックドライバーの効率を燃費で評価するようなものであり、エンジンが回っているからといって、荷物を運んでいるわけではありません。
エバは自分のチーム内ではランキングのプレッシャーを感じなかった。「結局、私たちとこのランキングには直接的な関係がないし、やるべきことをやるだけ。みんながちょっと気楽に見て終わりだよ。」マネージャーもそれを問題視しなかったが、ランキングサイトが終了した後も、その基盤となるロジックは消えていない。コードのAI生成比率は依然として追跡されており、最低基準も維持されている。
すべての人がAIを使わされるようになると、每个人的数字产出が上昇し、パフォーマンス基準自体もそれに応じて引き上げられる。「60％の人がより良くできるようになったなら、その基準は必ず上がります。しかし、その向上のうち、AIがどれだけ寄与し、過労がどれだけ寄与したかは不明です。」
内巻の風がシリコンバレーに吹き荒れた
エバの上層部にもプレッシャーがある。「他の上層部は下の人々を激しく競わせている。もし自分がそれを成功させなければ、自分の立場も危うい。」
『ウォール・ストリート・ジャーナル』の報道によると、MetaはAIエンジニアリング部門を新設し、マネージャーとエンジニアの比率を1:50に設定した。これは、シリコンバレーの従来の上限である25:1の2倍である。
ガラップのデータによると、米国全体のマネージャーの平均管理人数は2024年の10.9人から2025年の12.1人へ増加したが、Metaの50:1は業界平均の4倍以上である。
エバはこの変化を肌で感じました。通常、大手企業ではマネージャーが十数人を担当し、キャリアプランニングを支援したり、個別に面談したりして、あなたのニーズを理解します。
1:50 は、元々5人のマネージャーがいたチームが今では1人だけで済むようになり、残りの4人が職を失ったことを意味する。
この新部門がどのように運営されるのかは誰も知らないが、外部の声はこの変動が悲劇的な結末を迎えるとみなしている。
他の部署はまだ従来の管理ペースを維持しており、マネージャーは引き続き個別にキャリアプランについて話し合いますが、この状況は長く続かないと思われています。一部のチームでは、基层マネージャーを削減し、上位の管理者が全員を直接管理し始めています。
経営陣自身も、自分の仕事に意味がなくなったのではないかという問いに直面している。「皆同じ状況にあり、自分の職務がまだ必要なのかという問題に向き合わなければならない。リーダーたちにとっても同様で、彼らの日々も決して楽になっていない。」
AIは確かにマネージャーの効率を向上させており、部下が最近書いたコード、投稿した投稿、参加した会議を自動で集約し、定期的にレポートを生成しています。以前は上司自身が探す必要がありましたが、今はAIが要約してくれるので、上司は確認するだけです。
しかし効率の向上の一方で、管理はより安価になり、安価なものは常に代替品が不足することはありません。
内巻が段階的に伝播し、最終的に最も直接的に影響を受けるのは、底辺の初級職である。
エバは上級エンジニアとして、プロジェクトを計画中に小さなバグを見つけた場合、以前は初心者エンジニアに任せていた。しかし今では、問題が小さければ、直接AIウィンドウを開き、数分で解決してしまう。「初心者エンジニアとやり取りする必要はない。自分でさっと片付けてしまう。」
大きなプロジェクトは依然として人が行う必要があるが、かつて初心者エンジニアの作業量を支えていた細々としたタスクは、上級エンジニアの手元にあるAIによって自然と処理されている。
エバは速く話した：「もし早期にエンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーのすべての役割を担い、一人で機能を構築したりチームを組んだりできるようになれば、解雇される確率は他の人より少し低くなるかもしれない。」
残る人数について、エバは笑って、「今の時点で、メタが半分の人員だけ残しても運営は可能です。もしAIが宣伝されている速度で発展し続ければ、最終的にはプログラマーの10％だけが、AIが作成したものをレビューし、製品の意思決定を調整する役割を担い、残りの90％は失業することになるでしょう。それでも、メタは継続して回っていくでしょう。」
誰もが安全ではない、ザッカーバーグを含む。
誰もが安全だと感じていない。
上層部は他の上層部との競争に圧力を感じている。マネージャーは、管理比率が1:15から1:50に変化する可能性に圧力を感じている。シニアエンジニアは、基準が次第に高まっていることに圧力を感じている。ジュニアエンジニアは、自分の仕事がシニアエンジニアのAIに取り込まれていることに圧力を感じている。
甚至ザッカーバーグ自身も不安に陥っている。
AI時代の不確実性は現実のものであり、Claude Codeが新機能をリリースするたびに、企業が倒産する可能性がある。Figmaの株価はClaude Designのニュース後に大幅に変動し、SaaS業界全体が次々と再構築されている。
ソーシャルネットワークは壁があるように見えるが、その壁は想像ほど厚くない。Evaは、QQから微信への移行はたった一〜二年だったと考えている。
ザッカーバーグは会社の将来を懸念しながらも大規模な人員削減を実施した。従業員として、エバの目には、これは一種の経営戦略に映った。「彼が残したいのは、最も競争意識が強く、最も賢い人々だ。最良の方法とは何か？彼は、金銭的インセンティブが最良の方法ではないと気づき、人員削減の方が効果的だと判断した。」
不安を生み出すことは、ボーナスを支給するよりも生産性を促進する。
しかし、この戦略には代償があります。トップのエンジニアは、このような圧力にずっと耐え続けるわけではなく、従業員をより尊重する場所に転職します。リストラは怠け者を追い込むことができますが、同時に選択肢が最も豊富な人材をも追い込む可能性があります。
エバが残る理由は現実的です。シリコンバレーは今、少し競争が激しくなっていますが、中国ほどではありません。
しかし、これらの個人の選択の背後には、業界全体のトレンドが避けられなくなっています。「AIがほとんどの仕事を置き換えるでしょう。インターネット業界は、それほど忙しくなくても多くのお金を稼げた過去の輝かしい状態には戻れません」。
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AIは既存従業員の働き方を再構築しただけでなく、新規採用の選考プロセスも変革した。
メタのエンジニア面接は伝統的に3つの部分で構成されています：コーディング、行動質問、システム設計。コーディングでは、データの並べ替えなどのアルゴリズム問題が出題され、どのアルゴリズムを選択するか、パフォーマンスやコストへの配慮が評価されます。行動質問は主観的で、フィードバックや対立の対処方法を尋ねます。システム設計は、通常シニアレベル向けのアーキテクチャ設計問題です。
2025年10月、メタは面接にAIコーディングセッションを導入した。従来の2回の純粋なコーディング面接が、1回の従来のコーディングと1回のAIコーディングに変更された。候補者はCoderPad環境で複数ファイルからなる複雑なプロジェクトを受け取り、右側にAIチャットウィンドウが表示され、面接中にGPTシリーズ、Claudeシリーズ、Gemini、Llamaなど複数のAIモデルを切り替えて使用できる。60分以内に、これまで見たことのないコードベースを理解し、問題を分解し、AIを活用して機能を実装またはバグを修正しなければならない。
あなたがコードを書けるかどうか、あるいはプロンプトを書けるかどうかではなく、AIと協力するための判断力が問われます。AIが出力する結果は正しい場合もあれば、間違っている場合、あるいは部分的に正しい場合もあります。どのようにAIとやり取りして満足のいく結果を得るか、またAIが生成したコードが最適かどうかを検出できるかが重要です。面接官は、あなたのすべてのプロンプトとやり取りをリアルタイムで観察します。
Evaは、これは非常に現実の職場環境に近いと考えており、候補者が最新のツールを活用して短時間で複雑な問題を解決できるかどうかを見ています。
新しいエントリースタンドardsは、今後この業界に入る人々が初日からAIと協力する能力が求められることを意味している。この面接を経験した候補者の振り返りによると、AIは面接を簡単にしたのではなく、基準をさらに高めた。AIの支援がある場合、面接官は同じ時間内でより複雑な問題を解決することを期待する。
このような状況に直面して、Evaは敵に加わるという戦略を選んだ。
これが大勢なら、あなたが変えることはできません。AIに抵抗しても意味はありません。
エバの日常の働き方は完全に変わった。複数のAIウィンドウを同時に開き、それぞれに異なるタスクを並列で処理させる。「あなたは脳が一つしかないから、同じ時間に一つのことしかできない。でもAIの良いところは、10個動かして、それぞれに違う仕事をさせられることだ。」
試して慣れるまで、約一か月かかりました。
AIの利用範囲は、プロジェクトの計画段階でのドキュメント作成、ブレインストーミング、方案比較、SQLを用いた潜在的影響の算出、コーディングまで、仕事のほぼすべての工程をカバーしています。機能完成後には、各種まとめ作成やSNS投稿による曝光度向上にも活用しています。
AIを最もよく活用する最初のグループに入れば、おそらく最後のリストラ対象にはならないだろう。しかし、リストラがどのくらい速く進むか、最終的に本当にリストラされないかどうかは誰にも分からない。ただ、起こったことは受け入れるしかない。
この自己欺瞞とは別に、AIは異なるレベルの人々にとって価値が大きく異なります。
十分な経験を積み、問題を識別し方向性を把握できる上級エンジニアにとっては、AIは実質的なレバレッジとなる。以前は2週間かかると感じていた分析も、今ではすぐに始められる。しかし、キャリアの初期段階の人々にとっては、AIが省略してしまうのが、彼らが最も必要とする思考と試行錯誤のプロセスである。
効率は向上したが、学習の機会が失われた。
エバは楽観派や悲観派のいずれかに属したくないと語った。「この大きなトレンドは変えられない。当時の東北で失業した人々のように、受け入れるしかない。中にはレストランを開く人もいれば、南下して起業する人もいた。誰がわかる？人生は長すぎる。考えても仕方ない。」
これまでのゲームで、唯一確実なのは、誰も勝者ではないということだ。