そうですね、私もそういう認識です。 ビルディングブロックはつまりはIaaS的（ただし、APIで組み立てられるレゴのような感じ）。故にAWSの場合は、同じようなことを実現する方法がいくつもある。 一方でGoogle CloudのSaaS感は、決め打ちの型があって、基本的にはその型に合わせることで最適化される。

このAWSの方の発表はかなり面白い。Amazon内部のAI活用実績をだいぶ話してくれている。良かったので、メモ多め。 ・（前提）発表者は、AWSのシニアプリンシパルエンジニアであるクレア氏 ・初期のAIコーディング支援はコードの行補完やチャットベースの質問にとどまっており、生産性の向上は10〜20％程度にすぎなかった ・しかし現在、Amazon社内の一部のチームでは、生産性が中央値で4.5倍、時には10倍以上にも跳ね上がるという劇的な変化が起きている ・このような圧倒的な成果を出す開発者をフロンティア・デベロッパーと呼ぶ。 ・フロンティア・デベロッパーの第一の特徴は、自ら記述するコードを全体の1〜2％に抑え、残りのすべてをAIエージェントに任せていること ・第二の特徴は、彼らはエージェントと頻繁にやり取りせず、数時間単位で自律的にコードを書かせ続けること ・第三の特徴は、待機時間を最小限にするため、複数のAIエージェントを並行して稼働させ、タスクのバックログを次々と消化させている点 ・この飛躍的な生産性が最初に確認されたのは、BedrockのMantleチーム ・30人で18ヶ月かかると想定された新システムをわずか6人が76日間で構築した ・しかしこの成功例は、分散システムやAIの専門知識を持つ社内トップクラスのエンジニアが集められた特殊な事例 ・なので、一般的なチームでの再現性に疑問が残った ・次にPrime Videoのチームが6人で10日間のスプリントを実施すると、90週の工数がかかるとされたプロジェクトを24週にまで短縮する成果が出た ・だがこれも、ミーティングやオンコール業務を一切排した特殊な隔離環境 ・事前に3週間かけて詳細なタスク定義が行われていたという前提があった ・そこでAmazon Stores部門は、既存のシステムを扱うごく一般的な50のチームを対象に、より現実的な環境でのパイロットテストを実施 ・その結果、半数のチームは生産性の向上が3倍未満に留まったのに対し、残りの半数は4.5倍から10倍の生産性向上を達成した ・この劇的な違いを生んだのは、AIに合わせて働き方を意図的に変えたかどうかという点 ・高い成果を出したチームには、新しい働き方として共通する5つの習慣が根付いていた ・第一の習慣はエージェントのコンテキストへの投資 ・従来は口頭やチャットで共有されていた暗黙知を、AI向けの指示ファイルとして明文化した ・第二の習慣は、急ぐためにあえて減速したこと ・エージェントが動作しやすいように既存のコードベースやエラーメッセージを整理する準備期間を設けていた ・AIがコードを理解して自己検証しやすい環境を作るために、Pythonのような動的型付け言語から、コンパイラが優秀なTypeScriptやRustへ移行するチームさえ存在した ・第三の習慣はエージェントのお守りをしないこと ・少しずつコードを書かせて対話するのではなく、自己検証可能なまとまったタスクを与えて放置する ・第四の習慣は意図の明確化 ・事前に詳細な仕様書を作成して、AIとドキュメントの段階ですり合わせを行っていた ・第五の習慣はテストのシフトレフト ・リンターやローカルで動くモックサーバーを活用して、エージェントが素早く自己修正できる環境を構築していた ・これらの習慣を取り入れるプロセスは決して簡単ではなく、エンジニアが新しい働き方に適応する過程でバーンアウトするリスクもある ・完璧なプロンプトを求めて夜遅くまで作業してしまったり、複数のエージェントを並行管理することでエンジニアの認知負荷が劇的に高まったりする ・特に若手エンジニアにとっては、自らコードを書くよりも、AIが生成した大量のコードを読み解いてレビューする作業のほうが重い負担となっている ・AIを効果的に活用するためには組織側の変化も不可欠 ・リーダーは「AIがあるのだからすぐに開発が早くなるはずだ」という安易な期待を捨てなければならない ・事前準備やコードベースの整理には数ヶ月の時間を要する ・なので、経営陣は生産性が一時的に低下する減速の期間を許容する必要がある ・また、十分なノウハウが蓄積される前に組織全体へAI開発を急激にスケールさせると、チームが混乱に陥るリスクが高い ・AIによってコーディング自体が劇的に高速化された結果、プロダクトを作るかどうかの意思決定にかかる時間が新たなボトルネックとなっている ・コードが数週間で完成するようになった現在、承認プロセスや意思決定に何ヶ月もかけていてはAIのスピードを活かしきれない youtube.com/watch?v=pqlWNihg…

正直なところ、よくわからない何かを取り扱う運用にはなかなかきれいな方法は適用できないので、疎外感半端ないという気持ちはあれど、それをなんとかするのが今の立場なので、愉快ではないが仕方がない、という感想になった。 #ssmjp