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コードを書く人のための、
コードを書く人のための、
静かな読みもの。
ソフトウェアエンジニアの健康、生産性、キャリアに関する記事を、ゆっくり書いています。
エンジニアのウェルビーイング
AIで速くなったのは、一工程だけだった――国内企業の実測値で見るボトルネックの移動
コミット→オープンは−10%と速くなったのに、レビュー→Approveは+50%――ファインディ社の実測は、AIが速くしたのは「コード生成」という一工程だけで、ボトルネックがレビューへ移ったことを示しました。改善後にPR作成数約1.5倍・レビュー指標横ばいまで動いた国内事例を、n = 1 とベンダー利害の留保つきで整理します。
エンジニアのウェルビーイング
AIで浮いた時間はどこへ消えるのか――速度は上がったのに開発者体験が下がる理由
AIで週4〜6時間が浮いているのに、新機能に使う時間の比率は動かない——DX社の500組織超の実測は、保守性が上がる一方で変更への自信が下がるという不均衡を示しました。浮いた時間の行き先の仮説と、AI利用率をKPIに置くことの落とし穴を、利害関係の明示つきで整理します。
エンジニアのウェルビーイング
AIコーディング時代、エンジニアの認知負荷はどう変わったか――「書く」から「読む」への重心移動
AIでコードを書く時間は減ったのに、なぜか疲れる――その正体は「書く負荷」から「読む・検証する負荷」への移動かもしれません。認知負荷理論のフレームと、結論が割れる生産性研究（Copilot実験・METRのRCT）、信頼と検証のギャップを示す調査データから、レビュー中心になったAI時代の働き方を整理します。