検証コストが新しいボトルネック — AIがコードを書けるようになった後に残る仕事

AIによるコード生成コストは低下したが、生成物の検証コストが新たなボトルネックになっているという考察。生成物のレビュー対象が増加することで、確認作業の効率化が追いつかない現状を指摘している。

• AIによるコードやテキストの生成コストは低下しましたが、生成物が正しいかを確認する検証コストはほとんど下がっていないという非対称性が指摘されています。
• AIエージェントによる並列作業は、人間のレビュー担当者の限界と「証拠を自動生成できるか」が重要になることを示唆しています。
• 「証明調整済み自律性（Proof-Adjusted Autonomy）」という概念が提唱され、自律性の評価には「証拠の検証可能性」と「意思決定に間に合うか」が重要だと説明されています。
• エンジニアリング組織は、検証コストの可視化、証拠の自動生成への投資、検証コストに応じた作業分類を行うべきだと提言されています。