【チームによるAI駆動開発の勘所：第1回】AI駆動開発の本当のボトルネックは、コードを書く速度ではない

AI駆動開発において、開発速度向上のボトルネックがコードを書く速度ではなく、AIの出力を評価・統合・修正する中間層にあることを指摘。この層の設計が不十分だと、エージェントを増やしても全体の速度は向上しないと解説している。

• AIコーディングエージェント導入後、開発速度が上がらないボトルネックは、人がAI出力を評価・統合・修正する「Middle Loop」に移る。
• 従来の開発プロセスは「Inner Loop（コード記述）」と「Outer Loop（デプロイ）」の2つだったが、AIによりInner Loopが高速化された。
• Middle Loopでは、AIが正しい問題を解いたか、要件に合っているか、アーキテクチャからの逸脱はないかなどを人間が評価する。
• AI駆動開発では、「速く書く」能力よりも「間違いを見抜く」「どこを見るべきか決める」能力が求められる（Supervisory Engineering）。
• AI開発のスピードと品質維持には、自律的に停止し、停止理由を可視化して原因を取り除く仕組み（トヨタ生産方式のアンドンに相当）が重要である。