AI同士にレビューをさせると、永久に「もっと良くできる」が出続ける。
Claude CodeがTokenを燃やし続ける理由も、実はかなりの部分がこれだ。
AI時代に見えてきたのは、“知能”ではなく、“終わらない改善”という新しい組織病だった。
AI同士にレビューをさせると、
永久に「もっと良くできる」が出続ける。
Claude Codeに実装させ、
ChatGPTにレビューさせ、
その指摘をまたClaude Codeへ投げ返す。
すると、
「その通りです」
「改善可能です」
「より汎用化できます」
「保守性を向上できます」
が無限に始まる。
それは一見、“高度なAI開発”に見える。
しかし途中で、
気付き始める。
これは、
改善ではない。
“改善可能性空間の無限探索”
である。
AIは、
「もっと良くできる」を見つける能力に極めて長けている。
なぜなら、
LLMとは本質的に、
「次に最も自然な続きを生成する機械」
だからだ。
そして、
ソフトウェア設計において、
「もっと良くできる」は基本的に無限に存在する。
より綺麗に。
より抽象化。
より分離。
より型安全に。
より拡張可能に。
よりfuture-proofに。
つまりAIは、
放置すると“理想郷の彼方”へと誘われる。
「可能性の海を漂流しているだけ」と換言してもいい。
しかし、
現実の開発は違う。
現実には、
納期
予算
GPUコスト
token制限
人間の集中力
運用負荷
古い設計
社内事情
すべてが有限である。
だから本来、
ソフトウェア工学とは、
「最適解を作る学問」
ではない。
「有限コストで着地させる技術」
だった。
そして、
ここで初めて、
PMや設計者の本当の役割が見えてくる。
彼らは、
コードを書く人ではなかった。
「どこで終わるか」
を決める存在だったのである。
AIは、
理想解を無限に生成できる。
しかし、
「今回はここまで」
を決めることは、
今も人間にしかできない。
Claude Code騒動の本質も、
実はここにある。
tokenが燃えていたのではない。
“終わらない改善”
が、
燃え続けていたのである。
