2025年12月、何かが変わった。徐々にでも段階的にでもなく、わずか数週間のうちに。OpenAI共同創業者でテスラの元AI責任者であるアンドレイ・カーパシー氏は、Convictionのサラ・グオ氏がホストを務めるNo Priorsポッドキャストで、12月以降、一行もコードを書いていないと語った。「普通の人は、これが起きたことや、それがどれほど劇的だったかを実際には理解していないと思う」と同氏は述べた。
この変化は段階的なものではなかった。その数週間で、カーパシー氏は自分でコードの約80%を書いていた状態から、ほとんど書かない状態へと移行し、残りをAIコーディングエージェントに委ねるようになった。この逆転は完全なもので、同氏は現在、この体制を実験ではなくデフォルトだと表現している。
「コーディングエージェントは基本的に12月以前は機能せず、12月以降は基本的に機能している」と、同氏は2026年3月にXに投稿し、この変化を「デフォルトのプログラミングワークフローに極めて破壊的」と呼んだ。プログラミングは「認識できないものになりつつある」と同氏は記した。
フロップスからトークンへ
カーパシー氏によるこの変化の枠組みは、実際に希少なリソースが何であるかという根本的な変化を中心としている。No Priorsポッドキャストで同氏は、エンジニアリング作業における制約変数はもはや計算能力ではないと主張した。「フロップスの問題ではない」と同氏は述べた。「トークンの問題だ。あなたのトークンスループットは何か、そしてあなたはどれだけのトークンスループットを指揮できるか」
その意味は直接的だ。かつて計算能力にボトルネックを感じていたエンジニアは、今や自分自身が制約となっている。カーパシー氏は、この新しい力学を「スキルの問題」と表現した。軽蔑的にではなく、今やレバレッジがどこにあるかについての声明として。タスクを正確に分解し、明確なプロンプトを作成し、出力を効率的にレビューできる開発者は、生のコーディング能力に関係なく、それができない開発者を上回るパフォーマンスを発揮する。
2025年12月、カーパシー氏はXに投稿した。「プログラマーとしてこれほど遅れを感じたことはない。この職業は劇的にリファクタリングされており、プログラマーが貢献するビットはますます疎になっている」。この投稿は2万2000以上のいいねと360万回の閲覧を獲得した。
雇用市場が反応している
構造的な影響はすでに測定可能だ。2025年8月に発表されたスタンフォード・デジタル・エコノミー研究は、数百万人の労働者を対象としたADPの給与データを分析し、22歳から25歳のソフトウェア開発者の雇用が、2022年後半のChatGPTリリース以降、約20%減少していることを明らかにした。同じ分野の30歳以上の労働者については、同期間に雇用が6%から12%増加した。
この乖離は、循環的ではなく構造的な変化を示している。AIは、エントリーレベルの役割が構築されていた日常的なコーディング作業、つまり基本的な機能、ボイラープレートコード、シンプルなアプリケーションの骨組みを処理している。ジュニア開発者の最初の2年間を構成するタスクは、今や最初に自動化される対象となっている。
IEEE Spectrumによると、米国労働統計局のデータに基づくと、米国における全体的なプログラマー雇用は2023年から2025年の間に27.5%減少した。エントリーレベルおよびジュニア開発者の役割の求人は、2022年以前のレベルと比較して約40%減少している一方、コンピューターサイエンスの卒業生数は増加し続けている。
「この新しい環境では、多くの作業がAIによって自律的に行われるため、誰も手取り足取り教える忍耐や時間を持っていない」と、SignalFireの人事責任者ヘザー・ドシェイ氏はニューヨーク・タイムズに語った。
エージェント型エンジニアリング、バイブコーディングではない
カーパシー氏は2025年初頭に「バイブコーディング」という用語を導入し、最小限の監視でAIにコードを生成させるカジュアルなプロンプトを表現した。これは迅速なプロジェクトには有用だが、本番システムには適していない。同氏が現在説明しているのは、そのアイデアのより構造化された進化形だ。同氏はタイル状のモニター上で複数のコーディングエージェントを並行して実行し、それぞれに機能を割り当て、返ってきた出力をレビューする。開発者は、マシンのチーム全体にタスクをルーティングするプロジェクトマネージャーになる。
「コンピューターが発明されて以来のように、エディターにコンピューターコードを入力するのではない。その時代は終わった」と、カーパシー氏はXに投稿した。同氏は現在、この実践を「エージェント型エンジニアリング」と位置づけている。これは、作業をきれいに分解し、並行ワークストリームを管理し、エラーがコードベース全体に波及する前に捕捉することを必要とする規律だ。
この移行は、最前線の実践者にとってさえ混乱を招くものだ。カーパシー氏はShiftMagに語った。「まるでズルをしているような気分だ。かつては誇りと高いIQと知識のポイントだったコードが、突然無料で即座に手に入るようになり、非常に混乱する」。同氏はこのワークフローの変化を「20年間のプログラミングにおける基本的なコーディングワークフローへの最大の変化」と表現した。
専門知識は乗数として機能
カーパシー氏の立場は、技術的な深さが無関係になるということではなく、より大きな乗数になるということだ。エージェントはボイラープレートや明確に指定されたタスクでは良好なパフォーマンスを発揮する。知的に要求が高く、新規性があり、または密に配置されたコードでは苦戦する。Dwarkesh Patelポッドキャストで、同氏は自身のnanochatプロジェクト──ボイラープレートのない、密で独創的なコード──がエージェントが「非常に多くの認知的欠陥を持つ」例だと指摘した。
この環境で最も有利な立場にあるエンジニアは、正確に委任し、ミスが波及する前に捕捉するのに十分な理解を持つ者だ。2025年のバイブコーディング実践の分析では、最高のパフォーマンスを発揮したチームは、盲目的にタスクを引き渡すチームではなく、作業を正確に分解し出力を検証するのに十分な技術的深さを持つチームだった。
しかし、冷徹な算術は、ジュニア層にとって異なる方向を示している。委任に必要な専門知識を構築するために使われていた実践的なコーディングが、今や委任される活動となっている。シニアレベルへの入り口は狭まっている。
需要は依然として拡大する可能性
カーパシー氏はジェボンズのパラドックスを引用し、自動化が必ずしも全体的な需要を減少させるわけではないと主張する。リソースが安くなると、消費は増加する傾向がある。ソフトウェアはこのパターンに従う可能性が高いと同氏はNo Priorsポッドキャストで主張する。生産コストがゼロに近づくにつれ、人々が構築したいアプリケーションの数は大幅に拡大する。「コードは今やエフェメラルで、変更でき、修正できる」と同氏は述べ、書き直しと新しいデジタルインフラの波が来ることを示唆した。
労働市場にとっての構造的な問題は、その拡大した需要が比例した人員数に変換されるかどうかだ。歴史的な類推は混在している。ATMは銀行支店の密度を高め、一時的にテラーの雇用を増加させた。産業オートメーションは、それらの支店が決して回復しなかった規模で工場の雇用を排除した。ソフトウェアのケースはまだ書かれている途中だ。
今のところ、データは二極化した市場を示唆している。エージェント型パラダイムで活動できる経験豊富なエンジニアへの需要は増加し、かつて業界のパイプラインだったエントリーレベルの役割への需要は急激に減少している。カーパシー氏が説明した2025年12月の転換点は、両方の力学を同時に動かし始めた。
