AI時代に、技術責任者はなぜ会社を辞めたくなるのか？

Pragmatic Engineerの技術責任者のキャリアブレイクに関する記事を読みました。
会社を離れて休んでいる人や、それを考えている人など、約20人への取材をもとにした記事です。

僕の感想は、「そりゃ、辞めたくもなるよな」でした。

「全社でAIを使うようにしてほしい」「開発をもっと速くしてほしい」「少ない人数でも成果を出してほしい」
AIの発展により、そういった期待が増えても、責任者（CTOやVPoEなど）が決められることや、報酬が一緒に増えるとは限りません。

その一方で、AIを使って自分で試せることは増えています。
会社の仕事に追われながら、「この時間を、自分が作りたいものに使いたいな」と思うこともあるでしょう。

会社がCTOに頼みたいことは増えているけれど、CTO自身がその会社でやりたいことまで増えているとは限らないのです。

作るものも公開日も決まっていて、責任だけ任される

元記事には、創業者がAIで6万行のコード変更を持ち込み、技術責任者がその問題点をどう伝えるか悩んだ話が出てきます。
元記事については匿名の取材事例ですが、困る場面は想像できます。

実際に僕も、様々なエンジニア（CTOやVPoEなどを含む）から同様の相談をいただくケースが増えています。

ここからは、架空の会社を例に考えてみます。

CEOが週末に、請求管理の試作品をAIで作ってきたとします。画面から請求書を作れるし、入金済みにも変えられる。見せてもらうと、確かに動いています。

「これなら来週、お客さんに出せるよね。あとはちゃんと使えるようにして」

画面が動くことと、安心して顧客に使ってもらえることには、これだけの距離があります。

残った実装や検証にもAIは使えます。ただ、何を確かめれば顧客に出せるのかを判断する仕事は残ります。

実際、ソフトウェア開発を研究するDORAも、AIでコードを作る時間が短くなっても、その時間が検証に回る場合があると説明しています。
試作品ができるまでの速さを、そのまま完成までの速さとして扱うと、見積もりが完全に食い違ってしまうのです。

ここで、「最初は一社だけに使ってもらおう」「金額を変更する機能は次に回そう」など、最初の制約を一緒に決められるなら、僕は面白い仕事だと思います。
顧客の反応を見ながら、何を作るかも、どう届けるかも考えられるからです。

でも、公開日は決まっていて、仕様も変えられる部分と変えられない部分がよくわからず、必要な作業を説明すると「AIならすぐできるでしょ」と返ってくる。
問題が起きれば、"責任者として対応しなければならない"というのは非常にストレスです。

僕は、誰の課題を解くのかを考えて、自分で試したいです。
作ってみた結果から、方向性を変えるところにも面白さを感じます。
そこに関わる余地がなく、作り直しばかり回ってくるなら、本当につまらない仕事です。しかも、責任だけは取らされる仕事。

AIでCEO自身が作れるようになるのは、とてもいいことだと思います。
ただ、作るものを決める権限がCEOに集まっていくなら、完成させる責任を持つCTOの判断を、どこで聞くのかも決めてほしいところですね。

少なくとも、言われたことをそのまま完遂することを求められる状態なら
「僕じゃなくても良さそうですね」となるのは当然だと考えています。

コードだけ渡されても、なぜこう作ったのかがわからない

非エンジニアがAIで作ったソフトウェアを引き継ぐときは、作業量だけでなく、作った意図がわからないことにも困ります。

誰の、どんな課題を解決したかったのか。なぜ、その解決方法を選んだのか。そこが抜け落ちたまま、動くものだけが渡されても、引き継ぐ側は困ってしまいます。

たとえば、先ほどの請求管理の試作品で、顧客情報が二つの場所に保存されていたとします。
単なる重複なのか、請求時点の情報を残すために、あえて分けているのか。
理由がわからなければ、一つにまとめていいのかも判断できません。
きれいに整理したつもりが、過去の請求書まで変わる仕組みにしてしまうかもしれません。

コードを読めば、今どう動くかは調べられます。
でも、なぜそのアーキテクチャを選び、何を守ろうとしたのかは、コードだけではわかりません。
作った人に聞いても「AIがそう作ったから」なら、引き継ぐ側が、そもそもの要件から確かめ直すことになります。

料理に例えるなら

料理で例えるなら、、、

「カレー作ってよ。材料の買い出しも済ませたし、下ごしらえも終わっているから、あとはよろしく」

そう言われて台所に行くと、切ったきゅうりと、茹でたパスタだけが置いてある。

……ここからカレー？

材料が足りないだけなら、買い足せばいいです。
でも、「これを使って仕上げて」と言われると、何を残し、何をやり直していいのかを確かめるところから始まります。

ソフトウェアでも、作る側には「ほとんどできた」と見えていて、引き継ぐ側には「何を作るべきだったのかを調べるところから」に見えている。
この食い違いがあると、必要な時間を説明するだけでも大変です。

課題を見つけて、解き方を考え、動くものを作る楽しさには関われない。
判断の経緯を読み解き、不具合を直し、動き続ける責任だけを引き受ける。
ソフトウェアエンジニアリングのつらいところだけが回ってくるように感じます。

引き継ぐなら、何を解決したかったのか、どういう前提で今の構成を選んだのかも、できるだけ丁寧に一緒に渡してほしいところです。
その前提が合っていなければ、作り方から考え直せる余地もほしい。
そこまで任せてもらえて、ようやく自分も「作る仕事」に参加できる気がするのです。

全社を変えるには、他部署の仕事も変える必要がある

「全社のAI化を進めてほしい」という期待にも、似た難しさがあります。

たとえば、営業の商談を録音し、AIで議事録を作って、顧客管理システムに記録する仕組みを導入したとします。

ところが、今までの週報も残ったまま。
営業には、AIの記録の確認と週報への転記が増えてしまいます。

週報をやめるには営業部長の判断が必要です。
CTOがツールを作っても、自分だけでは古い仕事をなくせません。

営業には今月の売上があり、慣れたやり方を変えにくい。
それなのに、「まだ営業がAIを使っていないの？」と聞かれるのはCTOです。

全員にアカウントを配って研修を開くだけでは、この違いは埋まりません。
現場が試す時間を確保し、うまくいったら従来の作業を減らすところまで、部署の責任者にも、当然関わってもらう必要があります。

それでも、営業部長と意見が合わなければ、営業部長以上の権限を使って、
強制力を発揮する権限を与えてもらわなければ困ります。（使うか使わないかは別として）

任せてもらえるなら、面白い仕事は増えている

技術を使って会社を変える仕事自体は、面白いと思います。
少人数でできることが増えているなら、今まで手をつけられなかった改善にも挑戦したくなります。

Imprint（ブランド提携クレジットカードのシステムを提供しているユニコーン企業）のWill Larsonは、6月の記事で、インフラ担当の2人を中心に、約2カ月かけてデプロイの仕組みを刷新したと紹介しています。
システムの変更を反映するデプロイは、週約6回から週200〜400回になったそうです。

同じ記事では、マネージャー自身がコードを書いて成果を出した例にも触れています。
うまくいったのは、自分で変更を検証し、公開後の状況を確認し、起きた問題も直す場合だったそうです。

作れる人が増えるなら、その人たちが完成まで関われるようにする。
ということです。

どこを自動化するか、何を作り直すか、どの改善を先にやるか。予算と判断を任せてもらえるなら、やりたいことは出てきそうです。
期待だけ大きくなって、そのために変えたいことは何も決められない、という状態とは、仕事の面白さがまったく違うと考えています。

給与が同じでも、同じ条件で働いているとは限らない

また、責任の範囲が広がるなら、報酬についても話し直してほしいです。
全社の仕事を変える成果を期待するなら、その見返りをどうするかも一緒に考えたいです。

前提として、CTOが会社に残る理由は、給与だけではありません。

給与だけなら他社のほうが高くても、事業の成長やストックオプションの見返りを期待して今の会社を選ぶ。その期待があるから、忙しさを引き受けられていることもあるでしょう。

ところが、事業の伸びが止まり、経営の判断にも納得しにくくなってきた。
そこに、全社のAI化という仕事が加わります。

給与が同じでも、入社時に期待した見返りが薄れていれば、働く条件は変わっています。
期待リターンが下がるなかで、このまま続けるべきか。考えたことのあるCTOはたくさんいるのではないでしょうか。

事業の先行きに期待できず、報酬も変わらず、仕事は増える。
それなら、今の会社で頑張り続ける理由を見直したくなるのは、僕にはよくわかります。

会社のAI化を進めているのに、自分がAIを試す時間がない

もう一つ気になるのが、自分で学んで実践する時間です。

採用や評価、組織の調整をして、各部署にAIを使ってもらうための説明もしていると、一日が終わってしまいます。
会社のAI活用を進めているのに、自分がAIを触って試す時間はあまり残っていないのです。

特に試したいことがある時期には、かなりもどかしいと思います。

自分で顧客向けの機能を作ってみれば、どこまでAIに任せられて、どこで手が止まるのかを経験できます。
その感覚は、次の仕事を決めたり、人の相談に乗ったりするときにも使えるはずです。

導入方針を説明する会議だけが続いていたら、その経験はなかなか増えません。
今の仕事を続けるか考えるときに、これからどんな経験を積めるのかも気になります。

組織を見るのが得意でも、ずっと組織の仕事をしていたいとは限らないです。
「今はもっと、自分で作る時間を増やしたい」というのは、役割を変える理由として十分だと思います。

その時間を、自分の事業に使いたくなる

会社から「AIを使って少ない人数で事業を回してほしい」と期待される人は、自分の事業でも、その経験を使えます。

たとえば、会社で営業や経理の仕事を調べ、どこをAIで効率化するか考えている人なら、特定の業種向けに小さな業務ツールを作ることも考えられます。
顧客に話を聞き、必要なものを作り、使ってもらって直す。そういった仕事を自分の判断で進められます。

もちろん、独立すれば営業も問い合わせ対応も自分の仕事です。
作れることと、売れることは別ですし、独立したほうが稼げると決まっているわけでもありません。

それでも、社内で合意を取るために使っていた時間を、顧客と話して作り直す時間に使える。そのほうが面白いと思う人はいるでしょう。

また、独立以外にも、選択肢はあります。

同じCTOでも、会社が変われば、CEOとの関係や任される判断は変わります。

ICやAI Builder、プロダクトマネージャーなど、やりたい仕事から役割を選んでもいいと思います。

CTOを経験したからといって、次もCTOである必要はありません。今の自分が何をしたいかで選んでいいと思います。

今の会社で働き続けたいと思える理由が必要です

忙しくても、自分の判断で事業を前に進められて、成長の見返りも期待できるなら、頑張りたいと思えます。
AIを使って試せることが増えている今は、そういう仕事が面白くなる余地も大きいはずです。

だから、全社のAI化を任せるなら、他部署の責任者も一緒に動いてほしいです。
プロダクトを任せるなら、何を作るか、どこまで作って出すかという判断にも関わりたいです。
責任が増えるなら、報酬も話し直してほしいと思います。

報酬に納得できて、面白い仕事があり、AIを学んで実践する時間も持てる。
僕なら、そんな場所を選びたいです。元記事を読んで「そりゃ、辞めたくもなるよな」と思ったのでした。