この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Automatic Programming Returns
革命は静かに始まっている――AIによるプログラミングの新時代
プログラムを書くという行為に、いま根本的な変化が訪れています。
かつてプログラマーは、分厚いマニュアルを片手に、1行1行コードを書く必要がありました。
ところが、近年のLLM（大規模言語モデル）の進化によって、タスク全体を自動で遂行する「Coding Agents（コードエージェント）」が登場。
2022年以降、Stack Overflowへの投稿数が77%減少し、多くの開発者がChatGPTのようなAIツールに問題解決を委ねるようになったという事実が、その影響力の大きさを如実に物語っています。
では、この「自動プログラミング」の波は、単なる流行に終わるのでしょうか？
それとも、歴史を振り返るとき、私たちは何を学べるのでしょうか？
AIコードエージェントの衝撃と、過去からの回答
記事では、現代のAIコードエージェントがもたらした変化について、以下のように述べられています。
In my experience, coding agents can do amazing things. I’ve built numerous prototypes in a few hours, that would have once prevented by my own incompetence. … I still experience the limits of these agents though. In a recent case, I was adding a configurable field for an SSL certificate path. The task was mundane and well-defined, yet the agent fixated on adding an unrelated parameter. No amount of pleading could convince the agent that it was, in fact, wrong.
（筆者の体験談より。AIが短時間で本来はできなかったプロトタイプを次々と作ってくれる一方で、シンプルな作業に固執し、間違った方向に進むこともある、としています。）
また、歴史的文脈についてこう説明しています。
In the history of computing, it turns out that Vibe Coding, or more specifically Automatic Programming, has been invented before. Reading this history reshaped my own view of the future and my place in it. Your mileage may vary.
（自動プログラミングの発想自体は、初めて登場したものではないと指摘し、過去を振り返ることで未来への洞察が得られるとしています。）
「プログラマーの祭司」時代と革命児バックウス
この記事が特に興味深いのは、現代のAIによる「自動プログラミング」と、1950年代からの歴史的変遷を重ね合わせて解説している点です。
ENIACやUNIVACといった黎明期のコンピュータを動かすには、パンチカードで1つひとつ手作業で命令を記述する必要がありました。
当時のプログラマーたちは、自分たちを選ばれし存在――「The Priesthood（祭司）」と考え、外部が自分たちの仕事に介入できるとは思っていませんでした。
しかし、その流れを変えたのが、IBMのジョン・バックウス率いるチームが開発したFORTRAN（Formula Translator）です。
“FORTRAN should virtually eliminate coding and debugging, it should be possible to solve problems”（1956 Programmer’s Reference Manual）
FORTRANの登場で、従来1000命令必要だったプログラムが47文で書けるようになったという記録があります。
言い換えれば、「プログラムを書く」という魔術的な行為が、グッと身近になったわけです。
さらに、グレース・ホッパーによるFLOW-MATIC（COBOLの前身）、そして英語に近い記述が可能な言語の出現が、“魔法”から“技術”への大きな転換点となりました。
技術進化のパラドックス――難易度が下がると何が起きるのか
興味深いのは、プログラミングが簡単になると、逆に「プログラマー人口」が爆発的に増加した点です。
With easier programming, teams didn’t shrink either. Paradoxically, they grew. The U.S. went from 200k computer workers in 1970 to 1.6 million by 2015, with estimates of 26-28 million globally.
手間が減れば必要な人手が減るはず…と思いきや、実際はその逆でした。
この現象は「イノベーションの逆説」とも呼ばれます。
・産業革命期の蒸気機関（ワットの改良）により石炭利用が減るはずだったのに、最終的には大幅増加（Jevons Paradox）
・AIにより「ラジオロジスト（放射線診断医）」は数年で不要と予想されていたが、診断数が増え、需要自体はむしろ伸びている
歴史を紐解くと、「手間が減るから仕事が減る」という素朴な期待は、しばしば裏切られるのです。
AI・自動プログラミング時代の本質とは何か？
ここで注目すべき本質的ポイントは、「自動化」は常に本質的問題（Essential Complexity）を解決してくれるとは限らない、という歴史的教訓です。
As Turing Award winner Fred Brooks phrases it, simpler programming languages reduce the accidental complexity of a task, but the essential complexity remains. You still have to know what you want the computer to do, and that can be very hard.
手順や記法が容易になっても、「どんな課題を解決するのか」を人間が明確にイメージしなければ、本当の意味での価値は生まれません。
AIの台頭によって、初学者は（たとえばUI実装など）不得意な分野を素早くカバーできる半面、「何をどう作るべきか」という本質的難易度はむしろ増していく側面もあるでしょう。
目の当たりにする「抽象化」の再来――時代を超えて続く問い
記事の締めくくりにある次の一節に、筆者は大きな示唆を感じています。
It never gets easier, you just go faster. Perhaps with knowledge work, it doesn’t get easier, the systems just get more complex. … The accidental complexity of coding is plummeting, but the essential complexity remains. The abstraction is rising again, to tame problems we haven’t yet named.
（本質的には「簡単になっている」のではなく、「より速く、より複雑な問題に向き合う」時代になっている。
抽象化が繰り返し進み、名前すら与えられていなかった別次元の課題に挑戦している、と指摘しています。）
実際、AIによってプログラミングの日常作業は“消耗戦”から解放される一方、「どんなシステムを作るか」「社会にどう影響するか」といったメタな設計力・想像力が強く問われるフェーズへと転換しつつあるのです。
未来に向けて――「自動化」は終わりではなく始まり
この記事から見えてくる未来像は、決して「AIがすべてを代替する」ものではありません。
むしろ、「自動化やAIによる抽象化」は、各時代ごとに「より難しく、より大規模な新たな問題」を扱う人間の可能性を押し広げてきた――これが歴史の帰結です。
読者にとって重要なのは、「AI＝終わり」ではなく、「本質的な創造性と問題解決力はますます人間側に委ねられる」時代への備えです。
今私たちが直面する「AI自動プログラミングの波」は、過去の計算機科学史の大きな文脈の中でこそ見通せるものであり、新たな挑戦の始まりなのだと感じさせてくれる記事でした。
まとめ
- AIコードエージェントの登場は、かつてのFORTRAN革命に匹敵する抽象化の波
- イノベーションによって「プログラミング作業」は減っても、解決すべき本質的難題は増す
- 歴史は「自動化＝失業」の単純図式を否定し、むしろ新たな創造を刺激してきた
- 今後は「何を作るか」「どう使うか」という設計力・問題発見力が格段に重要になる
「AIがあればすべて楽になる」と楽観するのも、「もう人間は不要だ」と諦観するのも、どちらも単純に過ぎます。
進化の本質を知るからこそ、私たち一人ひとりの「問い」の深さが問われているのです。
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