うっちー
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うっちー
@uc18uc
子どもと猫を育てながらソフトウェアエンジニアをしたりマネージャーをしたりしてます。 猫→@latte_room note→https://t.co/LdBvbRAB0m



レビュー階層が1つ増えるたびに、10倍遅くなるぞ、っていう記事(Every layer of review makes you 10x slower): ・組織の人数が増えると調整の手間がかさみ、チームの作業スピードは単純には倍増しない ・プロセスにおいて承認やレビューの層が1つ増えるごとに、処理にかかる時間は10倍遅くなる ・この遅れの大部分は実際の作業時間ではなく、単に誰かの確認を待っている時間である ・30分で終わる修正であっても、同僚や他チームのレビューを経ると数ヶ月かかることがある ・経営陣が関わるような意思決定になると、その待機時間は年単位にまで膨れ上がる ・AIがコーディングを数分で終わらせたとしても、このレビューによる遅延問題は解決しない ・AIが大量に書いたコードを人間がレビューするには結局長い時間がかかり、不満を生むだけ ・大規模なプロジェクトをAIに任せても、設計の意図が欠落しているため結局は手戻りが発生する ・AIが瞬時に自己進化する「シンギュラリティ」という考えは、この現実世界の待機時間を無視している ・処理能力をどれだけ力技で上げても、組織の承認待ちという時間は短縮できない ・AIのコード生成が速いため、レビューを省略して低品質を許容しようとする極端な考え方もある ・しかしレビューを省くとバグが増え、それをまたAIに直させてさらにバグを生む悪循環に陥る ・規模が大きくなるほどミスによる損害が大きくなるため、企業はレビューの層を増やしてしまう ・しかし、QAやレビューの工程を増やすことは、品質を向上させる正しい方法ではない ・デミングが指摘したように、後工程に検査を置くと、前工程の人は検査に依存して手を抜くようになる ・トヨタ生産方式は検査工程をなくし、不良に気づいたら誰でも生産ラインを止められる仕組みを作った ・アメリカの企業がこれを真似ても、作業員は怒られることを恐れて誰もラインを止めなかった ・この仕組みが機能する根本的な条件は、品質を最優先するという経営陣と現場の間の「信頼」である ・AIも人間と同じようにミスをするため、品質を高めるにはシステム全体を根本から改善し続けるしかない ・真のエンジニアリングとは、レビューでミスを指摘することではなく、その種のミスが二度と起きない仕組みを作ること ・コードレビューでミスが発見された時点で、すでに根本的な原因は発生しており手遅れ ・ただ単にレビューの層を減らすだけでは、プロダクトの致命的な欠陥につながり危険である ・レビューをなくすと同時に、レビュー自体が不要になるような高品質な仕組みを作る必要がある ・そのためには、互いに信頼し合う小さなチームで、高品質で小さな部品を作ることが有効である ・スタートアップは最初からレビューの層が少ないため、この新しい世界において非常に有利 ・大企業は複雑なレビュー制度が社内に根付いてしまっているため、この変化に適応するのは難しい ・これからのエンジニアリングチームはより小規模になり、チーム間の境界線を明確にすべき ・少人数のチームとAIを組み合わせて、同じ部品を複数のチームに競作させるような手法も可能になる ・システムを小さく保ち、不要なレビューを減らして開発を加速させるには、最終的にシステムと人への信頼が必要 apenwarr.ca/log/20260316









