賛成派：loopはもう来た、後戻りはできない

Huntleyは開口一番、loopはもう来たと言い切りました。「これは必然であり、この先も残り続けます」。さらにこう付け加えました。「もう自分の手でコードを書く生活に戻るとは思えません」。

Livingstoneはその話を引き取り、論点をより核心的な部分に引き寄せました。肝心なのは検証できるかどうかであり、コードが人によって書かれたのかAgentによって書かれたのかは重要ではない、結果さえ検証可能であればいい、というのです。さらに彼は、loopはもともとソフトウェア開発の核心であり、何も新しいものではないと念を押しました。

反対派：誇大宣伝がエンジニアリングの規律を追い越した

Horthyはまず線引きをはっきりさせました。彼はloopに反対しているわけではありません。「ここでの基本的な判断軸は、loopが良いか悪いかではありません」。彼が言うには、Kubernetes自体がもともと制御ループの上に成り立っていますが、それは決定論的なループだといいます。彼が本当に問題視しているのは、「誇大宣伝が規律を追い越してしまっていること」です。

では「決定論的」とはどういう意味でしょうか。ルールがあらかじめ固定されている、ということです。サーバーの負荷が高くなったら自動でサーバーを1台増やす、その調整方法はあらかじめ決まっていて、誰かがその場で判断する必要はありません。Agentのloopはそうではなく、各ステップで何をすべきかはAIがその場で判断します。同じタスクを2回実行しても、過程も結果も違うことがあります。この2種類のloopは見た目こそ似ていますが、中身はまったく別物なのです。

Horthyはこの違いをさらに掘り下げます。いわゆる「抽象化レベル」とは、人がどれだけ高い位置から物事を管理するかということであり、レベルが上がるほど人が管理する細部は減り、AIに任せる部分が増えます。彼はこう言います。「私たちが今すでに抽象化レベルを一段引き上げられるという証拠を、私は見ていません」。つまりコーディングをまるごとAgentに投げ渡すということです。「本当に動くとすれば、方向はむしろ一段下げる方向のはずです」。

Pstruchaが懸念しているのは、また別の勘定、つまりお金の問題です。彼はAgent loopの経済的な持続可能性には疑問符が付くとし、「token（AIが文章を処理する計算単位）を大量に買い込んで問題をorchestrate（まとめて捌く）」ようなやり方は通用しないと言います。

「私たちは今、機関車の運転士のようなものです。これが私たちの仕事です。機関車を線路から外さないようにすること。」Geoffrey Huntley、loop擁護派

ソフトウェア工場のジレンマ：自動化された後、誰が問題そのものに触れられるのか

話題は「ソフトウェア工場」に移りました。コードを書く、テストする、リリースするという一連の流れをすべて大量のAgentに自動で回させ、人は監督とレビューの立場に退く、というこの比喩は、すでに業界内で広く使われるようになっています。

Horthyの懸念は具体的です。すべてが工場式のAgent環境の中で自動的に回っていると、「問題そのものに触れる機会が永遠になくなってしまう」というのです。そこで彼は、小さなところから始め、Agent loopで少しずつ反復しながらまず「直感を養う」ことを勧めています。最初からエンドツーエンドの全自動化を目指すべきではないと言います。

Huntleyでさえ、loopには危険があると認めています。ソフトウェア工場は未来の方向性を示してはいるものの、市場全体としてはまだこの問題を解決できていないと言います。「これはfrontier thinking（最前線の模索）なのです」。

1時間に及んだ討論が終盤に差しかかったところで、Howeは観客に挙手で「どちらが勝ったか」を投票させました。結果、人間らしい笑い話になってしまいました。ステージの照明が明るすぎて、彼女も登壇者たちも、観客が何本の手を挙げたのかまったく見えなかったのです。照明を暗くする役目をAgentに任せておけばよかったのかもしれません。

Anthropicの実例：Claude Tagとはどんなものか

実際にソフトウェア工場的なモデルへと向かっている企業を挙げるなら、Anthropicはその一つです。Instagramの共同創業者で、現在Anthropic Head of Labsを務めるMike Kriegerが、午前中のセッションでswyxのインタビューを受けました。

彼は、同社が先週に対外公開した社内ツールClaude Tagについて語りました。彼はTagをClaudeよりもさらに「delegated（委任的）、非同期、主体的」だと形容しています。これはおそらく、初期段階のソフトウェア工場のリアルな姿なのでしょう。Agentがチーム全体を置き換えるのではなく、複数のメンバーがそれぞれの役割をClaude Tagのようなシステムに委任していく、という形です。

Kriegerはステージ上では要点に触れる程度でしたが、公式発表はClaude Tagについてより詳しく説明しています。要するに、Claudeをチームの一員としてSlackに置くというものです。指定したチャンネルを開放し、ツールとコードベースを接続すれば、そのチャンネルにいる誰もが@Claudeでタスクを任せて、自分は他の作業に移れます。Claudeはチャンネル内の関連情報を記憶してコンテキストを蓄積し、将来のタスクのためにスケジュールを組むこともできます。AnthropicはこれをClaude Codeの次なる進化形と位置づけており、モデルをより主体的にし、チーム全体での利用に適したものにしています。

単独で対話ウィンドウを開いてClaudeを使うのと比べると、@Claudeには4つの違いがあります。

ただし彼は、自動化がもたらす副作用も指摘しています。チームは今、「レビューの工程」で詰まっており、また「自分たちが本当は何をやっているのかを、人間がきちんと考え抜けているか」という点でも行き詰まっているといいます。

Mike KriegerがAIEWFでswyxと対談。出典：Latent.Space

数字が物語る：2026年AIエンジニア調査

多くのAIエンジニアの今の現実に話を戻しましょう。この日の午前、Amplifyのバー・ヤロン（Barr Yaron）が年次業界調査を発表しました。

Amplifyのデータによれば、95%の回答者がすでにAgentを導入しており、これはおよそ去年の2倍にあたります。Agentを導入しているチームのうち、89%がこれらのAgentがデータを書き込めると答えており、去年のこの数字は52%でした。「Agentはもはや読む、要約する、下書きするだけの存在ではありません」とYaronは言います。「システムの内部で実際に行動を起こしているのです」。

ただし、管理手段はまだ原始的な段階にとどまっています。人による承認と権限設定が二大防御策で、その後ろにタスク分解、検索、記憶、サンドボックスといった断片的な技術が続きます。「Agentの制御層を確立できた人はまだ誰もいません」とYaronは言います。分かりやすく言えば、Agentはすでにシステムの中で実際に手を動かせるようになった一方、それにどう手綱をつけるかは業界全体としてまだ定まっていないということです。

AmplifyのBarr Yaronが会場で2026年AIエンジニア調査を発表。出典：Latent.Space

安くなった、でも不安も増した：コストと技術的負債

コストも悩みの種です。回答者の40%が、AIのコストが自分たちの野心を「頻繁に」制限していると答え、さらに36%が「時々」そうなると答えました。token（AIが文章を処理する計算単位）の使用量は、いまや品質に次ぐ第2位の本番運用監視指標になっています。

閉幕スピーチ：次に何をするか

大会最後のセッションは、雰囲気を再び「AIを楽観的に捉え、AIで何かを作る」という方向へと引き戻しました。結局のところ、それこそがAIEWFが存在する意義であり、いちばん楽しい部分でもあります。

Theo Browneは、AIを使って作ったプロジェクトや、いま取り組んでいるプロジェクトをいくつか披露しました。彼が言いたかったのは、開発者が現実に手を出せる規模そのものが変わったということです。「以前ならスタートアップ級だったものが、今ではただのside project（片手間プロジェクト）だ」と彼は言います。かつては「大きすぎる」と諦めていたプロジェクトも、今では手の届く範囲に入ってきています。

YCの社長兼CEOであるGarry Tanは、続けてこの楽観論を組織のレベルに落とし込みました。彼によれば、YCの中で最も急成長している創業者たちは、AIを一つの労働力として使いこなしているといいます。かつては誰もがせいぜいオートコンプリート程度にしか使わず、入力中に2行ほど補完が出てくる程度でした。しかし今の彼らは、AIに仕事をまるごと任せています。

YCの社長兼CEO、Garry TanによるAIEWF閉幕スピーチ。出典：Latent.Space

冒頭の機関車のたとえに戻りましょう。1週間にわたる討論は、AI-nativeというビジョンが本当にすべての人のものになるまでに、エンジニアリングという関門をまだどれだけ越えなければならないかを浮き彫りにしました。そして閉幕スピーチは、会場に集まったエンジニアたちに、自分たちがなぜそれを追い続けているのかを思い出させました。原文の言葉を借りれば、彼らはただ、その機関車を自分の手で走らせたいだけなのです。

「AI-nativeな会社を作れ。ただAIを片手間に使っているだけの会社ではなく。」Garry Tan、YC社長兼CEO、閉幕スピーチ

賛成派はRalph Loopの作者Geoffrey HuntleyとKeycard CEOのIan Livingstone、反対派はHumanLayerのDex HorthyとSubroutineのGreg Pstruchaです。両者ともloopが有用であること自体は否定していません。賛成派は、もう手書きコーディングには戻れない、結果さえ検証できればコードを書いたのが誰かは問題ではないと言います。反対派は、loop自体に反対しているのではなく、「誇大宣伝がエンジニアリングの規律を追い越してしまっていること」に反対しており、しかもこの経済的な採算が合わないと言います。

両者の最大の隔たりは、実は一つの言葉に集約されます。「loop」とは、いったいどちらの意味を指しているのか？

反対派Horthyの核心的な論点はこうです。loopは以前からとうに存在していた、と。Kubernetes（サーバー自動化によく使われるシステム）自体がloopの上に成り立っていますが、それは「決定論的」なもので、ルールがあらかじめ固定されています。Agentのloopは、AIがその場で判断するものです。両者は見た目こそ似ていますが、中身はまったく別物なのです。

同じ会場で、AmplifyのBarr Yaronが年次調査の結果を発表しました。パーセンテージを身近な光景に置き換えるなら、回答した20チームのうち19チームがすでにAgentを使っている計算です。1年前、この数字はまだ約半分にすぎませんでした。しかし同じ回答者の中で、過半数が自分たちが技術的負債（急いで済ませるために先に書いてしまい、後でより多くの時間をかけて返さなければならないツケ）を抱えつつあると懸念しています。

これらの数字はすべてAmplifyの2026年AIエンジニア年次調査によるもので、回答したエンジニアリングチーム自身の申告に基づいており、第三者による再現検証は行われていません。