AI時代のIndustrial Software入門

この記事の注目ポイント
Chris Loyの「The rise of industrial software」は、AIコーディングの普及でソフトウェア開発が“職人芸”から“産業化”に寄り、disposable software（使い捨てソフト）が増える…という論考だよ。
さらに「効率化すると作る量も増える（Jevons paradox）」が起きやすく、最後に残る難題は作ることじゃなく保守と責任（stewardship）だ、というのが主張。

ここからは、日本の現場（フロントエンド/PM/デザイナー混在チーム）向けに、何が起きてて、どう備えると得かを3分で解説するよ。
結論は「AIで作るのが速くなるほど、壊れにくい運用のガードレールが価値になる」って話。

深掘り解説
まとめ
1. 参考リンク

深掘り解説

まず「industrial software」って何？
ざっくり言うと、AIでコード生成が当たり前になると、ソフトウェアが大量生産・低コストに寄って、これまで“丁寧に作って育てる”前提だった開発が変わるよね、という視点。

この記事のキモは3つ。

産業化の一次効果：作るコストが下がり、作れる量が増える
二次効果：作れる量が増えると「作る対象」そのものが増える（=“使い捨て”が成立しやすい）
最後に残る問題：誰がそれを維持し、責任を持つのか（stewardship）

ここで出てくるのがdisposable software（使い捨てソフト）。
要は「長期保守・深い理解」を前提にしない、“その場の目的だけ満たせばOK”なソフトが増える、という話だね。

これ、デザイン×開発の現場だとめちゃくちゃ刺さる。
たとえば、PMが「検証用に動く画面ほしい」→AIでモック生成→そのまま社内運用に乗る…みたいな流れ、もう珍しくない。
便利なんだけど、ここで責任の空白が生まれると事故る（誰も直せない/誰も知らない/依存が危ない）。

そしてもう1つの視点がJevons paradox。
専門用語メモ：Jevons paradoxは「効率が上がると、結果的に利用量が増える」ってやつ。
AIで開発が楽になるほど、作るアプリや機能が増えて、結果として運用コスト（保守/脆弱性対応/依存管理）も増えがちなんだ。

じゃあ、現場はどうする？
ポイントは「使い捨てを否定する」じゃなくて、使い捨てでも事故らない形に寄せること。おすすめのガードレールはこの3つ。

SBOMを出す（依存関係の棚卸し）
専門用語メモ：SBOM（Software Bill of Materials）は「このソフトが何でできてるか」の部品表。後から直す人の命綱。
Dependabotで脆弱性修正を自動化（“保守ゼロ”を避ける）
所有者（Owner）を決める（stewardshipを設計する）
例：社内ツールでも「誰が止める/直す/捨てる」を明確にしておく。

特にフロントエンド（React/Vue）だと依存が増えやすいから、SBOM＋自動アップデートは効くよ。
“作れる”が当たり前になるほど、こういう後工程の安全装置がチームの生産性を守るんだ。