【元記事】(https://kaminashi-developer.hatenablog.jp/entry/do-things-that-dont-scale-in-ai-era)
3行まとめ
- Claude Codeで実装速度が上がったとき「もっと作る」に向かうのはアンチパターンで、ボトルネックを段階的に追うべき
- 顧客検証・現場訪問・展示会参加など「スケールしない活動」に自らエンジニアが入ることがボトルネック解消につながる
- AI時代に差別化できるのは現場でしか取れない一次情報であり、エンジニアの価値はコード外にシフトしている
要約
背景・課題
- AI活用で実装速度は大幅向上したが「空いた時間で何をすべきか」という問いに直面
- AIが生成したコードの意図が不透明化・取り下げコストの非対称性（作成コスト低・削除コスト高）も問題
アプローチ
- コードレビューをAI・静的解析で自動化し、顧客理解（週1〜2回の現場訪問）に時間を再投資
- 検証サイクルを顧客検証主導に転換し、「作ったが検証していない機能」をゼロにする
成果・ポイント
- 一次情報をCentouなどでチーム全体で共有できる情報基盤を整備することで開発精度が向上
- 展示会参加など顧客獲得への関与で、コードの外側のボトルネックも解消できた