1四半期の発展を経て、モデルもエコシステムも新たな高みに達した。
しかし、昨年9月に書いた 誰もがプログラムを書ける：Vibe Coding と問題のスケール は、今振り返っても依然として正確だ。
もちろんこの3ヶ月で、以前よりもさらに Vibe coding 的になった。では、新しいインサイトについて話そう。
銀の弾丸はない
ほとんどの解決策には標準解がなく、ソフトウェアエンジニアリングでは常にトレードオフが求められる。
意思決定に必要なドメイン知識を AI はすでに持っているが、AI はあなたの代わりに決断してくれるわけではない。たとえすべての判断要素をコンテキストに詰め込んでも、完全に定量化することはできない（ましてや、AI が本当に定量化してくれるとも限らない）。
だが、AI は選択肢を提示し、それぞれの選択肢の妥当性を説明してくれる。これが意思決定を助けてくれるのだ。
初級エンジニアの終焉
純粋なジュニアプログラマーは、まるで紡績工のような存在となり、つまり未来には存在しなくなる。
「ジュニアプログラマーがいなくなったら、どうやってシニアプログラマーに成長するの？」と聞かれるかもしれない。心配はいらない、シニアプログラマー自体が不要になるのだ。新しい紡績工場に「熟練紡績工」がいないように、工場のエンジニアは紡績工から昇進したわけではない。
初級プログラマーは消えても、新しいパラダイムが生まれる。そのパラダイムを扱える人材は依然として必要で、求められる中核能力が「要件をコードに翻訳する」から「定義と受け入れ基準を策定する」「問題を深く修正する」に変わっていく。
もちろん、工場の熟練技術者はそれほど多くはない。以前の紡績工ほどにはならないだろう。
重剣無鋒、大巧不工
Codex（gpt-5.2-high、-codex サフィックスなし）と Claude Code（Opus 4.5）を集中的に比較して使ってみると、良い基盤モデルはやはり強いことがわかる。
機能や使い勝手では Claude Code が Codex を圧倒しているが、Codex は Claude Code が見逃すバグをレビューで見つけ、根本原因を突き止めることができる。
同じコードを使って相互レビューを行う「決闘」では、Claude Code のレビューは Codex に問題を指摘され、Codex のレビューは Claude Code に完璧に通る。
日常の開発でも同様で、Claude Code は表面的にしか問題を見ない傾向があるが、Codex はより深く掘り下げて考える。
Codex の唯一にして三つの欠点：遅い、フロントエンドと UI のドメイン知識が弱い、美的センスが悪い。
デバッグは尋問へと変わる
コードロジックがある程度複雑で、AI によって生成されたものである場合、私はある部分のコードに対して Codex を「容疑者」と見なし、diff を見ながら問い詰める。
「ここで並行処理はちゃんと考慮した？」「API が空を返したらこのロジックは落ちない？」「なぜこのライブラリを使って、あっちは使わなかったの？」
こうして私は「整備工」から「検察官」へと変わった。
多くの場合、直接手を入れて修正するのではなく、論理的な尋問を強く行って AI に思考の穴を暴かせる。おそらくこれは、Codex のような「遅い思考」のモデルがレビューで無二の存在である理由だ。尋問に耐えられるのだ。
コーディングを超えて
Claude Code が誕生した時点から、私はそれを使って PC のファイル整理をしていた。たとえば PDF の内容を読み取り、内容に基づいてファイル名を一括変更する、という具合に。
その時感じたのは、「これは低性能版 Jarvis みたいだな」ということ。結局この世界も、プログラムのランタイムで動いているのだから。
その後、Anthropic の Agent SDK が Claude Code に依存している ことを知った。これは「天地逆転」か？ いや、そうでもない。
私はこう思う。Coding Agent は General Agent の初期形態なのではないか。すでに Anthropic によって検証されているし、試してみる価値がある。
コードは人間の論理の産物から、世界を操作するミドルウェアへと変わる。
もはや「コンピュータに実行させるためのプログラム」を書くのではなく、AI にコードを生成させ、この世界を動かすための「要件」を書くのだ。
AI 対人間
今や Agent が第一級の存在となった以上、ソフトウェアの最終的な納品先はもはや人間ユーザーだけではなく、Agent ユーザーでもある。
これまでプロダクトマネージャーは UI の美しさや操作の滑らかさを重視してきた。しかし今では、人間の認知負荷を下げるために設計されたすべての要素が、Agent の作業を妨げる障害になっている。
なにしろ、ユーザーが一秒間に数万トークンを処理できる AI である場合、彼らに CSS は不要で、必要なのは正確な JSON と確定的なロジックだけだ。
これからは「Agent のためのサービス」が多数必要になるだろう。