本記事は、「SREcon26 Americas」で行われたアンドリュー・ハッチ氏のセッション「Ghosts in the Interview Loop & Avoiding AI Taylorism」の内容を基に構成している。

　ハッチ氏が面接で直面したゴーストとは、裏で大規模言語モデル（LLM）を利用し、課題を処理させている候補者のことだ。視線の不自然な動きや、タイポ（打ち間違い）が一切ないコードが数分で提示されるといった兆候から、同氏は従来の面接プロセスがもはや機能していないことに気付いた。

　この問題に対し、ThousandEyesは選考の仕組みを大きく変更した。まず、面接官自らがAIツールに面接課題を解かせ、特有の回答パターンや癖を事前に把握するようにした。従来は45分間で解かせていたコーディングテストを廃止し、インフラ構築ツール「Terraform」を用いた、数日を要する「持ち帰り課題」を導入。システム設計問題も、AIツールが容易に解答できないよう全面的に刷新したのだ。

　ハッチ氏は、実際の業務でAIツールを日常的に使用する以上、「面接でのみAIツールの使用を禁止するのは実態に即していない」と指摘する。今後の面接の在り方として、「従来であれば1週間かかる課題を与え、AIツールを使って30分で処理させる」といったように、AIツールをいかに効果的に使いこなし、生産性を高められるかを評価する方向にシフトすべきだと提起している。

専門性の空洞化を招く「AIテイラー主義」

　採用手法の変化以上にハッチ氏が危惧しているのが、「AIテイラー主義」のまん延だ。1911年にエンジニアのフレデリック・テイラー氏が提唱した「科学的管理法」（テイラー主義）は、管理者が「思考」し、労働者がマニュアル通りに「実行」するよう作業を分離して効率化を追求する手法だ。この手法は反復可能で線形なプロセスには有効だったものの、労働者の意欲低下を招く要因にもなった。現代のAIツールの導入圧力が、これと同じ状況を複雑なソフトウェア開発の現場にもたらす危険性がある。

　AIツールが生成するコードをただ受け入れるだけの「プロンプトジョッキー」化が進めば、エンジニアの認知機能がAIツールに委ねられ、根本的な理解や専門知識が失われる。ThousandEyesの現場では、ソースコードでインフラの構成を管理する「IaC」（Infrastructure as Code）において、AIツールが生成した質の低いプルリクエスト（ソースコードの変更申請）のレビューに、人間の多大な時間と労力が奪われているという。

　初学者と専門家では学習プロセスが根本的に異なる点にも注意が必要だ。すでにシステムが動く仕組みやエラーの因果関係（メンタルモデル）を頭の中に構築している専門家であれば、AIツールの回答の正誤を即座に判断し、自身の作業を高速化できる。しかし、これからモデルを構築すべき初学者がAIに依存すると、実際のシステムが発する複雑なエラーに対処する「現実の経験」を得られず、深い学習が阻害されてしまう。

AIは「オペレーター」ではなく「手段」である

　システムが成長し複雑化する中、障害発生時のトラブルシューティングや想定外事態への対処には、エンジニアが蓄積した深い専門知識が不可欠だ。AIツールにシステム管理を完全に委ねた場合、システムが破綻した際に修正できる人間がいなくなる深刻なリスクを抱えることになる。

　ハッチ氏は、「AIツールは生産性向上に活用すべき手段であり、人間の判断を代替する『オペレーター』にしてはならない」と強調する。複雑な社会技術システムにおいて、最も適応力があるコンポーネントは人間だ。AIツールの利用を前提とした新しい採用基準の構築とともに、エンジニアが試行錯誤を通じて専門性を磨き続ける体制を維持することが、今後の企業における最大の課題となる。

本稿は、USENIXが2026年4月24日に公開した動画「SREcon26 Americas - Ghosts in the Interview Loop and Avoiding AI Taylorism」を基に作成しました。