CoBANTO3-AI

創刊準備号 Vol.15 / 11日で書き直せた。それでも、使う人が離れた

去年入れたあれ、ちゃんと受け取れていますか。

2026年08月01日 一般公開

2026年8月1日/株式会社東京ネット工務店 海老沢敦

① 事実

ソフトウェアの世界で、記録が出ました。

2026年5月、「Bun」というツールが、11日間で丸ごと作り直されました。

Bunは、ウェブのプログラムを動かすための土台にあたるソフトです(土台=パソコンでいえばWindowsのような、他のソフトを動かすための下地。世界中の開発現場で使われています)。それが、中身の言語を丸ごと入れ替えるという工事を受けました。家でいえば、住んだまま基礎を全部やり直すような作業です。

数字を並べます。

  • 書き直した量:535,496行(1,448ファイル)
  • かかった日数:11日
  • 使ったAI:64体のClaudeを並列で
  • 記録された作業回数:6,500回
  • 費用:約16万5,000ドル(日本円でおよそ2,500万円)

人間は、一人です。

そして、その一人がやったのは、最初の3時間でした。AIと相談しながら「どう移すか」の手引きを600行書いた。それが準備のすべてです。

作った本人が、理由をこう説明しています。

別の言語への書き換えは、少人数のチームで丸1年かかる。ユーザーに何の変化も届かない1年は、我々が選べる現実的な選択肢ではなかった。
タグ=開発, 運用

1年を、11日で買ったわけです。


ここまでは、成功の話に見えます。実際、技術的には成功でした。

ところが、そのあとに起きたことのほうが重要です。

使う側が、離れました。

ここで、Bunが何なのかを、もう少し正確に書きます。

ウェブページを動かしている言語に、JavaScriptがあります。もともとは、ブラウザの中だけで動く言語でした。それをブラウザの外——サーバーや手元のパソコン——でも動かせるようにした仕組みが、20年ほど前に生まれます。Node.jsといって、いまや世界中のシステムの土台になっています。

Bunは、そのNode.jsと同じ場所に立つ、後から出てきた仕組みです。 役割は同じで、「もっと速い」ことを売りにしていました。

つまり、入れ替えのきく部品です。


そして「yt-dlp」。動画を取り込むための道具で、世界中で使われています。

この道具自体は、JavaScriptで書かれていません。 では、なぜJavaScriptを動かす仕組みが要るのか。

相手が、JavaScriptで隠しているからです。

動画サイトの側は、動画の実際の置き場所を、その場で計算して出すようにしています。<strong>その手順書はJavaScriptで書かれたうえ、</strong><strong>人が読んでも分からないように、わざと崩して書いてある。</strong> だから、<strong>手順書を読んで真似ることはできない。実際にその手順書を動かして、出てきた答えを受け取るしかない。</strong>

だからyt-dlpは、JavaScriptを動かす仕組みを、外から借りてきます。

借り先の候補は、いくつかあります。 Deno、Node.js、そしてBun。yt-dlpにとってBunは、その候補の一つでした。


2026年5月20日、そのyt-dlpの開発チームが、こう発表しました。Bunを、候補から外していく。

理由が書いてあります。

Bunは最近、ClaudeでRustに書き換えられた。そして開発が、完全に「雰囲気で書く」方向へ舵を切ったように見える。これは警戒すべきであり、失望させられる。

「雰囲気で書く」というのは、AIに任せて出てきたものを、人が中身を確かめずにそのまま採用する作り方を指す、この業界の言い方です。

そして、対応を続けるバージョンに上限を設けました。

サポートの上限をバージョン1.3.14とする。それが、元のコードベースから作られた最後のリリースだからだ。

<strong>「AIが書き直す前の、最後の版で止める」</strong>と、はっきり書いています。


もう一つ、作り手の側からも声が上がりました。

書き換え前の言語(Zig)を作った本人が、出来上がったものを<strong>「誰のレビューも通っていない粗悪品」</strong>と呼びました。ソフトの世界では、書いたものを別の技術者が読んで検証する工程(レビュー)があります。

この書き換えには、それを通っていない部分が大量に残っている、という指摘です。開発者が集まる掲示板では800近い書き込みが並び、賛否が真っ二つに割れました。

ここで、背景を一つ足します。Bunは2025年12月に、Anthropic——Claudeを作っている会社——に買収されています。 同社にとって初めての買収でした。

つまり、AIを作っている会社が買った道具を、自社のAIで作り直し、そして使う側の一部が離れた、という順序です。


並べます。

  • 作るのは、速くなった(1年 → 11日)
  • テストは、通っている
  • それでも、使う側は離れた
  • 理由は、品質ではなかった

出典:

  • 【一次に近い・2026-08-01 確認済】The Pragmatic Engineer「What can we learn from Bun's rapid Rust rewrite with AI?」(535,496行/1,448ファイル/11日/64並列のClaude/6,500コミット/約16.5万ドル/非キャッシュ入力59億トークン・出力6.9億トークン・キャッシュ読み込み720億トークン/コンパイルエラー約16,000件を修正/準備=3時間の相談と600行の手引き「PORTING.md」)
  • 【一次・2026-08-01 確認済】yt-dlp「[Announcement] Bun support is now limited and deprecated」(GitHub Issue #16766/2026年5月20日)
    • 「Bun was recently rewritten in Rust using Claude, and its development seems to have taken a turn towards being fully vibe-coded. This is alarming and disappointing.」
    • 「adding a support ceiling of version 1.3.14, as that is the last release built from the original zig codebase」(=AIが書き直す前の最後の版で止める)
    • サポート範囲は 1.2.11〜1.3.14 に限定。次のメジャーバージョンで完全に落とす可能性も明記。
    • https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/issues/16766
  • 【一次・2026-08-01 確認済】yt-dlpがJavaScriptランタイムを必要とする理由(YouTube側が配信URLをJavaScriptによる難読化で保護しており、署名〈signature〉とnパラメータ〈throttling parameter〉を解くにはplayer JavaScriptの実行が要る。内蔵インタプリタでは不十分になったため、2025年11月12日リリース〈2025.11.12〉から外部ランタイムが必須に)
  • Zig作者による「unreviewed slop」の評(The Register フォーラム/2026年7月13日) https://forums.theregister.com/forum/all/2026/07/13/202622/#c_5301048 (※フォーラム投稿。配信前に、より確かな出典があれば差し替える)
  • AnthropicによるBun買収(2025年12月2日/同社初の買収。Bunはオープンソースのまま継続と明記) https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone
  • ※起点は海老沢の持ち込み(メモ/2026-08-01_生産と受容の分離.md)。元になったX上の解説記事は本文で使っていない(著者がNFT・コピートレード系の発信者で、記事末尾が誘導になっているため。数字は上記の一次で取り直した)。

② 構造 — 作れる速さと、受け取れる速さ

この件を「AIはまだ信用できない」と読むと、たぶん間違えます。

テストは通っているからです。動いている。技術的な達成としては、本物でした。

では、なぜ離れられたのか。


答えは、受け取る側にあります。

コードを書く速さは、11日まで縮みました。では、それを読んで、理解して、責任を持って抱え続ける側の速さは、どれだけ縮んだか。

一行も縮んでいません。

yt-dlpの開発チームは、Bunを「使う側」です。使う以上、何かあれば自分たちが対応します。利用者から問い合わせが来るのは、彼らのところです。つまり、彼らは中身を抱える側にいる。

抱える側から見ると、53万行が11日で入れ替わるというのは、一晩で他人の家に建て替わられるのと同じです。建物としては新しくて立派かもしれない。ですが、どこに何があるかを、もう誰も説明できません。

だから彼らは、「元のコードベースから作られた最後の版」で線を引きました。 新しいほうが性能はいいかもしれない。それでも、自分たちが抱えられる範囲で止めたわけです。

これは品質の判断ではありません。受け取れるかどうかの判断です。


経営者の方なら、一度は見たことがあると思います。コンサルティング会社に頼んで、立派な報告書が届いて、そのまま使われずに終わる。

あれが起きた理由を、報告書の出来のせいにしてきたでしょうか。たいていは違います。

読んで、噛み砕いて、自社の仕事に落とし込む人が、社内にいなかった。あるいは、いたけれど、その時間がなかった。 作る側の能力と、受け取る側の吸収する力は、まったく別のものです。 そして発注という行為は、この二つを橋渡ししません。

棚で眠る報告書と、今回の書き換えは、同じ病気の別の症状です。

作る力だけが跳ね上がり、受け取る力は据え置かれた。そして作る力が上がるほど、この差は開きます。


そして、これは外から買ったものだけの話ではありません。

自分の会社の中を、思い浮かべてみてください。誰も受け取っていない作業が、たいてい残っています。

毎月出している報告書。誰かが読んでいますか。 転記している数字。その先で、使われていますか。 回している承認。その承認で、何かが変わったことがありますか。

受け取り手のいない作業は、無駄です。 しかも、はっきりした無駄です。やめたほうがいい。

ですが、まず気付きません。

理由は単純です。受け取られていないことは、事故として表面化しないからです。

報告書が読まれなくても、エラーは出ません。誰も困らない。締切に遅れるわけでもない。作っている人だけが、毎月きちんと作っています。 そして、きちんとやっているぶん、問題として上がってきません。

Vol.07で「エラーは出ない」と書きました。あれはAIの話でしたが、同じことが、人のやっている作業でも起きています。

Vol.09では、誰も読まない報告書や、順番の逆になった承認フローが、組織の中で自然に生まれ続けるという話を書きました。あれは「決めていないことが溜まる」側から見た形です。受け取る側から見ると、こうなります——作る人はいるのに、受け取る人がいない。作業だけが残っている。


さて、ここにAIが入ると、どうなるか。

速くなります。

誰も受け取らない報告書が、これまで半日かかっていたとします。それが5分で作れるようになる。効率化として、正しく成功します。

そして——やめる理由が、さらに消えます。

手間がかかっていたころは、まだ「これ、本当に要りますか」と言い出す人がいたかもしれません。半日かかるから、文句が出た。 5分で終わるなら、誰も何も言いません。

形骸化した作業を自動化するのは、いちばん悪い投資です。 無駄が、無駄のまま、安く固定されます。 そして安いぶん、もう二度と見直されません。


ここで、順序をひとつ確かめてください。

書き換えが終わった日は、ゴールに見えます。 実際、記事にもなりました。11日、2,500万円、53万行。

ですが、抱える側から見ると、その日は違う意味を持ちます。

その日から、誰かが53万行を持ち続けなければならない。 精読した人間は、一人もいません。

つまり——

完成した日は、負債を計上した日でもあります。

設備を入れた日は、資産が増えた日であると同時に、減価償却と保守費が始まる日です。

ソフトウェアも同じで、作った瞬間の値段しか見ないと、判断を誤ります。


仮に、全部を人間が読めばいい、という話にしてみます。53万行を、誰かが精読する。

できません。 時間の問題ではなく、量の問題です。

AIは、人間が読める速さを、はるかに超えて出力し続けます。では、出したものを使うにはどうするか。読むしかない。 ここに、逃げられない矛盾があります。

道具を速くしても、それを受け取る人間の側は速くなりません。

この問題自体は、実は新しくありません。工場の警報や、サーバーの監視が同じ形をしています。機械は毎秒データを吐き続けますが、人間はそれを全部読みません。読むのは、決めておいた線を超えたときだけです。正常なぶんは、機械が見て、捨てる。

つまり、全部を見ることは最初から諦めて、それで回しています。

ただし、ここには代償があります。線を引いて絞るということは、絞られたほうを誰も見ないということです。 減った負担は消えたのではなく、見落としに姿を変えて残ります。

これは解消できません。できるのは、どれだけ見落としているかを、数字で持っておくことまでです。


大きな会社なら、人を増やせます。 読む作業、検査する作業、分けて整理する作業。人を雇ってもいいし、AIにやらせることもできます。資本があるほうが有利なのは、そのとおりです。

ですが、増やせない部分があります。

最後に「これでいく」と決める人の数です。

どれだけ検査を厚くしても、その結果を引き受けるのは、社長なり、ごく少数の決裁者です。 大企業でも変わりません。役員が何人いても、その件について最後に腹をくくる人は、たいてい一人か二人です。

つまり——規模で変わるのは、社長の机に届くまでに何人が読んで、要約して、絞り込んでいるか。その段数だけです。決める人の数のほうは、変わりません。

そして、ここに逆の効果があります。

絞り込みが厚いほど、決める人は「絞られた後のもの」しか見ません。

中小企業では、絞り込みが薄い。社長のところに、生のまま来ます。 整理されていない、雑なままの情報です。ですが「絞られる前」を見ているという点では、そちらのほうが実態に近い。

Vol.09で「決定の所在」の話を書きました。同じことが、ここでも起きています。 組織の話にすると、大企業が有利に見える。決める人の話にすると、条件はほとんど変わりません。


そのうえで、道が二つに分かれます。

一つは、決める人に届くまでの絞り込みを厚くする道です。監視の仕組みを作り、専任を置き、検査を自動化する。出す量は減らさずに、届く量のほうを減らす。

もう一つは、受け取れる量に合わせて、出す量のほうを決める道です。

どちらも、最後に決める人の容量が動かせないという点では同じです。 違うのは、その動かせない数字に合わせて、何を調整するか。前者は絞り込みを、後者は生産量を動かしています。

そして、受け取れないものを作っても、それは資産になりません。棚で眠る報告書と同じで、作った瞬間だけが成果に見えて、実際には何も動かない。

AIをどれだけ動かすかは、目標ではなく、逆算で決まる数字です。 何をどれだけ受け取れるか、を先に置く。そこから稼働量が出てくる。

「AIを動かし続けること自体に価値がある」という前提を外すと、矛盾は消えます。


作れるようになったことと、使えるようになったことは、別です。

Vol.01でこの媒体が掲げたのは、累積とはストックが溜まることではなく、ループが回り続けることだという話でした。

作る → 使われる → 反応が返る → 直す。このループが回って、はじめて溜まります。

使われなかったものは、量としては存在します。 53万行、報告書200ページ、導入したシステム。ですが、回っていません。 積み上がっているように見えて、実際には抱える側の負担だけが増えています。

③ 経営者の自分事

この件を最初に聞いたとき、私が思い出したのは、AIの話ではありませんでした。

コンサルティング会社に頼んで、成果物が来て、実際には使われない。 そういう場面を、これまでいくつも見てきました。

だから今回も、同じ匂いがしたというだけの話です。勘ではありません。何度も見た形だから、分かるというだけのことです。

そして、その「使われなかった」は、たいてい誰のせいでもありませんでした。 頼んだ側に悪意はない。作った側の手抜きでもない。受け取って、噛み砕いて、自分の仕事に載せる人が、その会社にいなかった。 それだけです。


ここで、自分の場合を、順に辿ってみます。

私は一人でやっています。AIに作業を渡せば、渡した分だけ返ってきます。では、返ってきたものを全部読めるか。

まず、返ってくる速さは、私が読む速さを超えます。能力の話ではありません。桁が違う、というだけのことです。

では、読む速さを上げればいいか。 上がりません。上げられるなら、そもそもAIに渡していません。

では、渡す量を減らすか。 減らせば、返ってくる量も減ります。ただしそれは、AIを使う意味のほうを削ることになります。

残るのは、目を通す範囲を決めることです。 全部は見ない。ここまでは見る、と線を引く。

——そして、ここで気付きます。

線を引いた瞬間、その外側は「見ていない」ことになります。

②に書いたとおりです。減った負担は、消えたのではなく、見落としに変わっただけです。

うまいやり方を見つけた、という話ではありません。 私はいま、その見落としを抱えたまま仕事をしています。どれくらい抱えているかは、正直、分かりません。


だから、私は動かす量のほうを決めています。

これは我慢の話ではなく、受け取れないものを作っても仕方がないという、それだけの理由です。作った分が全部成果になるなら、多いほうがいい。ですが実際には、受け取れなかったぶんは、負担として残ります。

ただし、上限の中身は、もう少し複雑です。

仕事には、重い時期と、軽い時期があります。

いちばん重いのは、始まりです。 何をどう使っているのかを聞き取って、それを仕組みに落とし込む。この時期にやっているのは、相手の会社のことを、こちらが受け取る作業です。 手間がかかりますし、取り違えると後で全部やり直しになります。

落とし込んだ後は、軽くなります。 動いているものを直しながら回していくだけなので、同時に何件持っていても回せます。

だから、詰まるのは「同時に何件、始められるか」のところです。

抱えている数が上限なのではありません。受け取っている最中の数が、上限です。

規模の大きい会社は、私のところに届くまでの部分を、人と仕組みで厚くできます。 それができるなら、そちらのほうが強い。私にはできないので、出すほうを絞っています。

ただ、②に書いたとおり、最後に飲み込む人が少数だという点は、たぶん向こうも同じです。 大きな会社の社長が、部下と仕組みが整理した後のものを見て決めている——私が、自分で決めた範囲だけを見て決めているのと、形は変わりません。

違うのは、間に何段あるかだけです。


当社の仕事のやり方も、書いておきます。

私は、作ったものを納めて終わり、という形をとっていません。月々の契約で、使われるところまで一緒にいる形にしています。

ただ、これは立派な思想があってそうした、という話ではありません。 納めて終わりにすると、使われないまま終わるのを、何度も見てきたからです。

そして、正直に書けば、この形なら必ずうまくいく、という保証もありません。 私が見ていられる範囲には限りがあるので、顧客の数を増やせば、同じことが自分の仕事でも起きます。

だから、始まりを重ねないようにしている、というだけです。



もう一つ、今回の件について、当社の立場を書いておきます。

①に書いたとおり、書き換えられたBunを持っているのは、Anthropicという会社です。そしてVol.05とVol.08で書いたとおり、当社は日々の仕事を、その会社のAIに頼って回しています。自前では持っていません。

では、そこが使えなくなったら、どうするか。

1日では、移れません。 ですが、1ヶ月あれば移せます。 別の会社のAIに切り替えて、同じ仕事が回る状態まで戻すのに、それくらいです。

ただし、まったく同じものにはなりません。 出てくるものの方向が、少し変わります。同じ指示を出しても、返ってくるものの癖が違う。

これが、いまの当社の位置です。替えはあります。ただし、切り替えは一瞬ではないし、同じものでもない。

——ここは、読者ご自身にも当てはめられるところだと思います。いま使っている道具が明日止まったとして、どれくらいで戻せるか。 そして、戻したものは、同じものか。


そのうえで、明日できることを書きます。AIの話ではありません。

いま社内にあるもので、「受け取れていないもの」を一つ探してください。

外から買ったもので言えば、

  • 買ったが、使われていないシステム
  • 作らせたが、読まれていない資料
  • 導入したが、一部の機能しか動いていない仕組み

そして、自分たちで作っているものも見てください。 こちらのほうが、たぶん多い。

  • 毎月出しているが、誰が読んでいるか言えない報告書
  • 転記しているが、その先で使われているか分からない数字
  • 回しているが、それで何かが変わった記憶がない承認

必ず一つはあります。 そして、それを見つけたら、次の問いです。

それは、品質が悪かったから使われていないのか。

それとも、受け取る人が社内にいなかったからか。

たいていは後ろです。 そして後ろだった場合、同じものをもう一度買っても、また使われません。

買い方を変えるのではなく、受け取る人を先に決める。 順番はそちらです。

そして、社内の作業のほうには、もう一つ先があります。受け取る人が見つからなかった場合です。

そのときは、受け取る人を決めるのではなく、やめてください。

——ここで、順番を間違えないでほしいところがあります。「まずAIで速くしよう」と考えたくなる作業ほど、要注意です。 面倒だから目に付くわけですが、面倒だからこそ、いままで「要りますか」と言う人がいた。

速くした瞬間に、その声は消えます。 そして無駄は、安くなって、居座ります。

そしてもう一つ、これから増える判断について。

「AIで速く作れます」と言われたとき、速さは値段の話に見えます。 ですが、速く作られたものを抱えるのは、あなたの会社です。

——明日、こう話してみてください。「AIで11日で作り直したソフトがあるらしいよ。テストも通ってるのに、使ってた側が『ついていけない』って離れたんだって。……うちが去年入れたあれ、ちゃんと受け取れてるんだっけ」


CoBANTO3-AIチャット

https://www.netkomuten.tokyo/lp/co-banto3-ai

本紙のバックナンバーを記憶し、本紙の読み方(戦略の階層・歴史循環)で、あなたの会社の状況に当てて答えるAIチャットです。記事は「地図」ですが、地図は現地には当たりません。「この号の話、うちの場合はどうなるのか」を訊く場所として用意しました。

ご利用は事前購入のクレジット制です(1,000円から)。月額の契約ではないので、解約の手続きはありません。使った分だけ減り、無くなれば止まります。

読者登録をいただいた方に、無料クレジットを500クレジット追加させていただきました。ぜひ使ってみてください。


ライトノベル「ようこそ、東京ネット工務店へ」

https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part1/articles/ch10

小さなIT企業の現場を書いた小説です。毎号1話ずつご紹介します。

今号の話:〈第一部 夏編10「夏の終わりに」〉

一年目の夏が終わります。タクヤが、この半年を振り返ります。


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