AmazonのAIガイドラインは、人工知能の利用を慎重に選択するようソフトウェアエンジニアに促している。トークン消費量やコード生成量で成功を測ると、有用な成果を示せないままコストや複雑さが増す可能性があると警告した。

重要ポイント

  • Amazonは2026年10月27日にこのメモを公開した。社内では9月に回覧されていた。
  • 広報担当者によると、同社は従業員のトークン使用量に上限を設けていない。
  • Amazonによると、AIの利用状況を示す指標は他のデータと併せて考慮し、長期的な成果を重視すべきだという。

AmazonのAIガイドラインは活動量より成果を重視

このメモは、AIが業務に組み込まれるなか、Amazonにおけるソフトウェア開発エンジニアとマネージャーの役割の定義を見直すものだ。開発者が成果をほとんど考慮せず、可能な限りAIを使う「トークンマキシング」を控えるよう促している。

Amazonは、トークン使用量、導入率、コード変更やレビューの指標について、チームや組織全体でのAI利用を評価する方法としては重大な欠陥があると説明した。これらの指標を全面的に無視するよう求めたわけではないが、他のデータと併せて、トークン使用量やコード生成を慎重かつ適切な判断のもとで考慮するよう従業員に促した。

同社はまた、エンジニアがあらゆる業務でAIを使わなければならないと感じるべきではないと述べた。現行のAIツールでは効果が得られない業務を見極めることこそ、Amazonが求める判断力を示すものだとメモは指摘した。

生産性とAIツールのコスト

トークンとは、AIモデルが処理・生成するデータの単位だ。AIの利用料金が増えるなか、一部の企業は従業員によるトークン使用を制限したり、特定の業務でより安価なオープンソースモデルに切り替えたりしている。広報担当者によると、Amazonはトークン使用量の上限を設けていない。

2026年5月、Amazonは従業員がランキングを上げるためにトークンマキシングをしていると判明したことを受け、社内のランキング表を廃止した。

Amazon Web Servicesの副社長兼ディスティングイッシュト・エンジニアであるマーク・ブルーカー氏は、エンジニアリングの生産性を評価する際、ローンチ件数や本番環境への変更の成功件数などを含む機能提供の速度といった指標を検討してきたと述べた。また、重要でない問題にトークンを費やすことを避けながら、試行錯誤の余地も確保する必要があると語った。

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