文 | Kaori

编辑 | Sleepy

「Meta が90%の人員を削減したとしても、Instagram、Facebookなどのソフトウェアは正常に動作します」。

Eva は Meta でシニアエンジニアを務めており、解雇リストには載っていません。業績は良好で、積極的にAIツールを取り入れようとしています。

しかし彼は「安全な人間など誰もいないし、皆危険だ。ただ、いつかは問題が起こるだけの話だ」と述べました。

これは業績評価のあり方、昇進のあり方、経営の運営、さらには努力そのものがどのように定義されるかについての物語です。ザッカーバーグをはじめとする関係者、初任給のジュニアエンジニアに至るまで、誰もがこの嵐がいつ終わるのかを正確には予測できません。

人員削減は実際に行われていますが、理由は不正直です

2022年以降、Meta は約25,000人を解雇しています。

2022年11月には11,000人、2023年にはさらに10,000人を解雇し、ザッカーバーグはこれを「効率の年」と称しました。2025年1月、ザッカーバーグは内部メモで、最下位のパフォーマーの5%、約3,600人を解雇することを発表しました。2026年3月にはさらに700人が解雇されました。ロイター通信によると、5月下旬にはさらに約8,000人を解雇する予定で、これはグローバルの約79,000人の従業員のうちの10%に当たり、後半ではもう1ラウンドが予定されています。

人員削減は現実のものですが、AIがこれらの人々の仕事を奪ったからというわけではありません。

Eva によれば、この段階で解雇された人々の大部分は、AIがなくても同じ結果になったでしょう。「数年前、CS業界全体が実際の需要を遥かに超えて人材を採用していました。業界全体が好景気で、資本が過熱し、株価が上昇していた時期に、多くの企業が大量採用を行いました。マスクがTwitterを買収した後、ほとんどの従業員を解雇しましたが、アプリは引き続き利用可能でした。その当時、AIはどこにもありませんでした。」

2026年、Metaのキャピタル支出見通しは1,150億〜1,350億ドルであり、2025年の2倍近くです。この全額がデータセンターやGPU、AIインフラへ流れています。解雇によって節約されたお金は、計算能力に向けられています。

この時点でAIの果たす役割は、まるで手堅いカードのようなものであり、企業は効率が向上したと外部に宣言し、これだけ多くの人員が必要ないと主張できるのです。

小さな企業は機敏であり、大企業に成長すると意思決定が遅くなり、新興のユニコーン企業やスタートアップに勝てないことに気づき、リストラ、フラット化、コア製品への焦点化を開始しました。AI はこのすでに起こっていたサイクルを加速するだけです。

AI がパフォーマンス評価に参加する場合

ただし、AI の介入は、リストラのいくつかのルールを変えました。

Meta の元のパフォーマンス評価方法は、シリコンバレーの大手企業ではかなり特異でした。マネージャーは直接採点をせず、自己評価、同僚の評価、自身の観察を総合してパフォーマンス格付け文書を作成します。

その後、Calibration Meeting と呼ばれる段階に入ります。同じレベルの約十数人が一緒になり、各マネージャーが交代で部下のパフォーマンスを述べ、なぜその人が特定のレベルに値するのかを説明し、皆で議論し、最終的に全員に格付けを行います。

このプロセスは手間がかかりますが、その価値は多角的な視点と同じレベルの横断比較を導入し、単一のマネージャーの好みが結果を決定するのを難しくしています。Eva はこれを比較的公正だと考えています。

2026 年初め、Calibration Meeting はキャンセルされました。Eva は、「会社が半年ごとのパフォーマンス評価に戻る理由は、AI を使用することで、マネージャーが自己評価を補助するために AI を使用できるようになり、それほど多くの協力段階がもはや必要なくなったため、プロセスが迅速化できるようになった」と説明しました。

同時に、Meta は Checkpoint という AI パフォーマンストラッキングシステムを導入し、社員の Google Workspace などの内部システムでの作業データを自動的に集約し、マネージャーに寄与の要約を生成します。ソフトウェアエンジニア向けには、Checkpoint は、AI が生成したコードの割合を含む 200 を超えるデータディメンションを追跡し、同時にエラー率、バグの関連数などの指標を監視します。

Meta のチーフ人事責任者である Janelle Gale は、2025 年末の内部メモで、AI 協調能力が 2026 年のパフォーマンス評価の中核基準になると明言しました。

さらに、Meta のエンジニアがコードを1行書くたびに、システムは自動的にパーセンテージを付けて、そのコードの何パーセントがAIの支援を受けているかを表示します。このデータは既に評価の指標の一部となっています。

各チームは状況に応じて最低限度を設定し、例えば、コードの50%または90%はAIによって生成される必要があります。この基準を達成する必要があり、基準を満たした後も、パフォーマンス評価は依然として仕事の実際の価値をどれだけ提供したかを見ます。「企業の考え方は、まず使ってみて、使いこなせるかどうかを見ることです」とEva は述べています。

AI の利用率をパフォーマンスに組み込むことは、ある種の強制的な普及メカニズムのようであり、よく使う人には報酬が与えられない一方、使わない人には罰が科されます。

この考え方は Meta 社固有のものではありません。

2026 年 3 月の GTC 大会で、NVIDIA の CEO である黄仁勲は、将来、会社のすべてのエンジニアが年次のトークン予算を持つ必要があり、基本給に加えてさらに半分の金額を AI 消費のために割り当てる必要があると公言しました。彼はさらに、年収 50 万ドルのエンジニアが AI に年間 25 万ドル未満しか費やさなかった場合、「深刻な懸念を抱くだろう」と述べています。

黄仁勲はトークンを売る人です。いかなる商人も自身の商品を宣伝しないはずはありませんが、Meta もかつてこのような数量化への熱狂的な傾向に走ったことがあります。

ある従業員が内部ネットワークで、「Claudeonomics」という名前のランキングを自発的に作成し、Anthropic の Claude モデルにちなんで名付けられ、8.5 万人の従業員の AI トークン消費量を追跡しました。30 日間で、会社全体で 600 兆トークン以上が消費されました。

ランキングには銅メダルからエメラルドのバッジレベルが設定され、上位 250 人は Token Legend、Cache Wizard などの称号を獲得します。第1位の従業員は 30 日間で 2810 億トークンを消費し、ランキングを上げるために AI エージェントを何時間もアイドリングさせ、実際のタスクを実行せずに純粋にトークンを消費しました。生産性をトークン消費量で評価することは、トラックの運転手を燃費で評価するのと同じであり、エンジンが回っているということは配達中であるとは限りません。

Eva は自分のチームでランキングのプレッシャーを特に感じませんでした。「とにかく、私たちとそのランキングには直接の関係はないので、やるべきことはやるだけです。みんなが楽しめるものとして眺めるだけです」。マネージャーもそれについて触れませんでしたが、ランキングサイトが停止した後も、基盤となるロジックは消えませんでした。コードの AI 生成割合は引き続き追跡され、最低ラインは存在し続けます。

そして、誰もが AI を使うように促されると、各人のアウトプットは向上し、そのためパフォーマンス基準自体も向上します。「60% の人がより良い仕事をすれば、その基準も必ず向上します。それがその「より良い」の内、何が AI によるもので、何が徹夜によるものであるかは言い切れません。」

内卷の風がシリコンバレーにも吹いた

Eva の上司もプレッシャーにさらされています。「他の上司は皆、下の人々を熱心に内卷させており、もし成功しなければ、自分のポジションも保証されません。」

『ウォールストリートジャーナル』によると、Meta は新たに AI アプリケーションエンジニアリング部門を設立し、マネージャーとエンジニアの比率が 1:50 で、1 人のマネージャーが 50 人を管轄し、シリコンバレーの従来の上限である 25:1 の2倍になります。

Gallup のデータによると、全米のマネージャーの平均管理人数は、2024年の10.9人から2025年の12.1人に上昇しましたが、Meta の 50:1 は依然として業界平均の4倍以上です。

Eva はこの変化を肌で感じています。通常、大手企業では1人のマネージャーが十数人を管轄します。あなたのキャリアプランを手助けしたり、1対1で話をしたり、あなたのニーズを把握したりするためです。

1:50 というのは、以前5人のマネージャーがいたチームが今では1人だけで済むことを意味し、残りの4人はポジションを失いました。

しかし、この新しい部門が実際にどのように機能するのか、誰もわかりません。外部からの声は、この変更が悲劇的な結末を迎えるだろうと考えています。

「他の部門は当面、従来の管理スタイルを維持しています。マネージャーは引き続きキャリアプランについて1対1で話す必要がありますが、すべての人がこの状況が長く続くとは考えていません。一部のグループは既に基層のマネージャーを削減し、1層の管理者だけが直接すべての人を管理するようにしています。」

経営陣自体も、自らの仕事がもはや意味をなさなくなっているかどうかという問いに直面しています。「みんな同じ状況にいます。あなたの立場がまだ必要かどうかという問題に直面しなければならない。リーダーにとっても同じです。彼らの日々も以前ほど良いものではありません。」

AI は確かにマネージャーの効率向上に役立っており、部下が最近書いたコード、投稿した内容、出席した会議などを自動集計し、定期的にレポートを生成しています。以前はリーダー自身が手探りで探さなければならなかった情報が、今では AI がまとめてくれるため、リーダーは簡単に確認できます。

しかし、効率向上のもう一つの側面は、管理がより安価になり、安価なものには常に代替手段が存在するということです。

内輪差であふれ返り、最終的に直接的な影響を継ぐのは、底辺で働く初級職の人々です。

高級エンジニアとして、Eva はプロジェクトを計画する際、小さなバグを見つけた場合、以前は初心者エンジニアに依頼していました。しかし今では、問題がさほど深刻でない場合は、AIウィンドウを開いて数分で完了します。「初心者エンジニアとコミュニケーションを取る必要はありません。自分でサクッとやってしまいます。」

大規模なプロジェクトには依然として人手が必要ですが、初心者エンジニアの作業量を支えてきた些細な仕事は、高級エンジニアの手元の AI によってスムーズに処理されています。

Evaの話すスピードは非常に速いです。「もし早い段階でエンジニアリングマネージャーであり、プロダクトマネージャーであり、エンジニアであり、デザイナーであることができるのであれば、他の誰か全員の仕事をこなせるような、自身で機能やチームを立ち上げることができるようなスキルを持っていると、他の人よりも解雇される可能性は低くなるかもしれません。」

最終的にどれだけの人が残るかについて、Evaは笑顔で「この時点で、メタ（Meta）は半分の人間しか残っていなくても運営できるでしょう。AIが謳っている速度で発展を続ければ、最終的にはプログラマーの10%しか残らず、残りの90%は失業者となるかもしれませんが、それでもメタは存続できるでしょう。」と述べています。

誰も安全ではない、ザッカーバーグも含めて

誰も自分が安全だと感じていません。

上位リーダーはプレッシャーを感じています。他の上位リーダーが巻き込まれているためです。マネージャーはプレッシャーを感じています。管理範囲が1:15から1:50に拡大する可能性があるためです。シニアエンジニアはプレッシャーを感じています。基準がますます高くなっているためです。ジュニアエンジニアはプレッシャーを感じています。彼らの仕事がシニアエンジニアのAIによって容易に消化されつつあるためです。

さらに、ザッカーバーグ自身も不安の中にいます。

不確実性が高いAI時代。Claude Codeが新機能を1つリリースするたびに、1社が潰れる可能性があります。Claude Designのアナウンス後、Figmaの株価が大きく変動し、SaaS業界全体が1つずつ分解されています。

ソーシャルネットワークは壁を持っているように見えますが、その壁は想像していたよりも薄い。EvaはQQからWeChatへの移行は1〜2年で行われたと感じています。

ザッカーバーグは会社の展望を心配しつつ、大規模な人員削減を進めています。Evaによれば、従業員としては、これは一種の経営戦略です。「彼が残したいのは、最もエキサイティングな人々、最も賢い人々です。最良の方法は何か？彼は報酬を提供するよりも、人員削減がより効果的であることを発見したのです。」

不安感を生み出すことが、賞与よりも生産性を促進する上でより有効であるかもしれません。

ただ、この戦略にはコストがかかります。最高水準のエンジニアはこのようなプレッシャーを常に耐えることはできません。彼らは従業員を尊重する場所に転職してしまう可能性があります。人員削減は怠惰な人を追い出すことができますが、最善の選択肢を持つ人々も追い出す可能性があります。

Eva自身が残留した理由は非常に現実的であり、シリコンバレーは今は少しエキサイティングになりましたが、国内と比べるとまだまだマシだと彼女は述べています。

しかしながら、これらの個々の選択の背後には、全体としての業界のトレンドが避けられない状況にあることを考慮する必要があります。「AIがほとんどの仕事を置き換え、インターネット産業はもはや過去のように非常に忙しくせずに多くのお金を稼ぐことができる栄光な状態には戻れないでしょう」とEvaは考えています。

負けたら参加する

AI は在籍従業員の作業方法を変革し、新入社員の選考方法も同様に変化しました。

Meta のエンジニアの面接は従来、3つのセクションに分かれていました：コーディング、行動面接質問、システム設計です。コーディングではアルゴリズムの問題が与えられ、たとえばデータを並べ替えるなどです。どのアルゴリズムを選択するか、パフォーマンスとコストの考慮を問われます。行動面接は主観的で、フィードバックや対立の対処方法を尋ねます。システム設計は通常、シニアレベルで質問されるアーキテクチャの設計問題です。

2025 年 10 月、Meta は面接に AI コーディングセクションを導入しました。以前は2つの純粋なコーディングラウンドがありましたが、現在は1つの従来のコーディングラウンドと1つの AI コーディングラウンドに変更されました。候補者は CoderPad 環境で複数ファイルの複雑なプロジェクトを受け取り、右側にAIチャットウィンドウがあり、GPT シリーズ、Claude シリーズ、Gemini、Llama を含む複数の AI モデルを面接中に切り替えて使用できます。60分以内に、目にしたことのないコードベースを理解し、問題を解決し、AI の助けを借りて機能を実装したりバグを修正する必要があります。

問われているのはコーディングのスキルではなく、提示したコードや AI との協力能力です。AI が生成した結果は正しいか間違っているか、一部正しいか一部間違っているかもしれませんが、どのように AI と対話して満足のいく結果を得るか、およびAIが生成したコードが最適かどうかを判断できるかどうかです。面接官はあなたの各プロンプトと各インタラクションをリアルタイムで常に見ています。

Eva によれば、これは非常に実践的な作業環境に近いため、候補者が最新のツールを使って短時間で複雑な課題を解決できるかどうかを見ています。

新しい入口基準は、将来この業界に参入する人々が最初の日から AI と協力する能力を持っていることを意味します。この面接ラウンドを経験した候補者は、振り返りで、AI によって面接が簡単になったわけではなく、基準が高くなり、AI の支援があるときには、同じ時間内により複雑な問題を解決することが期待されるとまとめました。

この状況に直面すると、Eva の採用した戦略は、打ち勝てないときは参加することです。

「これが流れで、あなたが変えることはできません。AI を使わないで抵抗することは役に立ちません。」

Eva の日常の作業方法はすでに完全に変革されており、多くの AI ウィンドウを同時に開いて、異なるタスクを並行して処理させています。「あなたには1つの脳しかないので、同時に1つのことしかできません。しかし、AI の利点は、10個を走らせて、それぞれが異なるタスクを行うことができることです。」

チャレンジから実践まで、約1ヶ月。

彼のAI使用範囲は、業務のほぼすべての段階をカバーしており、プロジェクトの計画時に文書を作成し、ブレーンストーミングを行い、オプションを比較し、潜在的な影響をSQLで計算し、コードを書き、機能が完成した後にはまとめの作成やソーシャルメディアの露出向上のためにさまざまな投稿を行うために使用している。

「最初の一握りの人たちがAIを最大限に活用する立場になる可能性があります。そして、最後に解雇される一握りの人たちにもなるかもしれません。しかし、どれだけ速く解雇されるか、最終的に本当に解雇されないかは誰にもわかりません。受け入れるしかないのです」。

この自己慰めの状況の外で、AIは異なるレベルの人々に対して非常に異なる価値を持っています。

既に十分な経験を積み、問題を認識し方向を把握できるシニアエンジニアにとって、AIは実質的なレバレッジです。以前2週間かかると頭を悩ませていた分析が、今ではすぐに始めることができます。しかし、キャリアの初期段階にいる人にとって、AIによって省かれるのは彼らが最も必要とする思考とトライアルアンドエラーの過程です。

効率は向上しましたが、学習の機会は失われました。

Evaは自分を楽観的な人や悲観的な人に分類したくありません。「この大きなトレンドを変えることはできません。まるでかつて北東部の人たちが解雇された時のように、ただ受け入れるしかありません。誰もが飲食店を開く人もいれば南方へ進出する人もいます。誰が何をするか、予想できるわけではありません。人生は長すぎます。考えても仕方がありません。」

このゲームは今まで続けられていますが、唯一確かなことは、誰もが勝者ではないということです。

BlockBeats の公式コミュニティに参加しよう：

Telegram 公式チャンネル：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流グループ：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia