Hacker Newsが問う「AI app boomは実際どこに現れているのか」

2026年3月24日、200 pointsと230 commentsを超えたHacker News postは、いまのagent hypeの下にある問いを改めて表に出した。AI coding toolが本当に2x、10x、あるいは100xの生産性向上を生んでいるなら、なぜ世の中は目に見えて新しいsoftwareであふれていないのか。このthreadは、逸話ではなくpackage-registry dataでその問いに答えようとするAnswer.AIのessayを取り上げた。

記事はPyPIから始まる。公開されていて規模が大きく、継続的に測定できるからだ。package creationの推移を見ると、ChatGPT後にCambrian explosionと呼べるような急増は見えない、と著者は述べる。new packageのspikeはあるが、それらはdurableなsoftware creationというよりspamやmalware floodの反映だという。そこで著者はより厳しいproxyへ進む。2025年12月時点で最もdownloadされたPython package 15,000件をbirth yearごとにまとめ、median release frequencyを追跡した。

ChatGPT後に生まれたpackageは、古いcohortより初年度のupdate頻度が高く、2014 cohortの6 releases/yearから最近cohortの13 releases/yearまで上がっている。

ただしその緩やかな上昇は2019年ごろから始まっており、essayはこれをLLM coding toolと同じくらいCI adoptionとも整合的だとみている。

最も大きな変化はpopular AI packageに集中しており、median 21-26 releases/yearまで跳ねた一方、popular non-AI packageは10前後にとどまった。

この違いがHN discussionを動かした。あるcommenterは、欠けているoutputは本当に欠けており、広いsoftware economyにはまだ目に見えるAI dividendがないと主張した。別の人々は、AI-generated softwareはこの分析が取りこぼしやすい場所に落ちていると反論した。localなone-off tool、personal automation、Show HN project、PyPIに公開されないself-hosted utilityがそれだ。つまり議論は単なる生産性ではない。outputをどこで観測するのか、何を「real」 appと呼ぶのかの議論でもある。

重要なのは、この文章が「AIは何もしていない」と言っているわけではないことだ。著者の主張は、measurable effectが狭く集中しているという点にある。いまPyPIで最も明確に見える信号は、software creation全体の普遍的な急増ではなく、AI ecosystem内部、とくに最もpopularなpackageでrelease cadenceが速くなっていることだ。これはmarketing narrativeよりかなりsoberな図であり、AIが実際にどこでcurveを動かしているのかを判断するteamには、むしろこちらの方がoperationalだ。原典: Answer.AI analysis、分析コードは GitHub。コミュニティ議論: Hacker News.