はじめに

「新しいプログラミング言語を学ぶのが億劫で、慣れ親しんだ言語から抜け出せない」――これは多くの開発者が長年抱えてきた共通の課題です。しかし、2026年現在、この「言語習熟の壁」が急速に崩壊しつつあります。

著名な開発者であるArmin Ronacher（アルミン・ロナッハー）氏は、自身のブログ記事「Fast and Hard Code」において、Twitter（現X）上のミームである「プログラミングは解決された（programming is solved now）」という言説に触れつつ、AIエージェントの台頭が言語選定のあり方を根本から変えつつある現状を指摘しています。本記事では、なぜ今、あえて「難しい言語（hard languages）」が選ばれ、高速なソフトウェアが量産されているのか、その背景と実態に迫ります。

AIエージェントが解消する「言語習熟の摩擦」

従来のソフトウェア開発において、新しい言語の採用には高いハードルが存在しました。文法の習得、エコシステムの理解、特有のバグパターンの把握など、人間が新しい言語に「慣れる」ための摩擦（フリクション）は無視できないコストだったからです。

しかし、LLM（大規模言語モデル）やAIエージェントの登場により、この摩擦の意味合いが大きく変化しています。人間にとって難解な言語であっても、AIエージェントにとっては障壁になりません。結果として、開発者は自分が全く知らない言語であっても、AIに指示を出してコードを書かせ、必要に応じて別の言語へ書き直させることが容易になりました。これにより、言語選定における「習熟度」の重要性が低下し、言語の「マーケティング（認知度や評判）」に基づいて技術が選ばれる傾向が強まっているとRonacher氏は指摘しています。

A professional 3D illustration of a futuristic software development environment, where a human developer and a holographic AI assistant work together to optimize complex, high-performance code written in Rust or Zig. The atmosphere is clean, modern, and focused on speed and efficiency.

ポイント: AIエージェントの普及により、人間にとっての「言語習熟の摩擦」は無効化されつつあり、開発者は言語の難易度に関わらず、純粋なパフォーマンスや特性で技術を選択できるようになっている。

「Fast and Hard Code」を支える2つの潮流

Ronacher氏は、これまでRustなどのシステムプログラミング言語を選ばなかった層が、次々とRustコードを出荷している現状に驚きを示しています。この「Fast and Hard Code（高速で難解なコード）」への移行を後押ししているのは、以下の2つの潮流（バイブスシフト）であると同氏は分析しています。

1. 高速なソフトウェアへの回帰: 肥大化し遅くなった現代のソフトウェアに対する反動として、より高速で軽量、かつ効率的なソフトウェアを求める声が強まっている。

2. デグレードのないAI最適化: LLMが、既存の挙動を破壊（デグレーション）することなく、コードのパフォーマンスを極限まで最適化することに極めて長けている。

Mitchell Hashimoto氏、Charlie Marsh氏、Jarred Sumner氏、Daniel Lemire氏といった開発者たちは、かねてより高速なソフトウェアへの強い執着を持っており、同時にAIエージェントによるコード生成にも受容的であるという共通点を持っています。彼らの先駆的な取り組みに触発され、多くの開発者がこの波に乗り始めていると推測されます。

RustとZig：難解なシステムプログラミング言語の台頭

この潮流の恩恵を受けているのはRustだけではありません。よりシンプルながらも手動メモリ管理を伴う「Zig」もまた、大きな注目を集めています。

興味深いことに、Zigの創設者やコアコミュニティの多くは、AIによるコード生成に対して否定的な姿勢を示しているとされています。しかし、そうしたコミュニティの意向とは裏腹に、AIエージェントはZigのコードを書き、最適化を施しています。実際のビジネス事例として、Cloudflare（クラウドフレア）の新しい「Artifacts」サービスでは、純粋なZigで書かれたGitプロトコルエンジンが採用されていることが明らかになっています。

「autoresearch」などの自律型リサーチツールを活用すれば、開発者が言語特有の高度な最適化トリックをすべて把握していなくても、エージェントを稼働させるだけで高速かつ軽量なプロジェクトを実現できる時代が到来しているのです（もちろん、開発者自身に知識があればより効果的であることは言うまでもありません）。

A professional 3D illustration showing a comparison between traditional slow software and modern ultra-fast, lightweight microservices. One side shows heavy, cluttered server racks, while the other side shows sleek, glowing, and highly efficient energy-efficient processors, symbolizing performance optimization.

ビジネスでどう活かすか（中小企業・個人事業主への示唆）

この「Fast and Hard Code」の潮流は、大企業やコアなシステム開発者だけでなく、中小企業や個人事業主にとっても極めて重要な示唆を含んでいます。

インフラコストの劇的な削減: AIの力を借りてシステムの一部をRustやZigなどの高速・軽量な言語に置き換えることで、サーバーの消費リソースを最小限に抑え、クラウド利用料金を大幅に削減できる可能性がある。
ノーコード・ローコードからの脱却と差別化: これまで開発リソースの制約から避けていた「パフォーマンス重視の独自システム」を、少人数のチーム、あるいは個人開発者であってもAIエージェントを駆使して短期間で構築できると期待される。
次に試せるアクション: 自社で稼働しているボトルネックとなっているWebAPIやバッチ処理の一部を、AIエージェント（GitHub Copilotや各種LLM）を用いてRustやGo、Zigなどで書き直すプロトタイプ作成に着手してみることを推奨する。

ORBIT編集部としては、AIが生成するコードの品質向上に伴い、今後は「開発速度」と「実行速度」を妥協なく両立できる時代が本格化していくと見込んでいます。

まとめ

LLMの登場初期は「誰でも簡単にWebアプリが作れる」という平易な方向への進化が注目されましたが、2026年現在のトレンドは「AIの力で、より難解で、より高速なシステムを構築する」という、プロフェッショナル領域の深化へとシフトしつつあると考えられます。

人間にとっての言語の難しさは、もはや大きな障壁ではなくなりつつあると考えられます。パフォーマンスを妥協しない「Fast and Hard Code」の思想を取り入れ、AIエージェントを強力なパートナーとして迎えることで、次世代の高速なソフトウェア開発をリードしていくことができるでしょう。

よくある質問 (FAQ)

Q: AIを使えば、人間はRustやZigの知識が全くなくても開発できますか？

A: AIエージェント（autoresearchなど）の活用により、開発者がすべての最適化トリックを知らなくても高速なソフトウェアを構築可能になったとされています。しかし、元記事でも「知識があれば大いに役立つ（knowledge greatly helps）」と言及されている通り、エージェントが出力したコードの意図を正確に理解し、バグを修正するためには、言語やハードウェアに関する基礎知識を人間側が保持していることが推奨されます。

Q: ZigコミュニティはAIに否定的とのことですが、利用に問題はありませんか？

A: コミュニティや創設者がAI技術に対して否定的なスタンスを取っているとしても、Zigという言語自体のオープンソースライセンスや仕様に制限がかかるわけではありません。Cloudflareが純粋なZigでGitプロトコルエンジンを構築しているように、言語の持つ「高速・軽量」という純粋な技術的メリットを享受するためにAIを活用することは、技術選定の合理的な判断であると考えられます。

Q: 中小企業がRustやZigなどの「難しい言語」を導入する際のリスクは何ですか？

A: AIエージェントの支援によって開発初期のハードルは下がりますが、長期的なメンテナンスや、AIが解決できない複雑なメモリ関連のエラーに直面した際、社内に有識者がいないとトラブルシューティングが難航するリスクが推測されます。まずはシステムの一部（マイクロサービスやバッチ処理など）からスモールスタートし、段階的にノウハウを蓄積していくことが重要であると考えられます。

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参考資料

Fast and Hard Code (参考資料, 2026-08-21)