最近、 Claude AI を使って自分のコードをレビューしているときに、面白いことに出くわしました。
日中は回答が速いものでした。ファイルを貼り付けて提案を求め、迅速に反復し、ワークフローは滑らかに感じられました。
しかし、同じことを夜遅く—おおよそ午後9時頃以降—に試してみると、体験は大きく変わりました。
回答は突然はるかに長くかかるようになりました。
時には返答を得る前に、あの人は長い間 「思考中」 のように黙って座っていることもありました。
最初は自分の側に何か問題があると思いました：
- おそらく私のインターネット接続
- おそらくブラウザのタブ
- おそらく貼り付けたコードが多すぎた
しかし、日を変えて何度か試した後、同じパターンに気づきました。
おそらくピーク使用量が原因です
私の推測はかなり単純です。
夕方は多くの開発者が以下に取り組み始める時間です：
- サイドプロジェクト
- オープンソース
- その日のデバッグ作業
- AIツールの実験
だから Claude、ChatGPT、Gemini のようなツールは、その時間帯におそらく大量のリクエストの急増を受ける時間帯です。
そして何百万ものプロンプトが一斉にシステムに到達すると、応答時間は自然と遅くなります。
なぜ開発者はそれをより強く感じるのか
面白い点は、開発者がこれをおそらく他の誰よりも強く感じているということです。
AI をコードレビューやデバッグに使用しているとき、通常は連続して複数のプロンプトを送っています：
- レビューを依頼する
- 改善を依頼する
- 何かを明確にする
- 別のアイデアを試す
そのワークフローは迅速なフィードバックに依存しています。
そのループにいると、小さな遅延でもフラストレーションを感じ始めます。
実際には文句ではありません
公平を期すと、これらのシステムは裏で膨大な作業を行っています。この規模でモデルを動かすのは非常に高コストです。
しかし、時刻が実際に体験に影響を与えることに気づくのは興味深かったです。
今、他の開発者が夜間にコードレビューのために AI ツールを使用する際に同じことに気づいているかどうかを知りたいです。
私だけでしょうか、それとも AI には 「ラッシュアワー」 もあるのでしょうか？
