なんでもかんでも生成AIに任せるな。

生成AIは、創造的・あいまいなタスクに強い。一方、ルールが明確で、入力が同じなら出力も同じ「決定論的」なタスクは、従来のプログラムで処理すべきだ。
にもかかわらず、最近「このタスク、生成AIでやらせればいいんじゃね？」という声をよく聞く。

でも、ちょっと待ってほしい。

生成AIは万能じゃない。従来のプログラミングの方が向いていることも全然ある。
そこを一旦冷静に考えてほしい。

ハンマーしか持たない人間は、ネジすらぶっ叩こうとする

生成AIは確かに便利だ。だが、何にでも使っていいわけじゃない。
決定論的に処理できるものは、Pythonなりで書いた方がいい。生成AIを使う必要はない。

たとえばこんな話があるかもしれない。

「いまExcelマクロで動いてるCOBOLシステム用テストデータ作成ツールを、生成AIでやらせたい」

やめておけ。それで動いているなら、そのまま使えばいい。無理に置き換える必要はない。

「生成AIを使わないと時代遅れな気がして不安」
「生成AIを使えば、今よりもっと良くなるかもしれない」

その気持ちはわかる。
けれど、使うこと自体が目的になった瞬間、それは道具ではなく祈りになる。

Excelマクロが「嫌」？

なにが嫌なのかよくわからないな。
動作要件を満たしていて、業務として成立しているなら、それはそれで「正しい」。どれだけレガシーであっても。

「なんとなく嫌」みたいな雑な感情でシステムを変えようとするな。もし変えるのであれば、まずその“嫌な理由”を言語化しろ。ペインポイントを明確にするところから始めよう。無駄にタスクを増やしてはならない。

保守性に難がある？そういうことも確かにあるかもしれない。ならばPythonでリプレイスすればいい。
生成AIに置き換える理由にはならない。

なるほど。であれば尚のこと現状のExcelマクロのままでいいんじゃないか？

それでもPythonにしたいのであれば、ExcelをCSVやJSONなど、構造化されたデータ形式に変換するところから始めよう。

「変換しようにもセル結合があるから難しい」？
「JSONは印刷に不向き」？

それならまずフローを見直せ。見た目に意味を持たせるな。構造に意味を持たせろ。
どうしてもExcelが欲しいなら、JSONからExcelを作るフローを組め。

どうしても生成AIを使いたいなら、「ツール呼び出し分類器」として使え。

「どの処理を呼び出すか」をAIに任せ、処理自体はPythonなどの決定論的なコードで行う。これが生成AIとの健全な付き合い方だ。

生成AIは便利だ。
だが、道具には使いどころがある。

闇雲に使うな。目的と手段を取り違えるな。
火を盗んだプロメテウスに倣え。だが、火に跪くな。