AIコーディングで単純なコスト削減にはならない
従来の開発はプログラマーが要件や仕様の詰めの甘い部分を吸収していたが
プロンプト作成→AIコーディング という流れで「要件・仕様」を事前に明確にしなければいけない
曖昧さを吸収する担当者がいないと思えば良い。
プログラマーは作りながら具体例が目の前で出来上がっていくため、要件や仕様の曖昧な部分を発見する速度が速く、実物を触っているためその精度も高かった
AIプロンプト経由のコーディングは仮設システムを触らずに事前に要件・仕様を明確にする必要があり、そこが難所となる。
当然、AIに作らせてみると勝手に設定やテーブル項目を追加したり、そもそも指示が足りませんと返してくるかもしれないので、対話的に仮設システムを触りながら要件を明確にする事は可能かもしれない。
ただし、それも対話する根気であったり、勝手に追加された設定や項目が正しいかを判断する能力が必要となり、技術者不要とか、安易にコスト削減とはならないはずです。
AIコーディングのコスト増減
開発コスト → 微増
検証コスト → 増
保守運用時のコスト → 減少、精度の向上
多分、このようになると思います。
コーディングパートについては前項で述べたように能力も必要ですし、能力があった上にコスト微増だろうという話でしたが、重要なのは作ったものが正しいかを確認する検証フェーズで、ここも人任せで吸収してもらっていた箇所を言語化する必要が出てきます。
悪い事ばかり書きましたが、AIコーディングが走り出したら、保守・運用フェーズは多少楽になるはずです。
検証から内容を推定させるとか、修正箇所から検証内容を推定させるとかで抜けが少なくなりますし
コードの保守する必要が無いため、オブジェクト指向とか責務分けと付き合うコストがなくなり
AIに作らせて検証はしっかりやるという流れで運用できるはずだからです。
AIコーディングの特徴
まとめると次のようになると思います
- 要件、仕様の明確化が必要
- 要件毎の検証の言語化が必要、網羅性も当然必要
- 保守、運用フェーズで精度向上が見込める
「AIでコスト削減」というフレーズが飛び交い、実際やってみるとそうでもないなと思ったので文章にしてみました。