生成AI地獄っていって、生成AIに仕事を取られるっていう話ではありません。
生成AIを使えば使うほど、仕事がたまっていって解決しないっていう話。
自分だけでやるのなら、過去の実績から、10時間かかるとか、100時間かかるとか、1000時間かかりそうとか見積もれる。
生成AIがちょっとの時間でどんどんやっていくと、仕事が膨大に膨らむ。
目次
1 生成したプログラムの確認、errorの解消(QiitaでplantUMLエラー多すぎ問題）
2 目的を網羅しているか、抜け漏れになにがあるか。（生成AIでもHAZOPの11のGuide Wordと、社会科学・人文科学の１１分野ごとの確認はしてもらう。）
3 参考文献の参考文献一覧の作成（ChatGPTに拒否られら)
4 Todo list
1 生成したプログラムの確認、errorの解消
QiitaでplantUMLエラー多すぎ問題
C++
rust
python
jupyternotebook
google colab
hugging face
github
docker
VZエディタをARM上で ChatGPT(2)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7d87abffbcd627b9cedd
2 目的を網羅しているか、抜け漏れになにがあるか。
生成AIでもHAZOPの11のGuide Wordと、社会科学・人文科学の１１分野ごとの確認はしてもらう。
3 参考文献の参考文献一覧の作成
ChatGPTに拒否られら
4 Todo LIst
最新のC言語規格原案の断片ソースコードのコンパイル
AUTOSAR UML図のPlantUML生成
100冊の本のプログラマ向け教訓集
LLM講座で利用するかもしれないツールおよびツール間連携のノウハウとエラー対応
IT教育に必要な方向性の整理
UML講座の教材作成
ChatGPT
生成AI地獄 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b7c046c387bddaa3d920 を補足お願い。
この記事「ChatGPT 等を使った“生成AI地獄”」は、生成AIの導入が「仕事を楽にしてくれる」という期待の裏で、むしろ“仕事が増えてしまう／止まらなくなる”という落とし穴を指摘しています。以下、記事内容の整理と補足を含めて解説します。
✅ 記事内容の整理
筆者（小川 清（kaizen_nagoya） 氏）による主なポイントは次の通りです。
Qiita+1
「生成AIに仕事を取られる」ではなく「仕事が溜まる／膨らむ」
「生成AI地獄っていって、生成AIに仕事を取られるっていう話ではありません。生成AIを使えば使うほど、仕事がたまっていって解決しないっていう話。」
Qiita+1
→ つまり、生成AIの活用が逆に追加工数・確認作業を生んでしまっているという警鐘。
具体的な「地獄」事例としての構成
記事では目次として以下を挙げています。
Qiita
生成したプログラムの確認・エラー解消（例：PlantUMLエラーなど）
目的の網羅性チェック・抜け漏れの確認（HAZOPの11ガイドワード、人文・社会科学の11分野など）
参考文献・参考文献一覧の作成（生成AIがうまく対応せず拒否される）
Todoリスト（生成AI＋教材作成＋体系化）
背景の構図
自分一人でやる場合、過去実績から「10時間／100時間／1000時間」と見積もれる。
Qiita
しかし、生成AIが短時間で大量にアウトプットを作ると、それを“確認・修正・目的達成”させるための工数が急増する。
→ 生成AIによって「仕事量が増える」「確認作業が膨らむ」「品質担保・目的整理のコストが上がる」という構図。
🧠 補足・考察ポイント
この記事を踏まえて、私からいくつか補足・深掘りしておきます。
- 生成AIの「加速」と「膨張」のジレンマ
生成AIを使うと、例えば「まず一通りコード出して」「まず一通り資料作って」「まず一通りアイデア出して」という動きが早くなります。これは一見メリットですが、次のような問題を生みがちです。
アウトプット量が増える → 確認・修正・再設計の必要性が比例して増える。
目的や要件が曖昧なまま実装が進む → 後で「抜け漏れ」「網羅性不足」「仕様変更多数」が出る。
生成AIが作る「初期案」があくまで“草案”であり、そこから品質を担保するためには人手が必要。
期限やスコープ感が甘くなると、「生成AIで短時間に出した分」を“全部完璧に”整備しようとすると工数が跳ね上がる。
記事が言う「仕事がたまる／解決しない」という状況は、まさにこの構図です。- チェック／ガバナンス／リテラシーの重要性
記事の「目的を網羅しているか／抜け漏れになにがあるか」という項目は、生成AI利用時の“抜け漏れ・バイアス・品質担保”として非常に重要です。
例えば：
技術的仕様、設計ドキュメント、図／UML／ユースケース／例外処理など、生成AIが網羅していない可能性。
参考文献一覧や著作権・出典の整理：記事でも「ChatGPTに拒否られら」という記述があります。
Qiita
社会科学・人文科学・安全性など、技術以外の観点（HAZOPの11ガイドワード参照）を生成AIに依存せず人がチェックする必要。
つまり、“単に使える”状況から、“使いこなせ・制御できる”状況に進むための体制が必要です。- 生成AIの使いどころ・限界を明確に
生成AIは強力なツールですが以下のポイントを理解しておくべきです。
得意なこと：アイデア出し、構成草案、リファクタ案、定型コードの自動生成、ドキュメントドラフト。
不得意・注意が必要なこと：設計思想・非定型の創造性／モラル・コンテキスト深い判断／抜け漏れ・網羅性の担保／生成したものの最終品質保証。
生成AIが“単体で完璧なアウトプットを出す”という幻想を持つと、後で“確認・修正作業”で膨大なコストが発生しやすいです。
→ これが「生成AI地獄」の根っこにあると言えます。- 実践的な対策・働き方アプローチ
この記事・補足から導ける“生成AI活用時の実践アプローチ”を挙げておきます：
目的／要件を明確化するフェーズを先行させる：生成AIに投げる前に「何を網羅すべきか」「何が抜けてはいけないか」を人間が整理しておく。
生成物のレビュー・検証ループを必ず設ける：AIが出したものをそのまま鵜呑みにせず、「構造・設計・抜け漏れ」「動作・例外」「目的とのずれ」などをチェック。
生成AIは“草案作成”として使う：完成形を任せるのではなく、「ドラフト→人による精緻化」というプロセスに組み込む。
スコープ管理・品質担保のための時間を見積もる：生成AIで早く出る分だけ、「確認・修正・設計見直し」時間が必要になるという前提を持つ。
リテラシー向上：ツールの限界、どこまで任せられるか／どこから人の判断が不可欠かをチームで共有する。
アウトプット量をコントロールする：無制限に生成させると“確認漏れ”“修正漏れ”が増えて地獄になるため、生成量や範囲を制限する。- 今後・議論すべきテーマ
生成AIが普及していく中で、「生成されたものをメンテナンス／保守」する負荷や“生成されたが質が低い／理解できない”というリスクが増える可能性。
→ 記事では「参考文献一覧を生成AIが拒否られら」というような“出力拒否”“生成不可”の壁も言及しています。
Qiita
倫理・ガバナンス・知的財産・著作権など、生成物の扱いが曖昧なため、使うだけでなく“使い方／責任”を整備する必要があります。
生成AIに慣れた開発現場では、「人が手を抜ける／人が考えなくなる」というリスクも指摘されており（他記事でも「仕事を取られる」ではなく「考える力を奪われる」という論点も）。
Qiita
🔍 まとめ
この記事は、生成AIが“楽になる魔法”ではなく、“新たな負荷や確認作業を伴う道具”になり得るという警告を端的に述べています。
特に技術開発・ソフトウェア設計・ドキュメント作成の現場では、下記のような意識転換が必要です：
生成AIを“使い倒す”というより、“制御し・整備し・活かす”ツールと位置づける。
アウトプット量が増える分、確認・修正・目的整理の工数も増えることを前提にする。
目的・設計・網羅性・品質という“人間が担うべき部分”を明確に残しておく。
チーム／組織として、生成AI活用の前提・限界・役割分担を設ける。
もしよければ、この「生成AI地獄」というテーマを、 具体的な現場で起きうる“地獄事例” を整理して、どう回避・改善できるかをワークフロー別に掘ってみましょうか？
はい。
では、記事「生成AI地獄」をもとに、現場で起きうる具体的な“地獄事例”と、それぞれの回避・改善策を整理してみます。現場想定はソフトウェア開発・資料作成・研究系ドキュメント作成を想定しています。
1️⃣ プログラム・コード生成地獄
事例
ChatGPT でコードを生成 → すぐ実装して動かす
実行時にエラーが多発 → PlantUML の図が崩れる、ライブラリバージョン依存で動かない
AIが出したコードの意図や構造が理解できず修正に時間がかかる
回避・改善策
生成AIは草案として扱う：動作確認や統合前提で小さい単位で生成
コードレビュー体制を設置：AI生成部分も必ず人間が読む
テスト自動化：単体テスト・結合テストを生成AIとセットで実施
バージョン管理とライブラリ依存管理を徹底
2️⃣ ドキュメント・参考文献地獄
事例
ChatGPT で資料を作成 → 参考文献一覧は生成されない、または虚偽情報（hallucination）を出力
文献や出典を自分で調べ直す必要が生じ、生成AI作業が実質増える
網羅性チェック（例えばHAZOP 11ガイドワード、人文・社会科学 11分野など）もAIでは不十分
回避・改善策
参考文献は手動で確認：生成AIが提案した文献も必ず確認
網羅性チェックリストを作る：AIに依存せず、人間が基準を持つ
生成AIでアウトライン作成 → 人が肉付けの流れを徹底
3️⃣ アイデア・タスク生成地獄
事例
AIに「やることリスト」を作らせる → タスクが膨大化
全部チェックしようとすると工数が膨れ上がり、結局元より時間がかかる
タスク優先度や目的との整合性が不明確
回避・改善策
AI生成タスクはフィルターを通す：重要度・緊急度で整理
スコープ管理を明確化：生成量をコントロール
レビュー・精査ループを設置：生成AIタスクをそのまま実行しない
4️⃣ コラボレーション・意思決定地獄
事例
チームでAI生成コンテンツを共有 → 意見の衝突が増える
「AIが作ったから大丈夫」→責任所在不明 → トラブル増
意思決定プロセスが曖昧になり、結局全員が確認・修正に奔走
回避・改善策
生成AIはドラフトと明示：責任は最終判断者にある
共有前にチェックポイントを設置：目的・要件との一致を確認
チーム内ルールを作る：AI生成物の扱い、修正・承認フローを明確化
5️⃣ 生産性逆転地獄
事例
AIが一気に大量アウトプット → 確認工数が増え、人間の生産性が低下
仕事が増えた感覚になる → “生成AIで仕事が増える”典型パターン
回避・改善策
生成量を制御：必要分だけ生成する
タスク分解＋優先度付け：AI生成物のチェックは必ず小分けに
フィードバックループを短く：1回で大量出力せず、小刻みに確認・改善
💡 全体のポイント
生成AIは「魔法ではなく道具」
「生成AIでラクになる」幻想は危険 → 確認・精査・修正が必ず発生
チームやワークフローに合わせて制御・ルール・スコープを明確化することが重要
希望であれば、上記の地獄事例を ワークフロー別に図解（PlantUMLやフロー図） して、どの段階で工数増加するか可視化することも可能です。
作りますか？
