オンサイト＋オンラインで開催されたAI駆動開発勉強会（第5回）に参加したので、そのレポートです。
AI駆動開発とは
- 要件整理、UI/UXデザイン、設計、コーディング、テスト、リリース、インフラ構築などをAIを活用を前提にした開発プロセス
OpenAI Operatorについて
- 食料品の購入や情報収集など、人々の日常的なタスクをAIへ依頼できるようになる
所感
- 画像生成にしてもCopilotのコード提案にしても、これまではAIを直接的に活用する人は限られていたが、それこそスマホが普及したように人々が日常的にAIを活用する世界が迫ってきていることを感じた
Github Spark
- アプリの仕様を自然言語で指示するだけでAIが勝手に実装してくれるサービス
- デモとしてオセロアプリの実装を見せてもらったが、人が指示を入力するだけでオセロの盤面が目まぐるしく変わっていた。具体的に何が起きているのかはわからなかったので、実際に使って理解したい
所感
- これまでエンジニアはコードを書くことが前提にあったが、Githubはすでにその先の未来を見ているように思った。ITエンジニアの世界がAIによってこれからどう変わるのかは未知数だが、どのように変わったとしてもその変化に遅れないよう、変化を注視していく必要がある
Copilot Extensions
- AIエージェントをcopilotに召喚することができる
- 外部サービスとの連携やアクションの実行が可能
- 例えば、Confluenceなどのナレッジ共有ツールやSlackのチャット履歴を活用することができるようになる？
- AIエージェントがプロジェクト固有のナレッジを活用してさまざまな課題の最適な解決策の提案などができるようになるかも
所感
- プロジェクトが大規模になるにつれてプロジェクトの全容を把握することが困難になっていくが、プロジェクトの成長とともに成長するAIエージェントが実現できれば、そういった課題を解決できるかもしれない。なんでこの機能こういう風に作ったんだっけみたいな質問にAIが答えてくれたら嬉しい
テストにおけるAI活用
Autify NoCode
- Webのツールで直感的にテストケースを作成できる
- ウェブサイトやアプリが更新された際、AutifyのAIが変更を検出し、テストケースを自動的に修正できる
Autify Genesis
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プロダクトの仕様書や設計書をAIに伝えると自動でテストケースを作成してくれるサービス
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テストケースからテストシナリオの作成も可能
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AutifyNoCodeと連携することでテストコードの自動生成も可能になる？
所感
- プロダクトが成長するにつれて、E2Eテストの実装コストも増大しがち。料金にもよるが、これらのサービスの活用でE2Eテストの実装コストを半分にできたらかなり実用的なサービスだと思った。
個人開発におけるAIの活用
- 個人開発レベルではAI駆動開発は実用レベルに達している
- 要件整理：ChatPGT4-o
- UI/UXデザイン：v0
- エディタ：Cursor
- AI駆動開発は速くなるが、品質が上がるわけではない
- AIだけで到達できるレベルには限界がある
- AIで実装したレベルからリリースできるレベルに持っていくには、コーディングのスキルと根性が必要
- AIが作成するデザインは、AIが生成した画像や文章と同じ課題を抱えている
- 人はいかにもAIが作成した画像や文章に対してあまり価値を感じることができない
- デザインも同じで、いかにもAIが作成したっぽいテンプレデザインが存在し、そのデザインをそのまま使うとそのサービスの価値が過小評価されかねない
- 人々に価値を感じてもらうには、AIが出力したデザインをそのまま使うのではなく、人間自身が使う人のことを考えた工夫を凝らす必要がある
全体的な所感
AIの活用により、開発者はより創造的な仕事に集中できる未来が想像できました。
これまでは実装スピードの大部分はコーディングスキルが占めていましたが、今後はそれに加えAIの活用スキルも大きく影響してきそうです。
とはいえ、現状AIで実装できるレベルには限界があり、サービスのクオリティと品質を高めるには人間の開発スキルが必要となります。
それはAIがさらに発展したとしても変わらず、人間はAIでは代替できない、より高度なスキルを扱うようになっていくだけなのかなと思います。
AIに仕事が奪われるという未来を想像するのではなく、AIと協働して開発する未来を目指して、より一層スキルを磨いていきたいです。