普段、Webサービスや開発ツールを作っています。コードを書く作業には、かなりAIを使っています。
ただ、AIがコードを書いてくれるようになっても、開発で考えることは減りませんでした。むしろ「何を決めてから任せるか」を考える時間が増えています。
今回は、AI Workforceを作る背景にもなっている、AIとの開発の進め方を書いてみます。
「作って」だけでは、判断まで任せることになる
たとえば「管理画面を作って」と頼む。
画面はできても、それだけでは判断できません。
誰が見られるのか。誰が変更できるのか。変更した記録は必要か。間違えて操作したら戻せるのか。
ここを決めないまま進めると、AIは空いている部分を補いながら実装します。その補い方が、自分の意図と一致するとは限りません。
だから、依頼するときには「作りたいもの」と一緒に、触ってよい範囲や、今回の完成条件を伝えることを意識しています。
実装できたことと、使えることには距離がある
コードができた。型チェックも通った。
それでも、利用者が目的を達成できるかは別に確認が必要です。
権限の違うアカウントで操作したらどうなるか。途中で失敗したら何が残るか。画面には成功と出ているのに、保存されていないことはないか。
AIに実装を任せるほど、自分はこうした確認に時間を使うようになりました。
「できました」という報告を受け取るだけでは、開発は終わりません。
注意事項だけに頼らない
「危険な操作はしないで」と伝えることも必要です。
ただ、毎回その指示が守られる前提だけで進めるのは不安があります。確認が必要な操作には確認を挟み、機械で制限できる部分には制限を置く。
AI Workforceでは、こうした運用のためのルールや仕組みを扱っています。
AIに任せる範囲を広げたいからこそ、任せる範囲の境界も決めておきたい。これが、自分の開発で大事にしていることです。
自分の役割は、全体を成立させること
以前、旅館を運営していたときも、予約が入れば仕事が終わるわけではありませんでした。
部屋の準備ができているか。案内が伝わっているか。当日の担当者が対応できるか。お客様が帰るところまで、つながって初めて一つのサービスになります。
開発でも、その感覚は残っています。
コードを書く工程をAIが担当しても、利用者の目的から実装、確認、運用までをつなぐ仕事は残ります。
自分にとって「コードは最小、AIをオーケストラ」というのは、そういう働き方です。
AI Workforceも、実際の開発で見つかった課題をもとに、少しずつ整えています。
GitHub：
https://github.com/ponponpon888/ai-workforce
開発しているサービスや制作実績：
https://shingokumon.com/