こんにちは。
デジタルマーケティングで足立区の中小企業を応援しているスタディクリップの青木です。
ブログへお越しいただきありがとうございます。
近頃はAIを仕事に使うシーンが本当に増えてきたと実感しています。
先日もバッチプログラムを短期間で作る必要があったのですが、AIのおかげで驚くほど早く完成させることができました。
体感では、ゼロから自分でソースコードを書いた場合の3割程度の工数で済んだと思いますので、とんでもない時短ツールだなあと。
ボクの最近の開発スタイルは、まずはAIに8割作ってもらうというものです。
完璧を目指さず、とりあえずAIに前提条件を与えて、壁打ちしながら動くものを最速で作り、あとは実際に動かしながら改良していく。
このやり方が結果として、開発スピードが最も早いと感じています。
そして、その最初の8割を形にするには、今のAIの実力で十分すぎるほどです。
ただ、AIが書いたソースコードをそのまま商用利用するのはあまりにもリスクが高いため、2割はどうしても人間が介在する必要があります。
ここが面白いところで、この2割をどう仕上げるかはAIが書いたソースコードのレビューも含まれるので、エンジニアとしてのこれまでの開発経験がモノをいうのです。
AIが出したソースコードを読み解き、自社の環境に合わせて最適化したり、予期せぬエラーの対処も必要です。
この最後のひと手間こそが、職人技のようなものかもしれません。
でも、ここに一つ、大きな不都合が潜んでいることにも気づきました。
AIを多用して効率化を進めれば進めるほど、元々はエンジニアが泥臭く試行錯誤していた機会が減り、肝心の開発経験が身につかなくなることです。
開発経験というものはシンプルに自らのコーディング量が直結します。
ボクはもう10数年ソースコードを書いてきましたし、生産性を上げるために、これからも取り入れるつもりですが、経験の浅いエンジニアは、これからAIとどう付き合っていくのがいいんでしょうね。
効率的に成果を出すことも大事だけれど、時にはAIの手を借りず、頭の中で「思考の汗」をかいてソースコードと格闘する時間も、将来のために残しておかなければならないのかもしれません。
そんなことを、考えている週末です。お読みいただきありがとうございました(^^)
