AI駆動開発の本質を言う。コード生成の精度以前に「設計」で詰む。ドメインに詳しければ要件定義は何とかなる。ただ設計が作り込まれていないと小さなプログラムを生成するだけにとどまる。中途半端に設計をすっ飛ばすと使えるコードにならない。

PM論として登場する不確実性コーン。「プロジェクトの初期では正確な計画は難しい」という概念だが、設計に時間をかけていないVibe Codingの場合、さらに計画が困難を極めているのではないか。AI駆動開発で受託開発の受注は加速するかもしれない。ただ本当に完走できるだろうか。

IT業界で語られるドキュメントの充足度について。なぜそのドキュメントが必要かということ。結局のところコミュニケーションツールなのだ。理解できて承認できる形が作り出せれば同じフォーマットである必要はないのだ。AI駆動開発において上流工程を制するにはコミュニケーション革命が必要。

コミュニケーション革命を起こすにはQCD(製造業で言われるQCTの方がイメージ近い)の最大化だ。品質を担保、コスト最小化、時間最速化を実現できることこそが重要。マークダウンに置き換えてもそれが変わるわけではないのだ。

MCPもA2Aも情報通信が求めれる以上は得られるQCDが何かを問い続けないといけない。それを導入することでコミュニケーション革命になるのか。ならないのか。

資料生成系のAIエージェントが続々と登場しているが、伝達・認識・承認を不要とする「コミュニケーション革命」を実現したい。そのためには信頼性をいかに醸成するかだ。

SIer時代にPMとして社内でかなり評価されていた。なぜか？プロジェクト活動のすべてを自分が再現可能なレベルまで理解していた。「何を実装したか？」と聞かれたら自分が書いたかのように答えていた。AIが実装者になった今、同じことが言えるだろうか。自分の言葉で語れるくらい理解しているだろうか。

この習慣のおかげで数年経った今でも当時読み込んだソースコードを思い出すことができる。ifの位置、log実装。ピュアなエンジニアだった時間は少なかったが、こうした経験が糧になっている。AIが書いたコードに責任を持つこと。読んで話せること。自分で対処できること。

データベース設計は業務理解と抽象思考が必要もなってくる訳だが更にセキュリティやパフォーマンス設計が入ってくる。LLMはこのあたりを想像も含めて生成してしまうので厳正なるフィードバックが必要。やはり時間をかけて向き合うしかないのだ。(自戒

LLMOpsを前提としたデータベース設計はより難しい。構造化されすぎているとLLMへのデータ渡しに処理時間がかかりすぎる気もするが、非構造化だけで持つにはシンプルな検索性能が落ちる。やはり中間テーブル的に階層分けするしかないか。

今ならBedrock Agent CoreやS3 Vectorを意識した設計が望ましいと思うのでこのあたりを加味した設計にしてみるのが良さそうだ。

海の日にVibe Coderが感謝すべきもの(?)

従来のシステム開発は「頭を使う思考系タスク」と「手を動かす作業系タスク」があった。AIが手を動かすコーディングを徐々に侵食していった結果、思考系タスクが残り「ひたすら考える人」になっている今日この頃。コーヒーを飲む量が増えた。

めっちゃわかります。 散歩する人になりましたw

わかる〜部屋の中歩き回って考えながら、音声入力で指示してる

AIで思考系タスクが減ると思いきやますます考える増えたので正直もうしんどい。タスクが爆速かつ格安で処理されていくから、追いつくために頭脳労働がむしろ増える。コーヒー飲む量が増えてまた体調悪くなった。苦笑

これは本当にそう でも正直面白いから「いい時代になったなー」としみじみ思う 例えば入荷時におけるパターンごとのシステム挙動の表とか全部手で洗い出すの馬鹿らしくて途中で諦めてて設計バグとか起こしたことあるけど、今はひょいって出てくるもんな びばAI時代

AI時代に必要なのは強烈なリーダーシップ。複雑化した問題や業務を分解し本質に迫りドラスティックに改革する。伝統的なアナロジーや常識を捨て去る。これをトップが断行しない限り次のステージにはいけない。本質を見誤らない。

AI駆動開発組織の直近AIツール組み合わせ (個人) ※経営、要件定義など 壁打ち: Grok 情報回収: NotebookLM、Obsidian(Kindle) 整理: Cursor コード: Claude Code UIモック: v0 (チーム) ※主に開発 設計: Cursor (一部Figmaへin) 開発: Cursor、Devin

Grokのスマホアプリを触るときめ細かいユーザ体験への配慮が感じられる。ChatGPT、Claudeも当然触ってきたが、それぞれのユーザ体験、提供機能を見ると「誰をターゲットにしているか？」がよくわかる。Grokは性能は当然としてLLMというテクノロジーを広く浸透させたいという想いを感じる。