生成AIで「できない理由」がなくなってきた
ovit先日、社内のスタッフから相談がありました。
「お客様から、こんな機能を求められています。ユーザーが困っているんです」
話を聞いてみると、こんな内容でした。
AIで外観検査をしたい。
そのためには欠陥画像を集めて学習させる必要がある。
でも、そもそも欠陥がなかなか発生しない。
だから、欠陥画像を人工的に作るソフトが欲しい。
なるほど。
言っていることはよくわかります。
実際、外観検査AIでは「欠陥画像が集まらない」という問題がよくあります。
でも、少し前の私なら、たぶんこう答えていました。
「わかるよ。でも、それを作る時間、どこにある？」
「技術的なノウハウも、そこまで持ってないしなあ」
やりたいことはわかる。
あれば便利なのもわかる。
お客様が困っているのもわかる。
でも、目の前には既存製品の開発やデバッグ、お客様対応、新しい製品の開発など、やらなければいけないことが山ほどあります。
面白そうだからといって、簡単には手を出せません。
とりあえず、AIに作らせてみた
最近、既存ソフトのデバッグや改良で、Visual Studio 2026とGitHub Copilotをかなり使うようになっていました。
そこで、
「まあ、試しに作ってみるか」
くらいの気持ちで始めてみました。
こちらがやりたいことを伝える。
AIがコードを書く。
動かしてみる。
気になるところを伝える。
また直す。
そんなことを繰り返していると、
「なんか、いい感じにできてくるやん。」
となってきました。
もちろん、最初から完璧なものができるわけではありません。
でも、自分だけでゼロから調べて、設計して、実装して……とやるのとは、まったく違う速度で形になっていきます。
「もうちょっと効率よくできないかな？」
そうなると、人間は欲が出ます。
「これ、もうちょっと効率よくできないかな？」
そんなことをAIに聞いてみました。
そこで紹介されたのがCodexでした。
使ってみて、
参りました。降参です。
という感じでした。
「ここをこうしたい」
「この処理を追加したい」
「この構造を変えたい」
「こういうデータを読み込めるようにしたい」
そんな要求を出していくと、どんどん形になっていく。
もちろん、人間側が何を作りたいのかを考える必要はあります。
出てきたものが正しいのかも判断しなければいけません。
でも、
「こうしたい」が、どんどん「できた」に変わっていく。
この感覚は、これまでのソフトウェア開発とはかなり違います。
「何倍速くなった」ではない
生成AIの話になると、
「開発効率が2倍になった」
「10倍速くなった」
といった話をよく聞きます。
でも、私が感じているインパクトは、少し違います。
何倍という話ではありません。
これまで、
時間がない。
知識が足りない。
優先順位を考えると手を出せない。
だから、
「やりたいけれど、やらない」
と判断していたものがあります。
今回の欠陥画像生成ソフトも、まさにそうでした。
必要性はわかっている。
お客様も困っている。
作れば役に立つ。
でも、現実的には手をつけられない。
生成AIによって変わったのは、そこです。
「10時間かかっていた仕事が1時間になった」
というより、
「そもそも着手できなかった仕事に、手を出せるようになった」
この違いは、とても大きいと思います。
やりたいことを山ほど抱えている人には、神かもしれない
会社を長くやっていると、やりたいことも、やらなければならないことも、どんどん増えていきます。
昔から作ってきたソフトを改善したい。
お客様から言われている機能を作りたい。
新しい技術も試したい。
次世代の製品も作りたい。
昔の技術資産も整理したい。
頭の中には、
「いつかやりたい」
が山ほどあります。
でも、人間の時間は増えません。
自分の知らない技術を一から勉強する時間にも限界があります。
だから、ずっと後回しになっていたものがたくさんあります。
そこに生成AIが入ってきた。
コードを書いてくれることも、もちろんありがたい。
調べ物をしてくれることもありがたい。
でも、それ以上に大きいのは、
時間と知識の制約によって閉じていた扉を、次々に開けてくれること。
なのかもしれません。
やりたいこと、やらなければいけないことを山のように抱えている人間にとって、
生成AIは、かなり神です。
いや、本当に。
参りました。
