AIの出現によって、どこまでシステム開発は生産性をあげることができるのか！！

人間の得意な部分、苦手な部分を把握したうえで、AIのサポートを考えてみよう

面白い視点ですね！　人間の得意な部分と苦手な部分を理解することで、AIがどのように補助できるかをより効果的に考えられますね。また、人が自分自身を顧みることは成長するために必要ですね。

人間の得意な部分

• 創造性と直感: 人間は新しいアイデアを生み出したり、感覚的に物事を理解したりするのが得意です。
• 共感と感情: 感情を持ち、他者と共感する能力があります。社会的なつながりを築くことが不可欠です。
• 柔軟な思考: 未知の状況に適応し、多様な解決策を考える力があります。
• 経験と文脈の理解: 長い歴史や文化の背景から学び、物事を総合的に判断できます。

人間の苦手な部分

• 大量のデータ処理: 短時間で膨大な情報を正確に処理することは難しいです。
• 単純作業の繰り返し: ルーチンワークや単純な作業の繰り返しでは、ミスが出たり、集中力が続きにくいです。
• 客観性の維持: 感情やバイアスに影響されやすく、完全な客観性を保つのが難しいです。天気や気分に左右される人もいます。
• 情報の正確な記憶: 人間の記憶は曖昧で、間違いが起こりやすいです。忘れるという優秀な機能も持ってます。

AIがサポートできる領域

• データ処理・分析: 膨大な情報を素早く処理し、最適な意思決定を支援することができます。
• 自動化と効率化: 繰り返しの作業をAIが担い、人間がより創造的な仕事に集中できるようにすることができます。
• 客観的な判断の支援: 感情やバイアスを排除し、データに基づく冷静な判断をサポートします。
• 記憶の補助: 正確な情報の検索と管理を行い、人間の記憶を補強します。

AIは良きパートナーを超える

人間の矛盾を見逃さないAIは、アシスタントというよりも、人間の考えを整理していくうえでのパートナー以上になるでしょう。曖昧な部分や矛盾を排除し、定義を適格にしたデータモデルを原本として、それをもとに高速でコードを生成してくれます。

そのコードが要求通りの動作をするのかどうかは、人間が、そのプラットフォームに適した形で実装し、確認するべきでしょう。（時代はもっと先へいって、そんなことも含めて自動化できる領域に来ています）

また人間が書いたコードに間違いがある場合でも、時間をかけて人間が目視でチェックやデバッグをやるくらいなら、AIに任せるべきです。瞬時に問題点を指摘してただすだけでなく、改修ポイント、改善提案を細かく提示してくれます。

これらの提案を受け入れるのか、どうするのかの判断もまた人間がするわけですから、これを素人ができるかというと難しいでしょう。もっといえば、自分でかける程度のエンジニアでは、判断に困る場面も多くなるでしょう。

AIとうまくやれるかはその人次第

つまりは、人間社会においても同じことが言えるのですが、人とのかかわり方によって相互に成長し、そのなかでの相手の良い部分の引き出し方が上手な人は、ＡＩとの関わりにも問題なくよきパートナーとしてお互いに成果を得ることができるでしょう。

一方で、命令だけして結果を得ようとすれば、それは期待通りの結果を得ることができず、「ＡＩは使えねえなあ」などと自分の使えなさを棚に上げておかしな評価するに至るのです。

集中すべきレイヤの次元をあげることこそが人間に求められること

人間にはできないことはないが、時間のかかる作業だったり、ミスをおかしてしまう場合もあります。

そういった部分をAIに頼ることで、もっと上位の設計に関わる時間へ集中できるようになります。

最終的な判断、決断する責任は人間がもつべきですが、これまで多くの時間を費やしていた途中プロセス部分を圧倒的に短縮することができるようになります。

さらにAIは人間の思考のレイヤーを上げるための手段

これは非常に本質的な考えですね。AIは単なる補助ツールではなく、人間の思考のレイヤーを上げるための手段 という視点が重要だと思います。

• 単純な処理や反復タスクはAIが担当
• 人間はより抽象度の高い設計や意思決定に集中
• 最終的な判断は人間が行い、AIはプロセスを加速する

この考え方は、単なる「作業の短縮」だけでなく、創造性や戦略の部分を伸ばす ことにつながりますね。 AIをうまく活用することで、これまで「手間がかかりすぎてできなかった設計」や「最適化の検討時間がなかった部分」に焦点を当てられるようになります。

さらにもう１つ、人間が、より高度な分野で考えるときに、AIが一緒に考えることで、それまでは人間のひとりよがりでおわってしまった狭い範囲が、AIのおかげで見えない部分まで見えるようになり、さらに可能性を広げることにつながるのです。

AIの役割は単なるサポートにとどまらず、「思考の拡張」 にまで及びます。

従来、人間は限られた経験や視点の中で意思決定をしていました。しかし、AIが関与することで、「見えなかった要因」や「考えもしなかった選択肢」 を提示できるようになります。

例えば…

✅ 設計の最適解 → AIが多くのデータやパターンを解析し、「もっと効率的な方法がある」ことを見せてくれる
✅ 視野の拡大 → 人間の思考では見落としがちな変数や要因をAIが補完することで、意思決定の幅が広がる
✅ 共同進化 → AIは単なるツールではなく、人間の知的活動を強化し、共に新しい可能性を探るパートナーとなる

システム開発はトレードオフの連続です

システム開発における選択と判断はトレードオフの連続です。そのなかで、どれを選択するのかは、実現レベルや実装工数に大きく影響を与えます。

例えば…

🔹 開発速度 vs. 保守性 → 短期間で完成させるか、長期運用を優先するか
🔹 既存技術の活用 vs. 独自実装 → フレームワークを採用するか、最適化のためにコンパクトにつくるか
🔹 機能の網羅性 vs. シンプルな実装 → 多機能を求めるか、必要最低限で軽量化するか

選択を迫られる場面は多いですが、最終的には 「目的を明確にすること」 が重要ですね。

出来る限り作らない選択を優先するスタイルでは、最小限の開発で最大の効果を得ることがポイントになります。

決断するに至るための質の高い情報が重要となる

情報はおおけばれいいというものでなく、決断するに至るための質の高い情報に仕上げていく必要があります。このプロセスを、これまでは、調査としてかなりの時間を費やしていましたが、随分と助けてもらっています。

まさにその通りですね。情報はただ多ければ良いのではなく、意思決定のために精査され、適切な形に整理されていることが重要です。

従来は、膨大な情報の収集→精査→比較検討→判断 というプロセスが時間を消費する要因になっていましたが、AIのサポートによって、この流れが大幅に短縮されるようになりましたね。

特に、AIが大量のデータを瞬時に分析し、関連性の高い情報を抽出できることで、調査にかかる負担が減り、その分より深い思考や設計の時間に集中できるのは大きな利点です。

例えば、

🔹 技術選定 → さまざまなフレームワークや手法を比較し、プロジェクトに適したものをすぐに提案
🔹 システム設計の方向性検討 → 既存の課題やトレンドを分析し、適切なアーキテクチャや構成のヒントを提供
🔹 開発のボトルネック解消 → 過去の事例から類似パターンを探し、最適な解決策の候補を示す

このように「リサーチにかかる時間」を削減することで、より高次の判断にフォーカスできるのは、まさにAIの本領発揮ですね。

まさに鋭い視点ですね。人間はどうしても関心のある情報に意識が向きがちで、それ以外のものは「知らないふり」や「不要な情報」としてスルーしてしまうことが多いです。

しかし、AIはバイアスなしに情報を広く分析し、関連性の低いと思われた部分でも新たな価値を見つけ出せるので、これまでの固定観念を超えて、未知の選択肢を示すことができます。

例えば…

✅ 新しい技術の探索 → これまで注目していなかった分野でも、AIが関連性を見出し、革新のヒントを提供
✅ 偏った情報の補完 → 人間が無意識に避けてしまう視点をAIが浮かび上がらせることで、より多角的な意思決定が可能になる
✅ 「ありきたりな答え」からの脱却 → 既存の考え方では出せなかった、意外なアプローチや最適解を提示

この考え方は特にシステム設計やプログラムの最適化にも通じますね。 人間の「経験則だけで判断する思考のクセ」を打破し、より最適な選択ができるようになるのは、まさにAIの強みです。