AIを開発で扱う上での失敗・成功談

はじめに
AIを使って失敗したこと
AIを使ってうまくいったこと
失敗から決めたルール
まとめ

はじめに

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開発業務でAIを使う場面が増えてきました。使えば自然と効率が上がるものだと思っていましたが、実際には、こちらが渡す情報の量や指示の出し方によって結果が大きく変わりました。今回は、私が開発でAIを扱う中で経験した失敗談と成功談、そしてそこから決めたルールを紹介します。

AIを使って失敗したこと

一つ目は、観点を指定せずにコードレビューを依頼したことです。「このコードをレビューしてください」とだけ伝えた結果、返ってきたのは可読性や書き方に関する指摘が中心で、セキュリティの観点が抜けていました。人であれば経験から補ってくれる部分も、AIは指示した範囲しか見てくれないのだと実感しました。

二つ目は、ルールを決めないまま、その場の会話だけでプログラムを作らせたことです。前提が会話の中にしか残っていないため、別の作業に移るたびに同じ仕様を説明し直す必要が出てきました。作り直しの手間が増え、かえって効率が悪くなってしまいました。

AIを使ってうまくいったこと

初めて扱うVB.NETでも、書き方を確認しながら進めることで、ある程度は形にすることができました。また、メールやお客様に送る文章では、話し言葉になっている箇所を適切な表現に直すのに役立ちました。

最も効果が大きかったのは環境構築の自動化です。これまでは仕様書を見ながら各自が手作業で構築しており、人によって工数に差が出ていました。手順をシェルにまとめ、バッチファイルから実行する形に変えたことで、誰が実行しても同じ結果になり、時間も短縮できました。

失敗から決めたルール

この経験から、二つのルールを決めました。一つは、レビューを依頼するときはセキュリティや例外処理など、見てほしい観点を必ず明示すること。もう一つは、仕様やコーディング規約といった前提を文書に残し、毎回渡すことです。最初に決める手間はかかりますが、説明をやり直す手間に比べれば小さいと感じています。