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61【調べるか、走らせるか?】進め方で変わるAI駆動開発の速度
2026-09-05 31:23

61【調べるか、走らせるか?】進め方で変わるAI駆動開発の速度

今回は、初めてやることだらけの仕事で、まず調べてから動くのと、AIに先にやらせるのと、どちらが速いかという僕の持論をテーマに、AIで仕事を速くするコツを語り合いました。

わからないことがあると徹底的に調べて、一番正解らしいものを選びたがるのが人間の癖。阿部さんは学校の勉強や料理に例えて、まず調べるのは訓練の結果だと言います。中途半端に知っているがゆえに、AIへの頼み方の選択肢が頭の中で狭まってしまう、という指摘も。

後半は、本番リリース後のデータベース設計が気になって仕事が遅くなるという阿部さんの恐怖感から、スタートアップCTOの離職が増えている話題へ。仕組みは、0から1を作るならプラスにしかならないという考え方や、お客さんとの期待値調整を実験店舗で回す発想にまで話が広がります。

高速で進める一方でバグも出しまくるAnthropicのClaudeを引き合いに出しながら、許容できるインパクトを生めるなら、とりあえず動かす側に回る方が全員幸せかもしれない、というところまで二人の前提が動いた回でした。

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00:00
こんにちは、AI駆動開発部の日常へようこそ。このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う企業家の山本とエンジニアの阿部が、AI駆動開発のリアルを緩く語り合う番組です。
はい、じゃあ今日は、AIを使って、ポッドを速くするコツみたいな話ができたらと思っています。
コツっていうのは、ほぼ心持ちの問題なんですけど、ちょっとしたコツがあるので、それの話ができたらなと思っています。
AIで開発をするとかってなった時に、僕はね、もともと多少の開発知識はあるけど、エンジニアとしては働いてはないみたいな人で、そもそもコーディングをちょっとはしたことはあるけど、別にそんな仕事レベルにしたことはないみたいな感じです。
そういう人だと、ほぼ全てがわからないことを進めていくというか、みたいな感じになるのかなと思っていて、
結局エンジニアの仕事って、やりたいっていう命題があった時に、それの検証とかを行って、これで動作できそうだよね、いい感じそうだよねっていうのを行ってから実装していくみたいなフローを踏むことも多いのかなと思っていて、
割と決まりきったことをやるというよりは、検証サイクルを回していって開発するっていうようなことを考えると、エンジニアも結局AIで開発していくってなった時に、自分で開発してもそうだったけど、わからないことをどう進めていくかっていう状況なのかなと思っていて、
で、それの確からしさが、こっちの方向性が筋よね、みたいなのとかの、その汎用的な知識としては持ってるけど、じゃあ具体で今回のケースではどうだろうみたいなのは、基本的には初めてやることとかの方が多いのかなっていう風に思ってますっていう感じです。
そうした時に、初めてやることってわかんないし、怖いというか、みたいな心理が働くと思っていて、その時にどういう風に振る舞うかで結構仕事のスピード変わるんじゃないかと思っていて、
そこの1個だけ、このやり方やったら早くなりそうだなみたいなのがあって、その話ができたらと思ってますって感じです。
03:10
大概はわかんないことがあった場合、調べると思うんですよ。それはAIを使って調べてもらうとか、分析してもらうとか、徹底的に全ての情報を完全に把握したくなるっていうのが多分、人間のさがな気がしていて、
一番正解らしいものを選び取るというか、みたいなのが基本的には動きとしてはしてしまいがちだなと思っていて、僕もそういう風にしちゃう時があるんですよ。
そういう振る舞いをしちゃう時があって、そういう振る舞いをしちゃった時は往々にして仕事が遅くなります。
たまにサボりたくなる時があって、最近は意図的にそういう風にするって感じなんですけど、それを気づく前まではたまにサボりたくなることがあって、
もういいからまずAIにやらせてみようって。で、AIにやらせてみて、動きとか見たりとか、こういうことをしましたとか、実際のアウトプット、成果物として出てきて、
そうすると課題がとか、こういう課題がとか、そもそも出されたやつがそもそもそれよくないんじゃない?設計的にみたいな話とか、
なんかフィードバックが一気にしやすくなるんで、なんか話が早いっていうことにちょっと途中で気がついて、
一旦なんかこう、わーなんかわかんねーな、ちょっと調べてもらおうかなってなった時に、
まあトークン消費はもったいないかもしれないけど、まずやらせてみるっていうことをやりながら横で調べるぐらいにすると、
なんかそのAIから成果物が上がってきたら、人間っていうのは、これはまた人間の差がで、フィードバックをしたくなるんで、
まあそれを、その成果物が上がるまでをタイムリミットとして、自分で横で調べるみたいなことをすると、
勝手にこうAIがこう、ペースメーカーになってくれて、自分をなんか割とこう、引き連れていってくれる感覚があって、
まあこれなんか一個、なんかコツなのかなというふうに思っていて、なんか、
難しいですけどね、なんか、まず調べるってやっぱ、たぶん訓練されてるんですよね、僕たちって。
まあこれ学校的な教育もそうですし、なんかやっぱり生活の中で、なんか、そうだな、
例えば僕が料理を始めようかなと思った時に、
はいはいはいはいはい。
やっぱりまず、料理のコツを調べるとか、その、どういった調理器具を揃えるべきかを調べるとか、
なんかやっぱ、ここに手が回ってしまうというか、筋トレをしようかなと思った時に、
06:02
じゃあちょっと、ジムに行くにあたってどういう運動がいいんだろうみたいな。
そうそうそうそう。で、そうなんですよね。まさにそうで、けどそれを料理を知ってる人からすると、
包丁なんか調べても意味ねえよみたいなことをだいたい調べてるんですよ、そのタイミングって。
何も分かんないからね、どこから手がつかないから。
そうそうそうそう。そう、で、けど実際に料理を作り始めて肉じゃがを作った結果めっちゃ失敗して、
え、これって何なんだろうっていう方が、まあそれはなんか料理をこうしてる人からしても、
身のある調べをしてることが多いから、なんか、まずやっぱ、なんか、下手でもやるみたいなのが、
なんか結構あるのかな。だ、まあ、けど、阿部ちゃんの言う難しいっていうのも分かる、分かるというか。
うーん。けど、なんか、だから調べるのと並行できるのがAIのいいとこかなと思ってて。
いや本当にそうですよね。うーん。
そう、だからAIにやらせつつ調べるみたいな、このAIをやらせつつをしなくてただ調べてたら、
ただ時間がなんか不要意に消費されるだけみたいな感覚が。
うんうんうん。
あって、なんか体感10日ぐらい遅れるイメージ。
はいはい。
なんとなくアウトプットまで、最初アウトプットまで。
だから調べて、どういうのかなって理解をしようとして、ようやくなんか理解したけど、結局出たものについて、
なんか仕組みを知ろうとしちゃって、それで考えちゃってみたいな。
そうそうそうそう。
で、でそのタイミングでは結局なんかその一番初めに調べてたことなんか、もうなんかあんまり意味をなくしてるというか。
なんか、なんかそもそも調べる方向性が違ってたみたいなこともあると思うし。
うんうんうん。
うん、なんか思っても見なかったところに、なんか初め調べてたのと全然違うところにもっといい解決策があったみたいなとか。
あるね。なんかさ、あと中途半端に知ってるからこそ、なんか止まっちゃう時もあって。
なんか自分の中でこれとこういう手法があるよなみたいなのが頭の中にあるから、
それをもとにじゃあAIにこういうの多分あるんだけどって言っちゃうと、そこから広がってくれないっていうのが。
あー、そうなる。それはあるね。
AIのそのアンカリングしちゃうよね。
そうそうそうそう。で、なんも知らんてえで、知っててもいいけどなんも知らんてえで、で、何も考えずに、
いやこういうことがとりあえずしたくて、なんだろうみたいな。
で、世界中のその情報を全部検索してできそうな手法をちょっと調べてよみたいな言うと、
まあ思いも寄らないというか、やっぱり出てくることってあるじゃないですか。
うんうんうんうん。そうはね。
で、それがちょっとね、やってみて無駄だったとしても、
なんかやってみてうまくいかなかったとしても、その結果得られる自分の中のフィードバックがあるはずだし、
でもだいたいそれやると意外とAI着地してくれるかみたいなので、
09:02
そうそうそうそう。なんか着地してくれたらラッキーだし、
なんかその辺で問答をやってても結果的にいい方向に行くから、
なんか早くそこのステップ進んだ方が、だから、
ワンチャンうまくいくし、うまくいかなくても、
初めから調べてた時よりは早く済むっていう、
なんかネガティブ要素がないみたいな。
まあそうですね。
いや、これはでも本当に、この1、2年、3年ぐらいかな、
もう大きく仕様目が変わったなっていう、その働き方というか、
エンジニアとして僕は長く働いてたんで、
やっぱり何よりもまずは仕様を理解する、頭を使って、
そこがすべての出発点でいたんで、
完全にやり方が変わっちゃいましたよね、だから。
うんうんうん。
いや、そうよね。
そう、なんかなかなか難しさがあるとは思うんやけどね。
なんか、ただ、結構変わるよね、感覚的には。
いや、でも確かにそう、もうエイヤでやらせたら、
意外とやっぱりいいの出してくるっていうのもあるから、
かつ、それでちょっとダメでも、一旦そこで、
プログラミングとか開発に関して言えば、
そこで一回形ができると、僕らもやっぱり目の前に物があるほうが
フィードバックしやすいじゃないですか。
うんうんうん。
頭の中でこうで、ああで、こういう仕組みだからきっとこうなるなっていうので、
AIと会話してるより、動かしていって、
なんか、そもそもこれちょっと挙動思ってたのと違うんだけど、
言ったほうが、まあ確かに進み早いなっていうのもありますね。
あとなんかもう一個思ってるのが、
どんだけ完璧な問答をして、どんだけ完璧な整理をしたとて、
AIが実装がうまくいくとは限らないっていう不確実性がどっちにしろ残るんであれば、
もう初めからやらしちゃったほうがいいんじゃないか説。
結局の、なんかどんだけいい計画を立ててもさ、
なんか、そのいい計画かどうかは判定は難しいかもしれないけど、
どんだけ決めても結局ズレは起きるんだったら、
早くズレたものでも早く出させて、
それを軸に話を進めるほうが早いみたいな。
でも怖くないですか?何かそれで失敗した時どうしようみたいな恐怖感みたいなのって。
いや。
うーん、だってそっちの方が早いからね。
僕いまだにやっぱ、頭ではなんとなく理解してても、
やっぱり目についてしまう怖さがあって、
例えばなんか、今日もなんか話に山ちゃんとしてたところで言うと、
12:01
データベースの設計がちょっと微妙だったよねみたいなのが、
やっぱりあるわけじゃないですか。
それで今リリースして本番で動いてるよ。
もちろん迷惑がかかるようなものではなくて、設計上良くなくて、
今後絶対に不採になる。
今後困りそうだよねみたいな。
ていうので、本番リリースしてトラフィックがある中で、
それを巻き戻したり切り替えたり移行したりっていうのは、
それなりにコストがかかるという感覚もまだやっぱり、
以前のプログラミングの感覚からするとあって、
もちろん今はAIがほとんどやってくれるとは言いつつ、
じゃあそれがちょっと動かしにくくなった時のリスクを
頭の中によぎってしまって、
どうしてもちょっと見ちゃうんですよね、
テーブルの設計どうかなと。
一番肝になるのはデータベースの設計なので、
見てみると突っ込みどころがあって、
見ておいてよかったみたいな気持ちと、
見たことによって仕事が遅くなったっていう、
今求められているAI時代におけるスピード感との入り。
ここの中にあって、
そういった恐怖感が逆にヤマチャにはないのかどうかみたいな。
あー。
けど、
前提として、
AIでコーディングとか開発をする前提に立った時に、
AIが常にこっちが思っている振る舞いをしてくれないっていうのがあるのかな。
完璧な計画を立てたとて、
その通りにAIが動く保証がないのであれば、
その計画がどんだけ完全なものにしていくかなっていうのは、
どっちかというと早く検証サイクルを回していく方が、
全体を見た時にメリットが高いって感じちゃうのかな。
どっちかというと。
とはいえ、セキュリティリスクとか色々怖い部分はあるじゃないですか。
そういうところはそういうところで、
過剰に見ないみたいなのが結構大事なのかなっていう。
そうしたら、今回出た問題も問題ではあるんだけど、
めっちゃクリティカルな問題かと言われたら、
まあ問題だよねみたいなぐらい。
直せるけどバグってるわけでもないし、
直せるけど良くなかったよねぐらいだよね。
良くなかったよねみたいな感じだと思ってて。
そのくらいに留まるものであれば許容するし、
っていう感じなのかなって思ってて。
特にチーム全体でやるってなった時に、
俺みたいに非エンジニアがAIで
開発を進めてるっていう状況に立った時に、
特にエンジニアの人が完全な計画を立てて、
自分の領分をこなすっていうことの意味が
希薄化していく感覚はあるよね。
俺がちゃんとやってなかったら、
15:03
例えば俺の方が3ぐらい早く進めてたとしたら、
結局ちゃんとやってるのはそのうち1だけみたいな感じの
状況は生まれるのでね。
1機能を完璧に仕上げても、
その間にヤマちゃんが爆速で3、4進めてたら。
もしかしたらおかしい可能性のある機能が
3、4って進んでいくみたいな。
もちろんおかしいこともないように
俺も見るようにはするけど、
もっと手前の仕組みのところからやった方が
我々ちは効くなみたいな感覚はあるよね。
最近スタッフがすごいやめるみたいなのが
結構あるかもしれないね。
結局自分の完璧にするというところと、
チームは勝手に進んでいっちゃうとか、
スピードを強要されるとか。
ハンドリングする制御軸がなくなる。
制御機能の破綻みたいな感じ。
あの話か。
スタートアップのCTOの離職率が最近上がってるって。
上がってるみたいな。
あれもそういうのあるかなって今ちょっと話してて思ったね。
いいシステムを作りたいじゃん。
これはみんな一緒なんだけど。
いいシステムを作りたいっていうのは。
世の中に対してインパクトのある仕組みを提供したいんだ的な
価値軸のCTOだったのか、
高度な技術であったり、
洗練されたプロダクトとして世に送り出すところに
価値を感じていたかによっては、
どっちかっていうとインパクト重視じゃないですか。
インパクトというか事業としてどれだけ得られるか。
ってことは早くリリースする。
ぐちゃぐちゃでも中身はいいから。
ユーザーに価値を提供できたらいい。
いいサービスを作る。
内部的な仕組みがいいっていう。
体験がいいとかね。
体験がいいとかバッティングしますね。
だったらもう自分でやったほうが
自分の中に閉じた最高速度を出せるし、
それでも十分な。
今はお金が稼げるし、
大変利息しなくなるんだろうな。
みたいな記事を見ていたこともありました。
二律背反的に語られるけど、
そうじゃないような気はするけどね。
というよりは、
わけ分かってない、
自分で開発もしないけど
ただ急げって言われてるとこもあるかもしれないけど。
アンコントローラブルな状態に
落ちてる。
それはもうAIがあるからこそ
このスピードできるよね。
18:00
チーム全体のスルクッと上げれるよね。
みたいな。
そういう前提作られちゃって。
そもそも仕組み整えないといけないんだけどな。
確かにね。
代表同士が仲良くて、
話してたら
あっちの会社あんだけワンワン進んでるらしいけど
とか言われそうだったよね。
ありそうなんですよね。
今まではありそうな話ではあるけど、
向こうの会社開発速度早いんだけど、
なんでうちはそんなだろうって。
けど今まではさ、
やっぱりマンパワーっていう前提があるから。
それを何とかするのが
CTOの役目だよね、みたいなね。
そうそうそう。
けど前提がAIに振り回されるみたいな感じの前提になってます。
なんか、
結局今までの技術祭とかあって
どうしてもAIに任せきれないみたいなとか。
そういう事情とかもありそう。
そうすると
経営会議では
すごい
まだかまだかって言われて
ちょっと技術祭の問題で
それを言えなくてみたいなこともありそうだよね。
だったらもう自分でゼロからスタートした方が早いみたいなね。
しかも世の中のエンジニアの動きも
いわゆる
既存のプロダクトをしっかり固く守っていくために
着実にAIを動かすスタイルでやってるのか
プロダクトをどんどんバンバンリリースしていくっていう
よりAI駆動開発的にやるのかっていうと
エンジニアから見ても
AI駆動開発でバンバンやってる方が
テンション上がるわけじゃないですか。
新しいもの好きが多いじゃないですか。
エンジニアは。
エンジニアは何かわかんないけど
技術に対してやっぱり
興味があるので
ここで頑張って守ってるより
新しくAI駆動開発バリバリできる会社に行きたいなみたいなのも
気持ちとして働きそうだなっていうのは。
なるほどね。
この辺は結構難しいけど
とはいえ
仕組み
仕組み作りみたいなところが
多分起業してる人は仕組み作りに
うるさい人多いイメージあるから
なんとなくやけど
特に内容とか
やってる人たちとか
仕組み1個で大きく変わるからね。
そこの変化率が
尋常じゃなくなった今
どう安全に高速に回していくかっていうのを
常に求められるから
1年くらい前だったら
個々のAIを使う
スキルの効率化というか
テクニックとか仕組み作り
個々に閉じてた気がするんですよ。
1年前で大抵
21:00
オーパス3.7とかがあって
クロードコールがようやく出てきたぜみたいな
じゃあどうやったらいいかっていうのは
代表レベルとかまで
AI活動が進んでないからこそ
個々の仕組みだったんだけど
そのレイヤーが
会社全体に上がってきてるので
全体としての仕組みを
QAのチームとか
CS、カスタマーサクセスのチームが
何か声を上げたら
自動で取り上げされるようにするみたいな
今までは自分が
スラックに来たのをお付けしたら
動いてくれるとかっていうので
十分だったんですが
ハブアクションズのパイプラインまで
落とし込もうとか
仕組みの作るレイヤーも
また一段上がってるなって
感じるので
確かにね
そこに面白さを感じるかどうか
っていうのは
もしかしたらあるかもしれない
エンジニアの主戦場は
そっちに移るでしょう
CTOとか
どのレイヤーとか関係なく
エンジニアの人たちに求められる
期待値がそっちに移るよね
演出保証みたいなところ
だからテストをちゃんと
誰が書いても
事故らないテストの整備をするとか
CIもそう
検証アプローチとか
元々
多分そういう
今だとスキル化やけど
昔はコーディング規約とか
そういうのだったけど
その規約を作った時に
いわゆるスキルを作った時の
今までってコーディング規約を作って
それを守らせるのに頑張る
みたいな感じとか
あったと思うんやけど
勝手に守られていく
みたいなことを考えると
それが一番
責任が50倍ぐらいになった
みたいなそんな感じや
しかもこれもね
最初の話に戻るけど
仕組みを作るのも結局
エンジニア的には
ちゃんと仕組み作るのが
仕事としてなるけど
確かに確かに
作ってってAIに言えば
ある程度作ってくれるっていうのは
もう確定した事実というか
動かせない事実だから
ゆえに
そこを
いかに手早くつけれる人なのか
っていうのは割とは
大事だなって
確かに確かに
自戒的な感覚ありますけどね
仕組みをちゃんと作ろうと思っちゃうんですよ
これまあ
勉強すると似てると思うんですけど
まず調べるとか勉強するとか似てると思うんですけど
ちゃんとした仕組みを作ろうとしてしまう
まああって
なるほどね確かにね
なんか
分かるかもしんない
だからもう先にこう
作っちゃうか
24:01
考えちゃうかみたいな
さっきの話みたいな感じやもんね
確かに
それで言う時の一個考え方があって
はい
仕組みがない状態から仕組みを作ろうとするわけですよね
うんうんうん
ってことは
ないよりあった方がいいじゃん
うん
だから特にスキルとかはそうなんやけど
俺の感覚的には
なんかスキルを作る
その全体が
みんなが守るようなスキルを作る
こういう仕組みを作ろうみたいな仕組みを作る時って
仕組みがない時がゼロだったら
仕組みができたら
それがどんだけちょっと筋が良くなかろうが
筋が良くなかろうが
どっちでも
1以上ではある
仕組みがないところに仕組みを新たに作って
マイナスになることってそんなない
マイナスにならないようにだけ意識すれば
うんうん
プラスにしかならない
だからまずプラスにしかならない
一歩目を踏むみたいな感じの感覚
さっきの話に近いかもしれないけど
スキルとかの方がより
その感覚が強いかもしれない
まあ確かに
でもこれは本当に仕事全体に通じますよね
プラスにしかならないのを積み上げるっていうのは
結構まあ
意識がなかなか向かないところはあるけど
はいはいはいはい
仕事のスコープの話とかも
こないだしてたと思うんですけど
二山ちゃん
あれもなんか
ちゃんとしたものを作ろうとして
まあ確かに100プラスになるアウトプットを出すのか
何で10プラスになるアウトプットを出すのかって
まあ1でもいい
うん
マイナスにさえ触れなければいいよねみたいな
価値軸で
最短のアウトプットを出していくっていうのは
まあなんか考え方としてありそうですよね
うんうんうん
それが求められていくんだろうなみたいな
でなんかその10のつもりが
50とか100になるのが多分今の時代だと思って
うんうんうん
結局のところ
あと100に持っていくのが早くなるみたいな
まああとは全員がね
そのマインドを持ってくれると嬉しいとかって
なるかもしれないですけどね
なんかそのクライアントワークしてる人とかからすると
いわゆるプラス1って出してて
そんなんで説明することになって
うまく説明できなくて
どうしよう
うんうんうん
まあなんかねそこはやっぱりAI時代ですからと
クライアントのお客さんと握ったりして
うんうんうん
小さくよく改善していくんですっていう感覚で
まあよくなりましたってね
なんかポジティブな感じに報告して
うまく進められると幸せなんでしょうけど
それがなんか
ちゃんと責任をとか説明ができないってどういうことですか
みたいな感じになっちゃうと
やっぱ防御的になって
しっかり仕組みを100%作ってから出そうっていう
そういうなんか不幸な感じになってしまう
27:00
確かに
あーなんか最近思って
まあこれは俺もやけど
機能を保証しないといけないみたいなのが
今までだったと思ってて
保証しないといけないって考えたら
だいぶなんか自分のスピードにぶるな
みたいな感覚があって
うんうんうん
だからなんかサービス上になんか
まあその
セキュリティレビューとかそういうのは
しっかりするっていう前提で
なんかAIでどんどん
お客さんにとっていいものを出す前提なので
なんかどんどん報告してくださいみたいな
なんかそういう握り方が
必要した方がいいんじゃないかみたいな
結局ね
はいはいはいはい
確かにお客さんとその握りが
ちゃんとできれば
お客さんもそれで納得だったらもう
もうAIの
あれですね
だってそっちの方が確実に長期的には
利があるわけで
まあそうなんですよね
うん
そういう気持ちと
まあそれで業務が止まって
損失が出ると大変だっていう
まあね
いっぱいあるっていうのももちろんあるから
なんか難しいなっていう
うんうんうん
まあそれもなんかスコープというか
うんうんうん
まあね
まあ店舗でいうと1店舗だけは
それを容認してもらって
その代わり無料で使ってもらっていいです
みたいななんかわかんないけど
とかもそうかもしれないし
なんか実験店舗みたいな
のでまずガンガン開発回して
使ってもらいながら
バックサイクル回すみたいな
そこに対してはもうバグ許容度を
上げといてもらうみたいな
なんかそういう
まあでも
実際にそういう戦い方して
結構まあお客さんとって
まあ行くっていう
戦法もありそうですし
てか実際にやってる人ももう
いるだろうなっていうのは
なんかSNSとか見てて
うん
感じてるし逆にそれがなんか
巨大なプロダクトというか
まあそれこそ
マイクロソフトみたいな感じの
すごい大きな会社の
プロダクトをバックル可能性を
決めてるっていう事態ですよね
うんうんうん
いやー
まあけどね苦労度がこんだけの
開発速度で
こんだけのバグをいっぱい出して
やってるってことはそういうことなのかなって
思うよね
苦労度もそんな
3万円払わされてんのに
こんなバグるんかみたいな
リセットもしてくれないみたいな
うん
そうっていうのはあるから
まああるし
そのバグってるの見直らないと
いけないことはないけど
なんか
だからどっちかっていうと
それを許容できるほどの
インパクトを生んでるかどうか
っていうことだと思う
ああそうやね
多少バグってても
いやでも使わざるを得ない
みたいなこと言うんだよね
30:00
1万円払って多少のバグ起きててもいいから
もうお金は払うって
だからみんなそっちに目を向くと思う
うん
AIを使うからにはそっち側に
行くっていうのが
AIとの付き合い方というか
AIをハンドリングするという意味でも
善意が幸せになるのかな
みたいなのを今日今聞いている
確かに
まあそんな感じで
とりあえず動かしてみるっていう
なんかとりあえず動かした結果
得られる知見も結構多かったんで
そういうのあるのかなと思って
うんうん
ちょっとシェアをさせて
いただきました
はいじゃあこんな感じで
今日も以上にしましょうかね
はいじゃあありがとうございました
本日もAI駆動開発部の日常を
お聞きいただきありがとうございました
いかがでしたでしょうか
今回の話題は
自分が知らない領域のことを
AIに表せるっていうことになった時に
まずどういう手を打つのかって
結構スピード変わるよね
っていうような話をさせていただきました
こんな感じで
日々AI駆動開発やっている中で
得た知見を共有しているので
このPodcast気に入ってくれた方は
いいねやフォロー高評価
ぜひお願いいたします
それではまた次回もお楽しみください
バイバイ
31:23

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