クローバー開発が長引いた理由
どうもリツトです。この放送は、AI活用を広めているリツトがお届けする放送です。
さあ、今日はあまりネタがないということで、僕が実際にやっているAI活用、どんな感じでやっているのかみたいな、どこら辺が落とし穴だったかとか、そういったところについてお話ししていこうかなと思います。
実はですね、僕今クローバーという個人の生産性を上げるためのアプリを開発しております。
聞いた方もいらっしゃるかと思うんですけど、クローバー、そういえばリツトさんなんか開発してたよね、と。クローバーというアプリ的な。
開発してます。あれ忘れちゃったのかな、みたいな。思っている方もいらっしゃるんですけど、全然忘れてないですね。
毎日、ずっとですね、寝るまもしんでAIがですね、動いてくれてます。
だからもう本当に24時間体制でですね、クローバーというアプリを開発しているというところなんです。
なんでこんなに時間かかっているのか。いや、そもそも開発、これなんかカレンダーとかタスク管理とかが一つの画面でできるよっていう、ダッシュボート型のアプリと言いますかね。
ツールなんですけれども、言うならば皆さんのノーションとか、そんな感じに近いやつですね。
で、裏でAI社員が動いているよみたいな、そんなシステムになっているんですね。で、AI社員が一緒についてくるっていうダッシュボード。
それがクローバーなんですね。なんでそんなに時間かかってるんですかと。ここのね、ここの理由をお伝えさせていただきます。
で、このなんで時間かかっているのかっていう理由をみんな知っていればですね、同じ失敗をしなくて済むということで皆さんの時間が節約されるかなと思います。
お話しします。で、なんでこんなに時間かかってるんだろうって、まあぶっちゃけ僕も思ってました。
そもそも2、3ヶ月ぐらい前にはね、リリースする予定だったんですよ。それが延期して3ヶ月ぐらい経っちゃってるよと。
対応端末を増やす落とし穴
大丈夫でしょと。サボってんのと。毎日やってますから。なんで?
なんで?まずね、Mac、Windowsっていうね、この機種の違いとかがありまして、ここら辺を当初うまく抑えられていなかったっていうのがポイントの一つになります。
確かにと。Windowsの人にも使ってもらいたいっていうのであれば、Windowsに対応させないといけないんですね。
しかし私は最初Macで開発しておりましたので、全然ね、そこら辺が考慮されていなかった。
じゃあどうしたのか。ちょっとね、これ専門的な話になるかもしれないんですけれども、
GitHub Actionsみたいなのを使ってですね、Windowsでこういう操作したらどうなるかみたいなのをテストしてみたいな風にね、実はできるんですよ。
なんかGitHubとかそういう系のですね、サービスを提供する人が持っているWindowsをちょっとこれ使わせてもらえるみたいなんだよね、クラウド上で。
そんなことできるんだと。だからMacしか持ってないよっていう人はGitHub ActionsでWindowsでのテストできませんかみたいなのをAIに聞くと、
なんとやってくれるんですね。ただポイントとしてはその実際にそのWindowsの画面を見れるわけじゃないんですね。
なんかコマンド上と言いますか、システム上でテストしてくれるみたいな感じなんで、画面を見たいという時にはちょっと見れないのでできないんですけれども、
ただファルテストをしたいとか、Windowsでの動きがちゃんとできるかどうか知りたいという時は、もうAIにね、あのGitHub ActionsのWindowsのテスト確認したいんですけどやってくれ
みたいな風に言うとやってくれます。試してみてください。
最終的に僕は、あのWindowsの実機がそういえば家にあるじゃんということを思い出しまして、その実機をですね、もう使ってですね、もうそのまま画面を操作してもらってテストしてもらえるということができる
ようになっております。
これもね、言えばやってくれるんで、もしWindowsの実機持っている方はね、やってみてください。
Macからですね、AIを動かして、もうAIがWindowsを動かしてですね、やってくれます。
ここの機種の違いとか、スマホ対応とかね、してしまったが故にですね、スマホだとまた画面も違うと、必要な機能というか削るべき機能とかも違うということでですね、そこでかなり複雑になりました。
なのでこんなに時間かかってるの、一つ目の理由は、いろいろ対応させすぎた。これが原因です。
Mac、Windows、スマホ、Android、iPadとかありすぎるということで、それは時間かかるよね。
あんまり対応させすぎると地獄になりますので気をつけてくださいね。
変更とバグの連鎖を防ぐ方法
もう一つはシステム上ですね。システム上の穴が案外あるんです。
案外ね、使っている途中で、これこうしたい、ああしたい、変更したいという思いが生まれますよね。
実際にAI、これこうしてっていう変更を求めますと。
すると変更し終わった後にですね、実は変更してしまったが故に当初の動きとは違う動きになってしまって、またバグが出るということになってしまうんですね。
それを続けると変更があった、バグが何か生じた、変更した、バグが生じた、変更した、バグが生じた、バグだらけみたいな感じになって。
おいもうこれどうするんだよという状況になります。
これね普通にAIとの開発ではありがちですね。
そこらへんはね、もう最近ですとね、あんまり起きなくなったんですけれども、いやでもまだ起きるなっていう印象ですね。
アルゴンに任せたりとかオーパス5.5に任せたりしてるんですけど、でもまだそういうことがね、ちらっと起きる感じですね。
もう以前のようにいっぱい起きるってことはないんですけど、ちらっと起きてしまう。
なのでですね、何が必要かと言いますと、AIが何をしているのかっていうのを具体的に把握しないとダメですね。
めんどくさいでしょ。めんどくさいんですよ。
このね、あのエラーが付随的に発生してしまうかもしれないという可能性を考慮した上で、どういう動きになっているのか見ると。
どういう動きになっているのか見てもバグが発生することがあるから、
いくつか変更とか実装したんだったら、そのタイミングでシステム、バックエンドシステムとか裏側のシステムとかを調査分析して、
改善点とか、もしくはバグがないかチェックしてくれませんかと。
言うとですね、こここうじゃねみたいなのが出てきます。
特にアルゴンが非常に得意で、そういうの見つけるの。
アルゴン使ってない方は、クロードのオーパス5.5を使ってみてください。
そうすると大体見つけてくれますので、まずそこ潰しておいてっていう。
ポイントとしましては解決策。
変更する変更する変更する変更する変更する変更する変更する。
その後にバグがないかチェックするってやると、とんでもないことになります。
とんでもないくめんどくさくなる。
なので変更したら、そこで改善点がないかチェックさせるのがいいですね。
変更して変更して変更して改善点チェック。
変更して変更して変更して改善点チェック。
みたいな風にやると案外スムーズに進んでいくということですね。
変更してチェック変更してチェックってやってもね、
なんかねそこだけだとね取り漏らしたりするんだよね。
ここら辺がむずいんですよね。
AIに頼んだアクションによるとは思うんですけれども、難しいポイントですね。
なのでチェックさせるのは必須ですし、
何かこう裏側のシステムが詰まってないですかとか、
何か無駄な動きしてないですかみたいなところは見ておく必要がありますね。
俺ね案外ね一つのセッションだと気づかないんだね。
他のAIにチェックさせるっていうのもあるんですけれども、
それでも取り漏らすことあるからね。
ここがね非常に難しいんだよね。
一つのセッションで実装させた、完璧にね他のAIにチェックさせて、
改善もさせました、もう完璧ですわと言ってもこれで終わることが多いじゃないですか。
でもね案外そこにまだ穴が残ってたりするんで、
どうやって気づくねんみたいな話になってくるんですよ。
ここまで来ちゃった。
そこがむずいんですよね。
だからそのチェックは何回かするっていうところですね。
チェックしすぎてもね、余分なことをほら吹き出したりしたりとか、
これ別に直さなくてよくねんみたいなところも行ったりするんで、
別に直さなくてよくねんみたいな提案が多くなったら、
チェックはもうやめさせた方がいいです。
そこはやめた方がいいっていうタイミングになります。
チェックさせて、これは絶対に直した方がいいっていうのがポンポン出てくるんだったら、
直そうというところですね。
そういうのがポンポン出てこないんだったら、
もう直さなくていいよっていう合図だなと僕は思っております。
はい、今そんな感じでですね、
ちょっとバグの生み出しみたいなところもやっていっているというところになります。
これが2つ目ね、バグの生み出しに時間がかかるということです。
自動巡回とトークン消費の見直し
あとね、そうやってバグの生み出しとかやっていく中でですね、
あれ?この機能いらなくない?という時もあるんです。
なんかね、このトークンの消費量が継続した時に、
なんかすごい、ここだけトークンの消費量めっちゃあるよね。
何これ?みたいな。
聞くと、これはなんか自動巡回というシステムがですね、
6万トークンぐらい消費しているんですよと。
6万トークン、どういう内訳になっているんですかと。
どういう動きにした時に、どのぐらいのトークンが発生して、
どういう感じのシステムになっていて、
なんかどんな意図で動いているんですかと。
何を達成させたいから動いているんですか?みたいな。
すごい深掘りをしていくんですよ。
これが大事なんですね。
この深掘りに時間がかかります。
皆さんね、案外最初ザックリ作った時は、
深掘りしないということが多いです。
けれども、あれ何これ?ってなった時に、
深掘りしないといけないんですよね。
それに対してどうするか決めないといけないんで。
自動巡回というのは、メールの仕分けとかやってます、
これします、これします、これします、っていうんですね。
それで全部詳細を出してもらいます。
詳細を出してもらって、あれこれいらなくね?っていうのが
かなり存在するんですよね。
あれこれなんかAIに任せなくてよくない?と。
AIじゃなくてこれプログラムでできちゃうんじゃないんですか?と。
ちょっとこれ難しい考え方ですけど。
AIに全部任せるよりかは、
AIにプログラムを組んでもらった方がいいっていう時もありますね。
トークン消費がしないんで。
なのでここは普通にAI使わなくてよくない?みたいなところが出るってことですね。
そこをAIに判断してもらうもいいんですけれども、
結構プロンプトをわざわざ入力しないと
そこは理解してくれないんで、
こちら側がここはAI使わなくてよくないですか?みたいな。
ここはAIじゃなくてツールとかでよくない?みたいな。
そういう風に言うと、確かにとかなって、
これ自動巡回機能そのものがいらなかったですとか言い出すんです。
いらないとは?みたいな。
じゃあなんで最初からこれ出した?みたいな。
なんで自動巡回出た?みたいな。
話になっていって、実はいろいろ改善していく中で
今はちょっと必要ないっていう立ち位置になっちゃいました。
マジかよ。
そういう発見もあるので、
そうしたらそこでまた生み出しみたいな感じで、
じゃあこの自動巡回機能いらないですね。
そぎ落としてですね。
そこでまた改善されるんですね。
改善された後の動きを見ていかないといけないんで、
こういうのに時間がかかってるっていうことなんですね。
手帳アプリ開発に時間がかかる理由
時間かかるでしょ。
めっちゃ時間かかるんですよ。
特に手帳アプリみたいな感じなんでね。
時間かかってるんですね。
これがマーケティングの支援ツールですよとかだったら、
簡単じゃ簡単ですよね。
その文章を書かせて、いい文章が出る、悪い文章が出る、
ここが改善点、直す、はい直った、みたいな。
そんな感じでどんどん進めていけるんですけれども、
手帳アプリはね、なかなかシステムの動きとか、
1日経った後にちゃんと機能しているかどうかとか、
そういう時間経過とかも含まれるので、
なんか俺すごい一番時間かかるものを作っちゃってるなみたいな。
思ってますね。
めちゃめちゃ時間かかってんじゃん。
3ヶ月よ。
毎日っすよ。
やばいよ。
これだってもうリアルに会う人会う人に、
クローバーどうなったんですか?
クローバーってまだ開発してるんですか?
してるって。
現在進行形だって。
なんならリアルイベントの最中に裏側で動いてるから。
みたいな感じなんです。
この中でも、
りつとさんクローバーのこと忘れちゃったんじゃね?
っていう方もいらっしゃるかと思うんですけど、
そんなことないっす。
僕がちょっとこのクローバーという手帳アプリを
止めていたせいです。
3ヶ月以上かかってます。
じゃあ今実際どうなんですかと言いますと、
結構バグも取り除けてきてますので、
もうクリティカルなポイント、
プロブレムはないです。
プロブレムはない。
プロブレムはない。
セキュリティ上もしっかり、
いい感じに収まってますし、
あとトークンの消費量ですね。
この消費量も、
当初は結構10万トークンを消費したりとかしたんですけども、
10万トークンは普通に消費するかなという量ですが、
これをですね、
今、
10万トークンかかったのを、
8000トークンとかで抑えることができているので、
多いみたいな。
そんなに抑えられたんかい、
というところですね。
ここはちょっと設計をかなり工夫してですね、
クローバーの設計と目指す使い方
どうにかこのAIを
あんまり動かさない、
なるべく動かさないという方向で、
設計し直したところ、
そういった数万トークン消費から、
8000トークンぐらいで抑えられたよ、
というところですね。
なのでかなり進化してるんですね。
だいぶ抑えられてるでしょ。
僕自身ね、すごい勉強になっちゃいましたね。
自動化ってこういう風に設計するんだ。
めちゃめちゃ勉強になりました。
なのでですね、
この手帳アプリ、
僕が目指すクローバーって何なのかというと、
なんか気づいたら、
タスクが提案されてる。
で、
自分が特になんか意識して、
頑張ってこのタスク管理とかしなくても、
AIが提案してくれて、
あとはイエス、ノーとか答えていくだけで、
自然とですね、
タスク整理が管理がですね、
AI社員がやってくれるという状態ですね。
だから人間は、
イエス、ノーとかそういう判断をするだけで、
OKみたいな。
そうするとGoogleカレンダーにも入っていたりするし、
あとそのクローバーの中のタスク
っていうところに入っていたりするんで、
わざわざね、
これどういうタスクをしないといけないんだっけ、
今日は何をするんだっけ、
みたいなことが減るっていうわけですよ。
っていう感じですね。
それいうのがデフォルトの機能としてついていまして、
あとは自分で増築したりする、
改善したりする、
改善というか、
改築したりするみたいなのが
ポイントになってきます。
自分でその
収支管理、例えば
毎月これぐらいの支出があって、
このぐらいの収入があって、
毎月のお小遣いの管理、
増築したい人は増築していけますし、
いろんなね、
自分のビジネスの増築
でもいいですし、
サイトに何人アクセスしたっていう情報を
このダッシュボードに取り入れて
見れるようにするとかすると、
どんどんですね、一画面でいろいろ
確認できるようになってきますので、
そんな感じで増築してもらって
使っていただくのが良いかなという風に考えております。
なのでですね、
この手帳アプリクローバーなんですけれども、
価格と想定ユーザー
これはね、
初心者さん向けではなくてですね、
自分で増築したいんですけどっていう方に向けて、
デフォルトの
ダッシュボードとAI社員を
販売するという形になります。
おいくらですかと。
ほんとあれも3ヶ月も
かかってるねんけどね。
かかってるねんけど、まあ言うても
そんなに、
その効果を実感しやすいものじゃないんだよね。
そこはね、残念ながらね。
マーケティングツールだったらね、
売上伸びましたとか、
投稿数増えましたとか、
簡単に数で出てくるんですけれども、
手帳アプリとなるとそうともいかない。
というわけで、まあちょっと安めになるかな
という風に思いますね。
まあ言っちゃうか。
本当はね、2万円ぐらいで売りたい気持ちはあるんですけれども、
1980円で売りますと。
安っ。
安っ。
こんだけ時間かけても。
なんだろう、
なんだろう、
僕が過去に数千部売った教材レベルで
時間かけているのにもかかわらず、
1980円です。
という感じでいかせていただきます。
ただこれは人を選びますね。
すでにダッシュボードをゴリゴリ使って
ぶん回している人にとっては、
まあちょっと勉強する意味合いで、
まあ教材的な意味でね、
買っていただくのはいいかなとは思うんですけれども、
まあそんなに生活を変えるようなものではない
ということですね。
誰にとって良しとするのかというと、
自分自身の
ダッシュボードを持っていない人とか、
AI社員まだ一人も
持っていませんみたいな人とかね、
あと、
ダッシュボードを持ってどんどん増築
していきたいですみたいな人にとっては
良いかなと思っております。
というわけで、
今回はちょっとクローバーの
開発条件についてお伝えさせていただきました。
まとめますと、
穴が結構あると、
時間かかってしまう穴ですね。
生み出しに時間がかかったりとか、
あとはいろんな
端末を対応させると、
その分ね、めちゃめちゃ時間かかりますよと。
一つの端末増やすごとに
2倍とか4倍とかになってきます。
かかる時間がね。
そこは
気をつけくださいというところ。
ざっくり言うとこの2つですかね。
という感じになりますね。
AI活用セミナーと大阪交流会
おかげさまでちょっと自動化について、
さらに
巧みになれたなと思いますので、
こういった知識とか技術っていうのを、
セミナーとかでもお伝えできればなと思います。
金沢のセミナーでですね、
この効率的な自動化について、
自動化のそもそも
設計の考え方、
これを知らないとですね、
AIね、いい感じに自動化してくれると思っているかもしれないんですが、
全然そんなことないっす。
この考え方を知らないと、
無駄にトークンも使わせちゃうし、
お金も時間もかかっちゃうということで、
絶対知らなきゃならない概念なんですよね。
それがね、
もう身にしめて分かりましたので、
セミナーとかでもですね、
ゴリゴリとお伝えさせていただきます。
今後の発信にもね、
ご期待くださいという感じでした。
ありがとうございます。
というわけでリツイートでございました。
またね。
最後に一つお知らせさせてください。
11月14日土曜日、
11月14日土曜日なんですけれども、
大阪で
AI活用セミナー&交流会をやります。
大阪ですね。
シャックさんと一緒にやるんですけれども、
ここではですね、
現在の動画生成AIとか、
音声生成AIなどもね、
交えつつ、
いろいろ情報交流もできればいいなと思っております。
現在ですね、
だいたいあと半分ぐらいかな。
もうすでに半分席が埋まりまして、
あと半分ぐらい。
15人ぐらいか。
15人ぐらいかな。
しか申し込めないみたいな状況になってしまっていますので、
ぜひともですね、
大阪に近い方はですね、
早めにお申し込みいただければなと思います。
1500円ぐらいで
確か参加できると思いましたので、
僕のXを
見ていただいてですね、
その固定ポストからですね、
申し込みサイトに進んで、
ぜひ大阪に来てくださいと。
で、交流タイムではですね、
僕やシャックさんと個別相談などもできますのでね、
よろしければね、
その時間も有効的にね、
活用いただければなと思います。
はい、というわけで以上でございました。
またね。
