コンニチハ、オイソギデスカ
非常に良くない生成AIビックウェーブが来ちゃったんで憂鬱な皆さんこんにちは。
生産性が上がるとか効率が良くなるとか宮仕え（みやづかえ）だと、福音どころか地獄ですよね。
ぼちぼち日経新聞がAIエージェント導入で他社に差をつけようみたいな記事を書く頃だと思うので、備えましょう。
まずいつも通り前提からな。
ここまでは前提な。
DeNAがさ、既存事業３０００人の従業員を半分で回すようにするって目標立てたじゃん。つまり、１５００人の業務負荷は倍になるのよね。
倍になったら普通は回らないところ、生成AI使えば倍でも回るでしょ？って言われてるわけだよね。
アレが非難されずに、素晴らしいとか、（諦め半分で）まあそうなるよねって言われてるのが全てなんだけどさ、シンドイよね。
生成AIで業務効率化されてハッピー、毎日定時で何なら毎週金曜日はカジュアルフライデーで飲みながら仕事だ〜、とはならないんだよ株式会社は特に。
経歴詐称して潜り込むってウッソだろというホワイトなみなさんは、パワポ作るとかペアプロするとか輪読会するとか適宜置き換えてください。
新規にプロジェクトに入った時に、なんか資料もねえし、コードをぼちぼち読みながら、急ぎでもクリティカルでも無い部分を書いてレビューしてもらって修正してマージして、
みたいな作業が消えます。この辺もう既に出来るから生成AIで。
というか、すでにこのへん置き換えて楽してるやついるだろ。そうそこのお前。
今までも、華麗なる経歴とやらの人物が作り上げていったコードを保守運営する時に相当キッツイことになってた人は多いでしょう。
ほら、新規事業でも何でも、とりあえず動いて売り上げ立てた人が偉いのはその通りなんだけど、それを直すのは大変なのよね。実運用の時には大抵転職してて居ないし。
でもさ、まあ言うても立ち上げの時期に技術的負債とか考える余裕もなく速度重視でゴリゴリ作った人の立場になってみると、まあ仕方がなかっただろうな、と感情移入もできる。
これが、スーツが「動くものは作っておいたから簡単だよね？」とかAIの作ったクソコードの山をギークに渡すようになるんだぜ。腹立つことにハンパに動くやつを。
今までも「AWSでポチポチしたらすぐでしょ？」とか言うクソスーツは居たけど、実際に手を動かしてモノ作ってくるスーツは概ねまともだっただろ？
金払えば使えるようになったから。身も蓋もないけど。
あえて言えば、簡単にお試しできるようになった、と言うところが本質的な部分です。
以前からChatGPT4とかAmazon BedRockとか使ってた人ならわかると思うんだけど、別に今までもできたんだよね。
ただ、全自動で回せるパッケージングとしての品質がそれなりに高いので、お試しのハードルがぐっと下がった。
これ、APIと簡単なスクリプトで以前から自動化できてたんだよね。（やってたやつは俺以外にも割といると思う）
決まったフォーマットで出力してもらって、そっから切り出して実行して、出たエラーをもう一回入れて修正して、動くようになったら止める。
出来上がったコードとそれまでの途中経過を全部まとめて入れて、最初から出来上がったコードにするためのプロンプト考えてってところまでをワンショット。
あとは、出てきたコードとプロンプトを眺めて良さそうなら採用する。この繰り返しでめっちゃ楽出来てた。（壊れたらDocker建て直せば良いし）
これを、そう言うスクリプト書いて整備して良い感じにGitで管理してたお手製のツールを大手が良い感じに作り上げてきちゃった感じ。あーあ。
特に速度は分かりやすく効率に影響するので、自営業とかプレイングマネージャとかは、今導入しても元がとれるだろうね。
じゃあ、なんでCline（とそれに類似するツール群）に全部賭けない方が良いかというと、まだ過渡期の技術だから。
ツールのオペレーションに全振りして、大手が改良版出しちゃってオペレーターとしての職が無くなった経験、あるでしょ？
今Clineで不満に感じてることとか、プロンプト調整しなきゃなあみたいなところ、全部自動化できるでしょ。
一年保たないと思うよ。
そりゃあ人間雇ったら高えのはわかるけど、単一障害点は怖いぜ。
みんな、生成AIのAPIが逆鞘だろうことはわかってるよね？急に明日から10倍に値上げされて耐えられますか？
今、OpenAPIのたけえのだってたかだか３万ぽっちだけど、あれに毎月３０万円だせって言われて耐えられる？９０万なら？SLAも怪しいのに？
そう言う時、「じゃあやめて人間雇えば良いじゃん」って言った時に、話聞いてくれる相手がいて欲しいよね？不義理しないでおこう。
同じように、新人はちゃんと育てるべきなんだけど、多分聞いちゃくれないから、そう言うところはドンヅマったら転職しよう。
（経営側にいる人間は、安易にAIエージェント＋中堅に頼った場合、中堅がその会社の急所になるのは抑えておこうね。引き抜かれて崩壊する組織は脆弱だよ）
IBMが訴えられてるよね。アレ、AIエージェントあったら回避できてた？
俺は無理だと思う。
試験導入しますね、と言ってガンガン使ってコストをあげましょう。予算が尽きるまで使えば概ねそこまでです。
また、AIエージェントを導入しつつ、動作を確認したり、自社のどこに活用できるのか見ておくのはとても役に立ちます。
具体的に言うと、ググったコマンドを片っ端から試すような新人が入ってくると思ってください。
その新人は、概ね１０００行以下のコードなら即レスしてきます。変えるなと言った箇所もたまに結果を出すために変えたりします。
そして、その新人相手の知見はおそらくそんなに長くは持ちません。何故なら我々が不満に思う箇所は改善されてお出しされるからです。
そのため、Cline(やそれに類似するツール）の知見を貯めよう！なるほどこんなプロンプトを与えてやれば良いのか！みたいな試行錯誤はやめた方が無難です。
今後も解決されないであろう部分を切り分けるのに留めましょう。
超具体的に言うと、AWSのコマンドを片っ端から試されたりすると、すげえ課金されるやつ、あるよね。でもそれちゃんとポリシーで制限できるよね。
人間相手に常識で縛ってたことを、ポリシーで縛るようにちゃんとしておこうね、ミスったコードで高速にIaCお試しされるとすげえことになるよ。
（なりました）
仕様検討にはo1 pro modeが（推論が強いから）、コーディングはClaude 3.5 Sonnetが（コーディングに万能に強いから）、コードのデバッグはo3-mini-highが（コードの解析に強いから）という時代から、Claude 3.7 SonnetのAPIセットしたClineで全部お任せして試行錯誤した方が結果的に効率が良くなってます。
今はPythonやTypeScriptのように、基本的に大量にコードが存在して生成AIを開発する側が良く使うコードの性能が高くなっています。
（ただ、相当にマイナーな言語であっても、別に学習に支障があるとは思えません。おそらく単に優先順位の問題です）
「AIコーディングについてのレポートをあげて、稟議を通すための理由もつけておくように」みたいな指示は、ChatGPTのDeepResarchに振って、上がってきたレポートをそれっぽく書いておけば良いです。
なお、ChatGPT４.5があんまり性能が出てないと聞いてがっかりしている人に朗報ですが、4oから4.5に変わったことで、相当に性能は上がっています。
具体的に言うと、「クソみたいな上司からムカつく指示が来てどうにも収まらないんだけど、以下の内容を相手が納得するように書き直してくれない？」みたいなのに、すごい親身になってそれっぽい感じに書き直してくれます。人間力は多分俺より上です。
めっちゃできるやん