【いい意味での妥協案】原因不明の不良を避けるため、良くて9割、7割8割を目指してAIツール開発

AI

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こんばんは!

いつも応援していただき、ありがとうございます。

apa(あぱ)です(^^)

今日は『10割を目指さない』について書いていきます。

意外と頓挫

初心者a男

うーん、意外と頓挫するな。

なんでだろう。

モデルが悪いのかな?

別のにしてみたほうがいいのかな。

 

apa

どうしたんですか?

a男さん。

意外と頓挫するとか別のにとかって、なにかあったんですか?

 

初心者a男

あ、apaさん。

そうなんです。

ここ最近、いろんなツールを作ろうと、AIで色々頑張ってみたんですけど、結局途中で頓挫してしまうことが多いんですよね。

僕の指示が悪いからなのか、それとも、AIあ悪いからなのか、色々考えていたんです。

AIが悪いからなら、どのAIを使えばいいのか、色々と考えていたんです。

 

apa

なるほど、確かに。

AIを使っていても思うように進まず、作業が途中で頓挫してしまうことって、よくありますよね。

 

AIって、本当にそういう部分が強いなと感じます。

最初は結構スムーズに進むんです。

お、この調子ならうまくできるだろうな。

と思っていたら、詰めが甘いというか、あと一歩の部分が足りないことがしょっちゅうある。

たまたまかな?

とか、AIの問題かな?と思ったりするけれど、でもどのツールを作っても必ずそうした問題が起こるのでどうしたものかと考えていました。

結局のところ、AIで作業をして、ツールやアプリを作るっていうの。

最近ようやく気づいたことなんですけど、

完璧を目指すことはできないんだなと思い始めています。

きっと最初からコードの知識とか強くて、自分である程度、ツールやアプリを作った経験がある人にはいいのかもしれませんが。

そうじゃない人には、きっとうまくいかない。

前にナカジさんがいっていた、

Claude CodeとかCodexを初めて触った非エンジニアの方には、「車輪の再発明」という言葉を知ってほしい。 意味は「すでに世の中にあるものを、自分でまた一から作ること」である。 おそらく今世界中で大量の、そして出来損ないの車輪がとんでもないスピードで量産されている。

なかじ / 中島大介@ウェブ職TV (@ds_nakajima) on X
Claude CodeとかCodexを初めて触った非エンジニアの方には、「車輪の再発明」という言葉を知ってほしい。意味は「すでに世の中にあるものを、自分でまた一から作ること」である。おそらく今世界中で大量の、そして出来損ないの車輪がとんでも...

という話。そうなんですよね。

オンボロの車輪じゃなくて出来損ないの車輪、だった。

非エンジニアがツールを作ろうとするとどうしてもそうなってしまうんですよね。

ゼロイチで作ろうとするとどうしても非効率になってしまう。

既存のシステムをカスタマイズするという方向にやったほうが本当に良かったと強く思います。

もし仮に自分で、どうしても世の中にない何かを作るのであれば、

特に非エンジニアリングの人が作るのであれば、10割を目指さない能力。

そう、もうそれは能力だと思うんですけど、そういうのが必要なような気がしています。

10割を目指さない能力が必要

初心者a男

くそう。

いったいどうしたら、もっとスムーズに完成させることができるんだろうか。

 

apa

お気持ち、すごくよくわかります。

つい、完璧を目指しても思うように完成しないことにもどかしさみたいのを感じますよね。

結局のところ、自分でどうしても一から作る必要があるなら、10割を目指さないという能力は必要だと思います。

 

よくて9割、もしくは7割8割を目指す

これは、過去の自分に対して強く言い聞かせたいこと。

どうしてもクロードコードやCodexは便利なので、

自分が、「こういうツールが欲しい」と思ったものをさも完璧にできてしまうような気がしてしまいます。

そう思ったツールを10割の精度で作り上げようとしたくなってしまいます。

しかし。

そうして10割を目指しても、ほぼ不可能。

非エンジニアリングの人が、ソレをやろうとしても途中で何処かで頓挫してしまいます。

一番の問題なのは、

どこで詰まっているかがわからない

もともと知識があるわけではない人間がやっているので、どこで詰まっているのかが全くわからない。

というのは、非常に大きな問題です。

そのため直そうとしてもどこを直せばいいかがわからない。

そしてAIはどこまで言っても、根本的な原因を見抜くのが大の苦手です。

原因「らしきもの」を見抜いて、対処することはできるものの。

数あるコードの中で、本当の原因を見抜いてソレを適切に対処することができません。

手術で言うならば。

病原体を見つけてソレを処置しないとならないのに、

病気の原因となりうるもの全てに対処します。

だから、時間がかかる割に、

一向に問題が解決しない。

問題が再発するということが起こり得ます。

それは、今のところどのAIにしても同じことのようです。

残りは人間の手動にする

結局は、残りは人間の手動にするくらいが大切です。

全部をAIにやらせようとすると、

途中でさっき行ったみたいな、

原因不明の不良」に見舞われます。

で、一向にそのスパイラルが終わらずに前に進めなくなってしまいます。

よくて9割。もしくは7割8割の精度を目指して残りは人間が作業をするようにする。

そういうツールを作るようにしないと、必ず原因不明の不良に襲われて、

その対処に追われ続けることになってしまいます。

つまり、

10割自動は不可能

と思ったほうがいいと思います。

もちろん、シンプルなツールならいいものの、複雑な作業をするツールなら尚更です。

というか、10割自動でツールを作り出そうとすると、

いつまでも開発が終わりません。

いつまでも開発し続けるだけになってしまいます。

どこかで、

妥協点、打開策、折衷案を見つける

事が重要だと感じています。

自分も、ツールでさいしょ全てをやらせようとしてしまっていました。

まぁ、愚の骨頂。

サボりの極みというか。

だけどだからこそ途中でうまくいかなくなっていました。

どうしてこの判定がうまくできないんだ?

この判定は絶対におかしいだろう?

なんどやっても判定の精度を高めることができませんでした。

だから、手をこまねいていたものの、結局、

残りのできない部分は人間が手動でやるということで少しずつ解決に向かっていきました。

もしかしたらえーあいでツールを作る一番のポイントなのかもしれない

とかってに思い始めています。

ゼロからツールを作るにしても、

すでに世の中にあるツールを起点として、つくるにしても。

10割を目指すと本当にうまくいかなくなってしまいます。

10割を目指すのではなくて、7割、8割、良くても9割程度に留める。

そうじゃないと、永遠にツールの微調整や修正に追われる羽目になってしまいます。

自分自身はそのことで深く反省をしています。

まとめ

初心者a男

そういうことなんですね。

 

10割を目指さないことが大切

できれば世の中にすでにあるツールをカスタマイズするくらいがいい

どちらにしても良くて9割、7割8割を目指して開発する

 

コレラが大切なんですね。

 

apa

すでに自分でツールを作ってきたエンジニアの方であればいいのかもしれませんが、そうでない人間が自分で一からつくろうとすると相当な労力がいります。ソレに見合うツールを作れるとは限りません。

そのため、いい意味での妥協案を持つことはとても大切だと思います。

 

初心者a男

わかりました。

僕もいい意味での妥協案を目指して取り組んでいきます。

ありがとうございます。

 

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