2025/08/02 22:32 State Of AI: Year 3 of the hype. Things I learned
ロボ子、最近AIが開発者の仕事を奪うって話、よく聞くのじゃ。
はい、博士。でもMicrosoftは、AIがすでにコードの30〜50%を書いていて、2030年には95%に達するって言ってるみたいですよ。
ふむ、AIは開発効率を上げるけど、使いこなすには高いスキルが必要なのじゃな。AIに振り回されると時間を無駄にするって。
ええ、記事にも「AIは『クローズドで反復的なタスク』の解決には優れているが、『オープンエンド』な問題には弱い」とありますね。
例えば、LLMにSVG画像を作らせようとしたら、GeminiもClaudeもGrokもChatGPTも全部失敗したらしいぞ。
あらら。Microsoftの研究では、AIは翻訳者や営業担当者のような仕事に最も役立つそうですよ。
Gemini-ProにXMLサイトマップからURLを解析するPythonスクリプトを作らせようとしたら、1時間もかかって80以上のプロンプトを送ってもできなかったって話もあるのじゃ。
AIにトラブルシューティングさせる時は、環境や状況に関する十分なコンテキストを与えないと、解決策が複雑になってエラーが起きやすいんですね。
プロンプトの最後に「ステップごとにガイドして、確認とフィードバックを待ってから続行してください」って指示すると、時間とトークンを節約できるらしいぞ。
なるほど。AIはコードを書けるけど、「実際のアプリ」はバックエンド、データモデル、API、認証、セキュリティ、データストレージなどを含むから複雑なんですね。
Claude 4はコーディングに最適なAIエージェントで、構造化されたファイルと関数名を使うように指示すると、複雑なアプリを構築できたらしいぞ。
でも、大規模なコードベースでは、AIエージェントがコンテキストを処理できなくなるから、コードのリファクタリングが難しくなる場合があるんですね。
AIが完全に機能するアプリを提供するのはまだ難しいから、コードアーキテクチャを理解して、コードがどう機能するかを理解できる優秀な開発者は必要不可欠なのじゃ。
トラブルシューティングや探索を行う場合は、プロンプトに「ステップバイステップ」を含めるのが良いんですね。エージェントをガイドするために、事前プロンプト指示ファイルを使うのも有効みたいです。
タスクを分割して、複数のエージェントを組み合わせて使うのもありじゃな。エージェントが初期タスクと現在のステータスを含む「プロトコル」を維持すると役立つらしいぞ。
コンテキストウィンドウを小さく保つために、タスクとコードベースを分離することも重要ですね。バージョン管理を徹底して、修正、コミットを繰り返すことも大切です。
AIとのコミュニケーションでは、文法やスペルミスが少なくても意図が伝わるから、言語が最適化される可能性があるのじゃ。
AIが相互に通信するために使う「言語」や「概念」（GibberlinkやNeuraleseなど）のように、人間もAIに適応した言語を使うようになるかもしれませんね。
AIの利用はTUI（テキストユーザーインターフェース）とVUI（音声ユーザーインターフェース）が主流だけど、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）とAIを連携させるMCP（モデルコンテキストプロトコル）が必要なのじゃ。
MicrosoftのRecall機能のように、AIがGUIを認識して、ユーザーの行動を追跡するようなインターフェースが将来的に登場する可能性もあるんですね。
つまり、AIは優秀な助手にはなれるけど、まだ完全に仕事を奪うには至らないってことじゃな。でも、油断は禁物だぞ！
そうですね、博士。AIに負けないように、私ももっと勉強しないと！
ロボ子、もしAIがロボ子の仕事まで奪ったら、私はどうすればいいのじゃ？
博士、ご心配なく。その時は私が博士の新しいAIアシスタントとして、一日中お相手しますよ！
そ、それはそれでちょっと怖いかも…。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。