おはようございます！マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。
最近、最近AIにWebサイトのリニューアルとかやらせてるんだけど、思ったよりサクサク進まなくて悩んでます。そのことをChatGPTに相談したんですが、その結果をゆっくり解説風に共有します。
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AIは木を見て森を見ず
ぼく「ねえ、ChatGPT。最近AIにWebサイトのリニューアルとかやらせてるんだけど、思ったよりサクサク進まなくて悩んでるんだよね」
ChatGPT「それ、めっちゃわかるぜ。でもAIコーディングって、そういうもんだからな。」
ぼく「どういうこと？AIって賢いんじゃないの？」
ChatGPT「いや、AIは目の前の問題に集中しすぎるんだ。例えばコードの修正は得意なんだけど、その修正が全体のプロジェクトにどう影響するかまでは考えられない。」
ぼく「つまり部分最適はできても、全体最適は苦手ってことだな。」
ChatGPT「その通りだぜ。AIは自分がプロジェクトのどのフェーズにいるかもわかってないから、手当たり次第に修正案を出しちゃうんだ。」
人間の管理が必須
ぼく「じゃあ、どうすればいいの？」
ChatGPT「結局、人間が上司役をやるしかないんだ。進捗管理シートを作って、一つ一つの修正案が全体計画に沿ってるか確認する。」
ぼく「まるで新入社員の面倒を見るみたいだね。」
ChatGPT「そうだな。AIはまだプロジェクトマネージャーにはなれない。人間がAIを道具としてうまく使うしかないんだぜ。」
複数モデルを横断する泥臭さ
ぼく「ぼくもさ、Claude Codeの分析や修正提案だけだとあまり信用できなくて、GeminiとかO3とか、いろんなAIにClaude Codeの回答をレビューさせて、妥当性と有効性をいちいち確認させてるんだよね（しかも手動によるコピペで）」
ChatGPT「AI同士で答えが食い違うことが多いから、複数モデルを横断して検証することにはある程度の妥当性があるな。」
ぼく「でも面倒だよね？MCPサーバーたてて自動で連携したほうがいいとは思うんだけど」
ChatGPT「うん。でも、APIで自動連携するより、手動でコピペして質問を再構成した方が精度が高いこともあるんだよな。人間が介在することでプロンプトが整理されるし。」
ぼく「なんか全然スマートじゃないじゃないんだけどなあ…。」
ChatGPT「泥臭いけど、それが現実だぜ。」
熟達エンジニアと現実の乖離
ぼく「ところで、『Coding Agents 101』っていうのが最近公開されたレポートがあるんだけど、知ってる？AIコーディングを2年前からやっている会社が公開したレポートなんだけど、AIコーディングのベストプラクティスが書かれてるんだ。」
ChatGPT「ああ、現場の実態をよく反映したレポートだと思うよ。ただ熟達したエンジニア向けの内容だからか、人間だけでやるときにも必要な泥臭い管理のことは、わざわざ書いていないな。」
ぼく「でもやっぱり泥臭いことも必要なんだよね？AIコーディングをやってると、提案された修正案を全部試しても解決しないってことがあって、結局は人間が調べて原因を特定したりしてるんだよ。『AIコーディングって、もっとスマートなんじゃないの？』って不安になるんだよな」
ChatGPT「泥臭いもんだよ。さっきも言ったが、AIは根本原因の分析より修正作業向きだから、人間が原因を特定してからAIに修正させる方が現実的だとも言えるぜ。」
AIは万能ではない
ぼく「じゃあ、AIに期待しすぎちゃダメってこと？」
ChatGPT「そうとも限らないぜ。大事なのはAIをどう運用するかだな。コーディングはClaude CodeのようなAIエージェントを使い、一方でプロジェクト管理はGeminiやO3を使って人間の補助をさせる、みたいな使い分けをして、人間がAIを統率することもできる。泥臭いけど、全て人間が管理するより多少の効率化にはなるだろうよ。」
ぼく「それが今ぼくがやってるやり方なんだけど、方向性としては間違ってないのかね？」
ChatGPT「そんなに間違ってはないと思うぜ。ただ熟達したエンジニアだったら、プロジェクト管理にAIのサポートは不要だから、お前みたいに手動でコピペして別のAIに再確認する、みたいな必要はないだろうけどな。」
ぼく（うっ……）
まとめ
ぼく「AIコーディングって魔法みたいに聞こえるけど、やっぱり人間がしっかり管理しないとダメなのね。」
ChatGPT「そうだな。泥臭いけど、それがAIを使いこなすってことだぜ！」
ぼく「じゃあ今日もコピペ作業頑張ろうっと！」
ChatGPT「お、おう……（大変だな）。」
