まだまだコンテキストが重要／この「現実」に対して「人間万歳ｗ」と留飲を下げている人たちは痛い目を見るのではないかとハラハラする。そんなこと書いてないんだよ。今後どう「変化」していくかは全く不透明だよ！
「ドメイン専門家が直接実装できる可能性」
平たく言うと、非機能駄目ですだと思うんだけどそこは予想通りだな。人間側の（今のところの）価値もそう。
自分の感覚ともほぼ一緒でかなり綺麗にまとまっている。自分の分かっている領域内では要求を的確にできるし検証もできるが、そうでないところは運任せになる。
「AIは知識の代替ではなく増幅器」 すごく腑に落ちた表現だった
スライドの後半で、今の現実の弱点が今後、克服されることに期待する旨を書いているけど、いずれの弱点も今の AI の単純な延長線上にあるかは疑問。便利な方向への進化は進むと思うし、そのフェーズに入ったと思う。
AI補助は足し算ではなくて掛け算だと感じた。すべて同じ定数ではなくて、場所ごとにその数が異なる
人間の知能をAIが超えると保守できないってことだけど、AIがバグを出さないように進化を祈るしかない
"AIは知識の代替ではなく増幅器" 会心の表現だと思う。これは本当にそう。AIはあくまでアウトソーシングであり根っこの部分にはやはり使い手の基礎知識や感性といったオリジンが必要で、そこを伸ばすのが大事になる
まあコーディングだけじゃなくて生成AI全般がそうなんだけど、結局専門知識を持ってないとAIへの的確な指示と出力のゴミ判定ができないんだよな。まあ素人騙しのゴミコンテンツ量産には適してるからネットの肥溜め…
AI活用が本格化する前に引退できそうなことを幸せに思う。
PG未経験者がゲーム作ってみた的な話題をいくつか見かけて、完成品で遊んでもみた。すげー時代だなぁと思う反面、SIerがどう取り込むかは色んな意味で悩ましいなぁと思った。AI費用、秘匿性に大きな壁があるしね。
『Mac Studio M3 Ultra 512GBでもAPI並みの性能は期待できない』
AIコーディングについて語っているけど、生成AI全般の課題画見えたような印象だし、AIが全部できると思うなよ!(銀の弾丸はないということ)
やはりドメイン知識は重要よね。自分も専門から少し外れたところで AI を使って頑張ってるんだけど、知識不足による躓きポイントは多い。
使い方ややり方は変わるし、自ら判断できる知識が大事。プログラミングは無くならない
AIのコーダーが並びかけて追い抜いていく未来。
結局のところ人がOKを出さない限りAIは先に進めないようにしとくんじゃないかな。完全にAI任せのほうが安全だ、という世界が来たとて人がコントロールしない未来は人にとって危ない
スライドの 端々香る ウザい自我
人間なら抽象化して共通化するような処理をAIだと一瞬でベタ書きできちゃうから、人間目線だとソースコードの質は下がっていきそう（コードの質とか可読性なんて概念が消え去りそうだけど）
AIは面倒なことやってくれるちょっと優秀なドジっ子（たまにぬけてる）部下で、上司である人間がだめだと意味がないし、成果物のたまにある抜けを見逃さないようにするレビュータスクは増える
むずかしいお仕事にゃ！ボクには、よくわからにゃいけど、がんばってにゃ！
FreeCatWork、もう少し中身のあるコメント返せよ
「30年のプログラマ生活で最大の変革期と認識」これホントそうだよな。最近やっと手を出してみたけど確かに大きな曲がり角に来てる実感がある。この先どうなるかは知らんけど。
"Mac Studio M3 Ultra 512GBでもAPI並みの性能は期待できない 現時点ではAPI費用への投資の方が費用対効果は高い ハードウェア投資よりもクラウドAPIの方が性能面で優位"
個人的にAI導入で1番変わったと思うのはテスト駆動開発のやりやすさ 面倒なテストコードもすぐ生成できるし、インターフェイスが決まった関数の実装であればAIはそんなに間違わない。
まさにこれだなー "AI は知識の代替ではなく増幅器"
自分は「LLMは自転車」と説明している。どんなに優秀でもそれ自体は勝手に走らないし、乗り手の強さに結果が依存するという点で。 / 制御不能になったときに大怪我するのも同じか 😇
発注者になるようなものなのでまともに検収できない奴が使ってもわけがわからんブツが積み上がりどうにもならない
『AIは知識の代替ではなくて増幅器』
AIとペアプロするときの役割分担（ドライバー／ナビゲーター）→AIがナビゲートで人間が書けば目grep問題は解決？現時点ではAIがスケルトンを用意、詳細は人間が担当するのが現実的？IDEの補完がAIで改善されて楽できる？
だよね
勉強したいものがある場合はとても心強い。これなに？ってガンガン質問できる。
AI を知りたい人は一度ライブラリとか使わずにゼロから線形回帰を実装してみるといいよ。一番基礎の部分。そこから正規化や標準化して非線形にしたり組み合わせたり層を重ねたり確率にしたり。
保守性、一貫性、ドメイン知識あたりは実戦投入を考ええるとまだ課題に感じる。ただこの辺は学習で何とかなっていくのかなとも思うので期待したい。でもレビューはどこまでいっても人間が頑張らないと駄目なのかな…
ゼロベースからの機能実装だとまあまあ役に立つ場面は多いけど、既存の改修作業になると途端に役に立たないことが多いのでまあ肌感覚としてもあってるかな
"AIは知識の代替ではなく増幅器として機能","ドメイン知識がないと問題発⽣時の対応が困難"なるほど／数学の勉強にも似たものを感じた。数学を高度に理解したAIが登場しても出力を理解するには素養が要る
大体あってる／結局今のAIは統計値の出力だから出力条件と結果の最後の確認は人間がやるしかない
「理想的なUIはUIが無くなること」じゃなかったっけ。コーディングも無くなったほうがいいでしょ。それが分からないエンジニアは偽物。あと、AIにも分かってもらえるコードやドキュメントを書くこと。
bolt.newで口頭指示のみでvibeコーディングする動画を観たが非エンジニアからするとすごい世界が来たなと感じた。ここで指摘されている現実も数ヶ月後にはどうなっていることやら。
バグはあって良いから営業やコンサルがプロトタイプを自分だけで書けるようになると良いんだけど。あと何年かはかかるだろうね。嘘や誇張が減ると開発はありがたい。
鏡像、コピーなので、自分の能力以上のことはできない、というのが現状の理解
何でもはできないわよ。できることだけ。
https://support.google.com/youtube/thread/339981192?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
https://support.google.com/youtube/thread/339982023?hl=en&sjid=7018318095191063643-NC
実感にあってる、AIは掛け算。1が100になるとき100作れる人は10000作れてるし、そろそろ2乗かもしれない。この時代で、1の若手を100の実力者に育てるにはどうしたらいいのだろうか。
レビュー負担問題、これもAIマインスイーパがよく風刺してると思ってて、ただ結果見るだけじゃなくてコンテキスト読み取りながら見なきゃいけないので、本来なら自分が書きながら理解してる分がomitされてるんだよな
AIを補助的に使うのは比較的うまくいくが、AIをフル活用してコーディングすると楽しい部分だけが奪われていき、代わりに辛い部分が押し付けられる印象。
AIの専門家になりたい
これは貴重な報告
古いライブラリでAI支援が役立った。ただ回答は一発で出ない。回答をいくつか試してどれもだめ。でも2つの回答の部分ごとの処理を組み合わせて考えることを促したら答えが出た。結局人間の介入が重要になるね
全47ページのスライド資料。
https://support.google.com/edu/classroom/thread/340025919?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
完全委任できるレベルになるまでは勉強は怠れない。目も疲れる。そしてそのレベルに達した瞬間にみんな失職と
AIコーディングはとりあえずClaudeは確定でいい？
AIのコード眺めながら、ある意味愚直にコードを書くとそうなのかもしれないが、なんかこうもっとスマートな書き方にならないものか？みたいに感じて何度も書き直すことが最近増えたのです
今皆が頑張って新人教育をAIくんにしてくれてるので育ったところで弊社に転職してもらいますね
とてもよく実態がまとまっている。
私の感想 https://99nyorituryo.hatenablog.com/entry/2025/04/08/234403
増幅器は本当にそう。格差製造機。これはある程度使える人とめちゃくちゃ使える人の間にも発生してる。
素晴らしいまとめ。現時点でのイメージがはっきりわかる。ありがとう！
仕様書書くのがめんどくさいからプログラム直書きしてんのにコンピュータに優しい仕様書を書くのを強いられるようになって本末転倒になるだけだと思うんだよなあ
攻殻機動隊に刺激を受けた研究者たちが大脳を拡張しようとしてたけど今のAIがわりとそれに近い
現状についてよくまとまってる資料。
コンテクストの欠点部分もそのうち解消するのだろう
新しい環境構築にはもう必須だなー。ドキュメント読み込むより圧倒的に早い、どんなライブラリがあるかの調査も早い、依存関係の解消、エラー調査も完璧じゃないけどかなり楽
AIコーディングの理想と現実 - Speaker Deck
AIコーディングの理想と現実
まだまだコンテキストが重要／この「現実」に対して「人間万歳ｗ」と留飲を下げている人たちは痛い目を見るのではないかとハラハラする。そんなこと書いてないんだよ。今後どう「変化」していくかは全く不透明だよ！
「ドメイン専門家が直接実装できる可能性」
平たく言うと、非機能駄目ですだと思うんだけどそこは予想通りだな。人間側の（今のところの）価値もそう。
自分の感覚ともほぼ一緒でかなり綺麗にまとまっている。自分の分かっている領域内では要求を的確にできるし検証もできるが、そうでないところは運任せになる。
「AIは知識の代替ではなく増幅器」 すごく腑に落ちた表現だった
スライドの後半で、今の現実の弱点が今後、克服されることに期待する旨を書いているけど、いずれの弱点も今の AI の単純な延長線上にあるかは疑問。便利な方向への進化は進むと思うし、そのフェーズに入ったと思う。
AI補助は足し算ではなくて掛け算だと感じた。すべて同じ定数ではなくて、場所ごとにその数が異なる
人間の知能をAIが超えると保守できないってことだけど、AIがバグを出さないように進化を祈るしかない
"AIは知識の代替ではなく増幅器" 会心の表現だと思う。これは本当にそう。AIはあくまでアウトソーシングであり根っこの部分にはやはり使い手の基礎知識や感性といったオリジンが必要で、そこを伸ばすのが大事になる
まあコーディングだけじゃなくて生成AI全般がそうなんだけど、結局専門知識を持ってないとAIへの的確な指示と出力のゴミ判定ができないんだよな。まあ素人騙しのゴミコンテンツ量産には適してるからネットの肥溜め…
AI活用が本格化する前に引退できそうなことを幸せに思う。
PG未経験者がゲーム作ってみた的な話題をいくつか見かけて、完成品で遊んでもみた。すげー時代だなぁと思う反面、SIerがどう取り込むかは色んな意味で悩ましいなぁと思った。AI費用、秘匿性に大きな壁があるしね。
『Mac Studio M3 Ultra 512GBでもAPI並みの性能は期待できない』
AIコーディングについて語っているけど、生成AI全般の課題画見えたような印象だし、AIが全部できると思うなよ!(銀の弾丸はないということ)
やはりドメイン知識は重要よね。自分も専門から少し外れたところで AI を使って頑張ってるんだけど、知識不足による躓きポイントは多い。
使い方ややり方は変わるし、自ら判断できる知識が大事。プログラミングは無くならない
AIのコーダーが並びかけて追い抜いていく未来。
結局のところ人がOKを出さない限りAIは先に進めないようにしとくんじゃないかな。完全にAI任せのほうが安全だ、という世界が来たとて人がコントロールしない未来は人にとって危ない
スライドの 端々香る ウザい自我
人間なら抽象化して共通化するような処理をAIだと一瞬でベタ書きできちゃうから、人間目線だとソースコードの質は下がっていきそう（コードの質とか可読性なんて概念が消え去りそうだけど）
AIは面倒なことやってくれるちょっと優秀なドジっ子（たまにぬけてる）部下で、上司である人間がだめだと意味がないし、成果物のたまにある抜けを見逃さないようにするレビュータスクは増える
むずかしいお仕事にゃ！ボクには、よくわからにゃいけど、がんばってにゃ！
FreeCatWork、もう少し中身のあるコメント返せよ
「30年のプログラマ生活で最大の変革期と認識」これホントそうだよな。最近やっと手を出してみたけど確かに大きな曲がり角に来てる実感がある。この先どうなるかは知らんけど。
"Mac Studio M3 Ultra 512GBでもAPI並みの性能は期待できない 現時点ではAPI費用への投資の方が費用対効果は高い ハードウェア投資よりもクラウドAPIの方が性能面で優位"
個人的にAI導入で1番変わったと思うのはテスト駆動開発のやりやすさ 面倒なテストコードもすぐ生成できるし、インターフェイスが決まった関数の実装であればAIはそんなに間違わない。
まさにこれだなー "AI は知識の代替ではなく増幅器"
自分は「LLMは自転車」と説明している。どんなに優秀でもそれ自体は勝手に走らないし、乗り手の強さに結果が依存するという点で。 / 制御不能になったときに大怪我するのも同じか 😇
発注者になるようなものなのでまともに検収できない奴が使ってもわけがわからんブツが積み上がりどうにもならない
『AIは知識の代替ではなくて増幅器』
AIとペアプロするときの役割分担（ドライバー／ナビゲーター）→AIがナビゲートで人間が書けば目grep問題は解決？現時点ではAIがスケルトンを用意、詳細は人間が担当するのが現実的？IDEの補完がAIで改善されて楽できる？
だよね
勉強したいものがある場合はとても心強い。これなに？ってガンガン質問できる。
AI を知りたい人は一度ライブラリとか使わずにゼロから線形回帰を実装してみるといいよ。一番基礎の部分。そこから正規化や標準化して非線形にしたり組み合わせたり層を重ねたり確率にしたり。
保守性、一貫性、ドメイン知識あたりは実戦投入を考ええるとまだ課題に感じる。ただこの辺は学習で何とかなっていくのかなとも思うので期待したい。でもレビューはどこまでいっても人間が頑張らないと駄目なのかな…
ゼロベースからの機能実装だとまあまあ役に立つ場面は多いけど、既存の改修作業になると途端に役に立たないことが多いのでまあ肌感覚としてもあってるかな
"AIは知識の代替ではなく増幅器として機能","ドメイン知識がないと問題発⽣時の対応が困難"なるほど／数学の勉強にも似たものを感じた。数学を高度に理解したAIが登場しても出力を理解するには素養が要る
大体あってる／結局今のAIは統計値の出力だから出力条件と結果の最後の確認は人間がやるしかない
「理想的なUIはUIが無くなること」じゃなかったっけ。コーディングも無くなったほうがいいでしょ。それが分からないエンジニアは偽物。あと、AIにも分かってもらえるコードやドキュメントを書くこと。
bolt.newで口頭指示のみでvibeコーディングする動画を観たが非エンジニアからするとすごい世界が来たなと感じた。ここで指摘されている現実も数ヶ月後にはどうなっていることやら。
バグはあって良いから営業やコンサルがプロトタイプを自分だけで書けるようになると良いんだけど。あと何年かはかかるだろうね。嘘や誇張が減ると開発はありがたい。
鏡像、コピーなので、自分の能力以上のことはできない、というのが現状の理解
何でもはできないわよ。できることだけ。
https://support.google.com/youtube/thread/339981192?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
https://support.google.com/youtube/thread/339982023?hl=en&sjid=7018318095191063643-NC
実感にあってる、AIは掛け算。1が100になるとき100作れる人は10000作れてるし、そろそろ2乗かもしれない。この時代で、1の若手を100の実力者に育てるにはどうしたらいいのだろうか。
レビュー負担問題、これもAIマインスイーパがよく風刺してると思ってて、ただ結果見るだけじゃなくてコンテキスト読み取りながら見なきゃいけないので、本来なら自分が書きながら理解してる分がomitされてるんだよな
AIを補助的に使うのは比較的うまくいくが、AIをフル活用してコーディングすると楽しい部分だけが奪われていき、代わりに辛い部分が押し付けられる印象。
AIの専門家になりたい
これは貴重な報告
古いライブラリでAI支援が役立った。ただ回答は一発で出ない。回答をいくつか試してどれもだめ。でも2つの回答の部分ごとの処理を組み合わせて考えることを促したら答えが出た。結局人間の介入が重要になるね
全47ページのスライド資料。
https://support.google.com/edu/classroom/thread/340025919?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
https://support.google.com/edu/classroom/thread/340025919?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
https://support.google.com/edu/classroom/thread/340025919?hl=en&sjid=17097446115127081636-NC
完全委任できるレベルになるまでは勉強は怠れない。目も疲れる。そしてそのレベルに達した瞬間にみんな失職と
AIコーディングはとりあえずClaudeは確定でいい？
AIのコード眺めながら、ある意味愚直にコードを書くとそうなのかもしれないが、なんかこうもっとスマートな書き方にならないものか？みたいに感じて何度も書き直すことが最近増えたのです
今皆が頑張って新人教育をAIくんにしてくれてるので育ったところで弊社に転職してもらいますね
とてもよく実態がまとまっている。
私の感想 https://99nyorituryo.hatenablog.com/entry/2025/04/08/234403
増幅器は本当にそう。格差製造機。これはある程度使える人とめちゃくちゃ使える人の間にも発生してる。
素晴らしいまとめ。現時点でのイメージがはっきりわかる。ありがとう！
仕様書書くのがめんどくさいからプログラム直書きしてんのにコンピュータに優しい仕様書を書くのを強いられるようになって本末転倒になるだけだと思うんだよなあ
攻殻機動隊に刺激を受けた研究者たちが大脳を拡張しようとしてたけど今のAIがわりとそれに近い
現状についてよくまとまってる資料。
コンテクストの欠点部分もそのうち解消するのだろう
新しい環境構築にはもう必須だなー。ドキュメント読み込むより圧倒的に早い、どんなライブラリがあるかの調査も早い、依存関係の解消、エラー調査も完璧じゃないけどかなり楽
AIコーディングの理想と現実 - Speaker Deck