AI駆動型｜超上流工程（事業/プロダクト企画/実験計画立案・要件定義・設計）から運用まで

【生成AIの現状（2025年6月）】
2025年の現在、生成AIは非常に高度なレベルに達しており、様々な分野で活躍しています。人間のような文章やコンテンツを生成する能力から、エージェントAIとして作業を進める機能まで持っています。AIは大量のデータを学習し、その知識をもとに自然言語をで人間とやり取りができます。（ただし、言語情報に基づいているためドメインの現場にある暗黙知や感覚的な情報などの実態は反映されません。また、生成された情報にはかなり多くの間違いが含まれますが、利用者に間違いを把握するスキルがないと、もっともらしい表現をするので、そのまま信じてしまう危険が有ります。）

【事業/プロダクト企画～プログラミングでの応用】
生成AIは事業/プロダクト企画/要件定義からプログラミングまで非常に有用なツールとして活用されています。例えば、目的に適合した条件を指定すれば自動的に企画書や設計書/コードを生成することができるため、開発効率を大幅に向上させることができます。また、AIが自動的にプログラムのバグを検出し修正することも可能です。これにより、開発者はより多くの時間をクリエイティブな作業に使うことができます。
（ただし、どんな目的で事業やプロダクトを構成し、プログラムを作成するのかについては、利用者が明確に指示を出す必要が有ります。また、一度では完成形を作成できない場合が多いので、コードレビューのように、間違いを指摘し修正を指示する必要が有ります。）

【詳細設計書の下書きでの用い方】
詳細設計書の下書き作成時にも生成AIは役立ちます。AIに設計のアイデアや要件を与えると、それに基づいて詳細な設計書を自動生成することができます。これにより、設計の効率と正確性を向上させることができます。また、AIは設計上の欠陥や問題点を検出することも可能です。
（ただし、詳細設計の構成やクラス構成などについて明確な指示を出す必要が有ります。汎用性のあるモジュールを作成したい場合は、利用目的に合わせた設計を指示する必要があります。つまり要件定義や基本設計は人間が考える必要が有ります。）

【コーディングの下書きでの用い方】
コーディングの下書き作成時にも生成AIを活用することができます。AIに与えた要件に基づいて、自動的にコードの下書きを作成することができます。これにより、開発者はコーディングにかかる時間を大幅に短縮することができます。また、AIは一貫性のあるコーディングスタイルを保つこともできます。
（ただし、コーディング規約や関数、変数の構造などの機能と役割について明確な指示を出す必要が有ります。またシンプルな設計ほど正確に作成できるので、小さなモジュールごとにコード生成を行うと効果的です。）

【テストコードの下書きでの用い方】
テストコードの下書き作成時にも生成AIは役立ちます。AIにテストケースや期待される結果を与えると、自動的にテストコードの下書きを作成することができます。これにより、テストの効率と正確性を向上させることができます。AIはエッジケースや隠れたバグを見つけることが得意です。
（ただし、テスト項目やクラス内の関数や変数に関する結合テストに明確な指示を出す必要が有ります。全自動でテストと不具合の修正を行える訳ではありません。）

【操作上は少ない文字数で使用する】
（シンプルな内容で短いコード生成であるほど間違いが減るようです。そのため細かいタスクに分けて入力するほど効果的です。）

【ドキュメント作成での使用法】
（一般的に、出力形式をサンプルとして与えてから、出力して欲しい内容を与えると、希望に近い出力を得る可能性が高くなります。そのため、手順としては、前もって段落ごとに分けたサンプル文章を作成し、事前に与えてから、本題を指示することになります。）

以上のように、生成AIは現在の技術レベルにおいて非常に高度な機能を持っており、様々な場面で活用されています。私は生成AIを使った効率的な作業や品質向上に貢献することができます。ぜひ私との契約をご検討ください。どうぞよろしくお願いいたします。