AI

AI の設計力・実装力は非常に高い。ただし、そのパフォーマンスは外部要因に左右される AIは魔法ではない AIの性能は設計品質に比例する AI時代だからこそ設計力が重要になる AI時代に求められるエンジニア おわりに 私は最近、Android Studio をバージョンアップしました。 AI 開発機能がさらに強化され、ますます AI 時代が進んでいることを実感しました。 一方で、対話型の AI だけで、アイデアの着想からアプリのリリースまでを、わずか 5 日で達成するという経験もしました。 この二つの出来事から、一つの考えに至りました。 重要なのは、AIをどう活用するかではなく、AIが力を発揮できる土台を作ることではないか。 生成AIの登場以来、多くの企業が「AIを使って開発効率を向上させる方法」を模索しています。 しかし、Android Studio をはじめとする開発ツール自体も、AI を活用した開発効率化を急速に進めています。 だからこそ、これから開発者にとって重要になるのは 「AIをどう使うか」 ではなく、 「AIが高いパフォーマンスを発揮できる設計」 を行うことではないかと考えました。 AI の設計力・実装力は非常に高い。ただし、そのパフォーマンスは外部要因に左右される 私はこれまで、様々な設計やアーキテクチャについて学んできました。 先日、わずか 5 日でアプリをリリースできたのも、技術的な知見だけではなく、設計を意識して開発を進められたことが大きな要因だったと考えています。 責任を適切に分離して設計すると、巨大なクラスではなく、小さく役割の明確なクラスへ分割できます。 すると、そのクラス単位で AI に相談できるようになります。 一般的に、対象となるコードや前提が複雑になるほど、AI は意図を正確に理解することが難しくなる傾向があります。 一方で、責任が明確に分離されたコードは、AI が扱う前提もシンプルになります。 その結果、AI はより高い精度で設計や実装を支援できるようになります。 つまり、エンジニアの設計品質が高いほど、AI が本来の性能を発揮しやすくなるのです。 AIは魔法ではない AI はコーディングだけでなく、設計案の提案やリファクタリングの支援も得意です。 しかし、コード全体を完全に理解し、人間が暗黙の前提として持っている知識まで正確に把握できるわけではありません。 例えば、責任が適切に分離されているコードであれば、 この UseCase を改善してください。 この Repository をリファクタリングしてください。 このクラスのテストを書いてください。 といったように、小さな責任単位で AI に依頼できます。 一方で、責任が混在した巨大なクラスでは、 UI 通信 データベース ビジネスロジック が一つのクラスに集まっていることも少なくありません。 ...