参加メモ【Claude Codeが働く AI中心の業務システム構築の挑戦】
表題の勉強会に参加をしました。非常に興味深くて学びが多かったので、大まかなまとめと感想を書いていきたいと思います。
概要
この勉強会では、CloudeCodeを使ってコーディング以外のタスクをAIを中心に回すチャレンジについての考え方、実際にTryしてみた内容の共有というものでした。
考え方
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具体的な業務マニュアルと、その業務で必要となるツール（コマンドやスクリプト）を用意することで、エージェントに定型的な業務を遂行させることができる。
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それらの業務マニュアルについても、人間が直接すべてを指示するのではなく、エージェントに作成させる。
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これらの業務マニュアルやツールは、ソースコードリポジトリ（例: GitHub）で管理することで、コーディングエージェントがアクセスしやすくなり、管理も容易にすることができる。
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Ambient AgentsやOuter Loopの考え方に基づいて、タスクの管理と、AIができることはAIが実行し、人間はAIだけでは完結できないタスクや、AIから依頼されたタスクのみを担当する
実際にtryをしてみた際の構成
- イベントをGithub Issuesに登録し、それをWebhookでエージェントに対して通知
- エージェントはGithubリポジトリのドキュメントを読みながらタスクを実行する
- この時、Github Actionsの利用規約をよく確認しておく必要がある。特にGithub-hostedランナーでは利用できないと思われる。
メモ
現在は自分の仕事としては人間が指示を出すのが多いけれども、AIにタスク管理をさせて人間がAIだけでは完結できない内容を対応するという考え方は非常に面白いという印象を持ちました。特に定型的な文章を作成するタスクなど、内容については異なるようなタスクは意外と身近に多くあるし、それらは面倒だなと思っているタスクのため、AIができるところまでやってくれると確かにうれしい。
ただ、一定以上の規模の開発組織になり情報量が多い場合には、人間がレビューをしようにも全部はできない可能性も結構あるのではないかとも思える。ただ、そもそもその場合は普段から人間が処理しきれていない可能性も高いのかもしれない…少なくともわからんを認識させてくれる機会にはなっていた？
例にも挙げられているようなテクニカルサポートサービスなどでは、過去の事例や現在上がっている課題に対応する問い合わせを調べて、回答案まで準備をしてくれるとかなり楽になるかもしれない。
まとめ
以前から指摘されているとおり、人間の仕事が「責任を持つ」というフェーズに徐々に近づいているのも感じる。勉強会の中でも現状まだまだ課題があるにせよ、ここ一年の発展を考えると注視はし続けないとあっという間に時代遅れになるという印象しかないです。
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