孫さんからソフトバンクでコードを書くことはなくなるという話がありましたが、それって可能なのかなーと妄想してみます。
まずAgentic RAG Systemの登場により、実行計画をたてマルチエージェントがステップごとに最適なタスクを選択できるようになったことで、ある程度複雑なワークフローをAIエージェントが実行可能なりました。
ただ、依然、ユーザーの暗黙知になっている情報をエージェントやシステムが活用できない問題があり、様々な業務/タスクの自動化に向けて大きな障壁になっていると思います。
一方でLLMが得意なタスクの一つにコード生成があります。ある程度具体的な指示や機能を提示すれば人を超える速度、精度でコードを書いてくれますが、ソフトウェアを完成させるためにはユーザーがLLMへの適切な指示をし、確認のステップを繰り返しながら、ステップバイステップで進んでようやくものができるイメージです。
コードは書いていないし、コード生成の時間は人より短縮しているが、自動化って感じはあんまりしないなと。孫さんはVibe Codingを目指すと言ってるわけではないと思います。
ただ、人が実施している複雑な作業をAIエージェントが自動化できるようになるのは、様々な業種、タスクの中でもソフトウェア開発/AIエージェント開発が初期に来るだろうなと思いました。
それは、ソフトウェアのコードが単にデータとして入手しやすいという話ではなく、AIエージェントにより開発作業をするというVibe Codingが成立した時点で、エンジニアの指示や意思決定はAIエージェントが利用可能なデータに抽出可能になっているんだろうなと。
（条件やデータ、ソフトの目的は毎回変わるし、ビジネス的な制約が新たに発生した場合などのインプット自体は必要だと思いますが、それは要件定義書みたいなものなんだろうなと）
エージェントの利用ログを全て記録しておく仕組みと、品質の良し悪しがあるものなのでデータの取捨選択は必要ですが、GitHubのissueベースでやり取りするなどの制約があれば、ほとんどすべてのデータを保持することは可能なんだろうなと。つまりGitHubのCopilot Coding Agentを利用してエージェントがPRを作成、エージェントがレビューをして、人が最終チェックする仕組みが浸透すれば、エンジニアの暗黙知だったデータはエージェントに利用可能な状態になっているんだろうなと。
そこまでくれば提案書などから、要件定義を作成、機能のissueを作成するという機能さえ作れば、ほとんど自動化が可能で、コーディング・ゼロで望むソフトウェアが作れる世界が来ると思いました。
ただ人が理解できる評価の仕組みがないと意味がないので、その辺はまだまだ課題が残っているのかなと。
レビューしてほしいところだけ動画化されたり、シナリオテストを勝手に作ってテストして評価、レポート作成、であとは読むだけとかになるかもしれませんが。
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