AI使って小論文書いてみたら結論勝手に決められて怖かった話

【結論】
「AIを道具じゃなくてパートナーとして活用しましょう」って結論にかってにされました。しょせんAIは道具やろ。

【経緯】
私は20年目くらいのエンジニアで、
受託開発のPL/PMやってます。

まぁ色々経験させてもらってますが、今のプロジェクト規模は月10人月くらいっす。
SES契約で何名かのメンバーの抱えてるんですが、よくある話でQCDが安定しないです。
となると、最近だとAI使おうって流れになりますよね。

どういう風にAI使うのがいいのかなって思って、折角だからChatGPTに対話式で小論文書いてもらおうかなと。

【論文として書こうと思った趣旨】
AIによる品質管理って話になると、まず最初に出てくるのがAIによるコード作成。
でもまあ、いきなりAIにコード書かせて(受託開発なので)納品ってしないよね。
となると、テストコードをAIに書かせようかってなると思うんです。
なんですけど、テストコードをAIに書かせても品質は上がらない気がしたんで、逆にテストコードを人間が書いてそれを通せるプロダクトコードをAIに書かせるのはどうなのかなと。
この考えを、ChatGPTに相談しながら　かつ　論文にまで落とし込もうかなと思った次第です。

※ですけど、自分テストコード「嫌い」なんですよね。(理由は気が向いたらそのうち書きます。)

【完成した小論文】
AIの進化により、開発現場では一部のコーディング作業が自動化されつつある。 とはいえ、実際に積極的にAIを活用しているのは、自社開発やプロダクト志向の現場が中心だ。 受託開発、特に派生開発の分野では、導入はまだ慎重で、これから本格化していく段階といえる。

しかし、だからこそ導入の余地が大きく、人間とAIの役割分担を見直すタイミングに来ているとも言える。 例えば、テストコードを人間が書き、それを満たすプロダクトコードをAIに生成させるというアプローチは、品質とスピードを両立する現実的な選択肢となる。人間が仕様をきちんと理解し、正しい挙動をテストとして定義できれば、その実装はAIが担当する。こうしたスタイルは、スキルや経験の浅いメンバーが実装で苦労するような場面で特に有効だ。 ただし、受託開発の現場では、コードだけでは伝わらない「背景」や「目的」を文書で説明することも重要だ。発注元の多くは非エンジニアであり、自然言語による設計資料や仕様書は引き続き欠かせない。テストコードや設計情報をもとに、AIに仕様書の草案を生成させ、それをレビュー・修正して整えるような運用が理にかなっている。

これからのPMやSEには、AIと協働しながら設計・判断・合意形成をリードする力が求められる。AIを「自動化の道具」としてだけでなく、「共に考える相手」として活用できるかどうかが、人間の価値を決めていく時代に入っているのかもしれない。

【感想】
そんな事全く思ってなかったのに、

AIを「自動化の道具」としてだけでなく、「共に考える相手」

というワードが勝手に出てきました。

「なるほどChatGPTいいこと言うな」って思ってたんですが、そもそもそんな事考えてなかった。
なんか洗脳された気分になって来ました…
という話でした。