はじめに
こんにちは、リハプラン/PLFチームの@mizです。
これまで主に実装に関わることが多かったのですが、
最近のプロジェクトで初めて企画や要件定義から担当することになりました。
企画から開発開始までは一人で回す必要があり、
正直「この役割をちゃんと果たせるのか…？」という不安もありました。
そんな中で、特に仕様の実現性を検証するフェーズで行き詰まりかけたのですが、
そこで大きな助けとなったのが 生成AI でした。
企画フェーズでは「やること」だけを考えていた
とある機能の企画フェーズで、まず考えていたのは
「何をやるか」＝ユーザーにどういう価値を提供したいかだけでした。
細かい技術的実現性はあえて考えないようにしていました。
なぜなら、考え始めると前に進めなくなるからです。
要件を詰め始めたら、技術的課題がたくさん出てきた
企画が終わって、いよいよ詳細な要件定義や技術検討に入った段階で問題が発生しました。
- 使おうと思っていたライブラリが思ったよりイケていない
- 負荷やパフォーマンス面の課題はどうか？
- 使えるAPIやフォーマットの制約はないか？
しかもこの時点ではチームは自分一人。
PdMとして詳細要件を固めつつ、エンジニアとして技術調査・ライブラリ選定・パフォーマンス検討まで全部担当。
正直、「詰んだかも」 と思いました。
そんな時、生成AIに頼ってみた
ここで活躍したのが、ChatGPTをはじめとする生成AIです。
📌 こんな使い方をしました
-
「〇〇を実現するために使えそうなライブラリは？」
→ 候補のライブラリ名と比較ポイントを一覧で出してくれる -
「このライブラリを使ってこういう処理を書いて」
→ サンプルコード生成 -
「これと同じ処理を別ライブラリでやると？」
→ 別のコード例に書き換えてくれる -
「この処理、負荷の面で注意する点は？」
→ 非同期処理、キャッシュ、バッチ処理などの観点が出てくる
プロトタイプの段階なら生成AIで十分
生成されたコードはそのまま本番に使えるほどではなかったりするのですが、
でも「これ実現できそうだな」「ここがネックになりそうだな」と判断するための最低限のプロトタイプを作るには、ものすごく役立ちました。
本来なら：
- ライブラリのドキュメントを読み込んで
- 実装の構成を考えて
- 試しにコードを書いてみて
- 動かないところを調査して……
という手順が必要なところを、生成AIの力で一気に短縮できました。
感想：AIなかったらもっと時間かかってた
もし生成AIがなかったら、調査と試行錯誤だけで何倍も時間がかかっていたと思います。
しかも、自分一人で技術検証する孤独感も大きかった。
AIと“対話しながら検証できる”というだけで、
心理的ハードルもかなり下がったのが印象的でした。
とはいえ少しだけ不安もある
ここまで頼れてしまうと、
「この先、エンジニアの仕事ってどうなるんだろう…」 という不安も感じます。
でも少なくとも今の段階では：
- 仕様の実現可能性を検証する
- コードのたたきを作る
- 検討の観点を増やす
といった点で、とても頼りになる相棒 だと感じています。
最後に
これが初めて企画・要件定義から担当した自分の経験です。
同じように一人で複数のロールを担う人にとって、
生成AIは間違いなく強力なサポートツールになると思います。
Discussion
企画から実装まで一人で回す大変さ、よくわかります。
生成AIを単なるツールではなく「対話できるパートナー」として
活用されている点が素晴らしいですね。
技術検証の孤独感が和らぐという言葉に共感しました。
これからも介護業界の変革に向けて頑張ってください！
応援しています✨
コメントありがとうございます 🙇
引き続き生成AIと共に頑張っていきます！