「動くけど使えないAI」で満足しない

近年、ノーコードツールやサンプルコードの充実により、AIを「とりあえず動かす」だけであれば、誰でも比較的容易に取り組める時代になってきました。研修やデモの場面では、「すごい！」と注目を集めることも少なくありません。

なんとなく自分の業務に役立ちそうなものを形にできるようになり、SNS上では「SEはもういらない」「完全自動化は簡単」「消える職業・SE」など、AIの万能感を謳う言葉も見かけます。

しかし本当に業務に役立つAIを実現するためには、「どこで壊れたのか」を正しく見極め、それを修正できる力が不可欠です。つまり、AIの中身を理解しながら、検証と改善を着実に繰り返せるエンジニアの存在が、今後ますます重要になっていきます。

業務でAIを活用するには、単にコードが動くだけでは不十分です。モデル設計の意図や評価基準、そして運用におけるリスクまでを含めた、全体としての設計力が問われます。

なかでも特に重要なのが、**「再現性」と「チームで触れる状態」**を整えることです。
最低限、GitHubなどのバージョン管理ツールを活用できるようになることが求められます。

• いつ、誰が、どこを変更したのかが追える
• 万が一の際に、以前の状態に戻すことができる
• 複数人で、安全に同じコードを扱える

といった、開発における基本的な姿勢を身につけることができるからです。これは、たとえるなら「料理で火を使えるようになった」くらい、本質的かつ重要な転換だと感じています。

AIに少しずつ慣れてきた方は、次のステップとして、ぜひGitHubに触れてみることをおすすめします。
単に「動くAI」ではなく、「使えるAI」を目指すうえで、必ず役に立つはずです。