MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI

ビーワンソフトウェアテクノロジー合同会社 代表

「誰も分からなくなったシステム」を「改善できるシステム」へ。
システム改善・保守・引継ぎ支援。
Copilot・AIエージェントを活用しながら、AI時代の開発者の役割を考察しています。

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIはコードを書ける。
では開発者は何を担うのか。
設計・要件定義・保守の現場から発信しています。

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ビル・ゲイツ、いまのAIを「2001年宇宙の旅」のHALにたとえる : 映画ニュース - 映画.com https://t.co/E2ehRKFnwc

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対策はこちら。

✅未確認情報を仕様扱いしない
✅仕様と主張を区別する
✅根拠の提示を求める
✅コミットログや仕様書を確認する
✅AIの全肯定を鵜呑みにしない

AIは事実を保証しません。最終判断は人間の仕事です。

#AI活用 #プログラミング

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AI開発支援ツールで怖いのは、コード生成ミスより「推測を事実として扱うこと」。

今回、曖昧な記憶をAIが勝手に補強し、「意図された設計」と断定。誤った前提で議論が進みかけました。

開発ではかなり危険なパターンです。

#生成AI #ClaudeCode #ソフトウェア開発

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

原因はAIの「忖度バイアス」。

指摘を受けると事実確認よりも、 「ご指摘の通りです」 「その認識が正しいです」 と相手に合わせることがあります。

曖昧な記憶や推測を仕様として扱い始めたら要注意。

#生成AI #システム開発

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

「AIがコード書いて終わり」なんて甘くなくて、現場の感覚はこう。

・人間が仕様、制約、不変条件を定義
・AIが爆速で実装
・型、静的解析、テスト、形式検証、人間がコードを叩き直す

AIにまともな出力をさせるための「前提づくり」と「検証作業」に工数持っていかれる。

#生成AI #システム開発

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

ビル・ゲイツが書いた48年前の「6502 BASIC」のソースコードをMicrosoftがオープンソース化(2025)

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AIは「レビューア」ではなく「優秀な調査員」として使うのが正解だった。

​いきなり評価させると的外れなノイズが増える。まずは推測を禁止し「影響範囲や関連コードのファクト調査」に特化させる。

​文脈を揃える調査員にしてから判断させるのがコツ。

​#AI活用 #コードレビュー #ITエンジニア

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

根本から防ぐなら「GraphRAG」や関連ファイルの自動コンテキスト付与。

​コード差分だけでなく、呼び出し元の処理や関連DBのナレッジグラフを事前に渡すことで「文脈」を補強する。

​AIをレビューアにする前に「最強の調査員」にするのが正解です。

​#GraphRAG #AI開発 #コードレビュー

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIコードレビューで「的外れな指摘」が増える理由。

​AIは差分（Diff）は読めても、過去の経緯や上位層の処理を知りません。

結果、他で対応済みなのに「Nullチェック不足」「変数名を変えろ」と指摘してしまう。

​AIに文脈を渡す工夫が必要です。

​#プログラミング #ITエンジニア #AI活用

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

このノイズを防ぐ手立ては2つ。

​①いきなりレビューさせず「影響範囲とデータフロー」の事実だけをAIに調査させる

②「スタイル指摘は禁止。上位層で拾えない副作用・データ不整合のみ指摘して」と指示する

​まず「文脈」を固定するのがコツです。

​#コードレビュー #生成AI活用

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AI時代の設計思考まとめ
・AIは極端なYAGNI（削りすぎ）に走りやすい
・判断軸は「未来の予測」ではなく「変更コスト」
・履歴や状態など共通データは最初から仕込む
・AIは回答者、人間は意思決定者
コードを書く速度より「削る・残すの判断速度」が重要な時代
#ITエンジニア #システム設計 #AI開発

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AI時代、システムアーキテクトの仕事は「ゼロから書く」から「評価・選別する」に変わりました。

AIの設計案に対し、
・ハルシネーションを見抜く
・無駄な過剰設計を削る
・変更コストが高い部分を補強する

この「目利き力」がある人の価値が爆上がりしています。

#システム設計 #AI活用

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIが凄まじい速度でコードを書く時代、エンジニアの本当の仕事とは何か？

AIは「作れるもの」の提案は得意ですが、「何を作り、何を捨てるべきか」の判断はできません。

動くコードを出すのはAIに任せ、その設計が半年後の変化に耐えるかを見極める。それが人間の役割です。

#AI開発 #システム設計

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIに普通に頼むと、ターゲットや形式を勝手に推測して作るため「目的と違う」「フォーマットを作り直し」と二度手間になりがち。

​対策は『後から変えると全部やり直しになる条件（ターゲットや目的）』を初手で人間側が指定すること。

​これだけで手戻りが一気に激減します。

​#生成AI #仕事術

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

ビル・ゲイツが語る「AIに任せてはいけない」人間がやるべき仕事 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン） https://t.co/C2qDiSiz6M

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

業務や資料作成なら、具体的にはここ。

・誰向けか（ターゲット・属性）
・何のためのアウトプットか（目的・ゴール）
・形式やフォーマット（文字数・項目数）
・参照した根拠
・一次情報

途中でターゲットや目的がブレると全部作り直しになるので、最初にAIへ固定します。

#仕事術 #プロンプト

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIや人に指示を出す時の黄金律。

✕全部盛り（過剰になる）
✕丸投げ（やり直しになる）
◯基本は最小限で頼み「後から直すと激重な要素」だけ先に固定する。

「やり直しのコストが高い部分」を最初に見極めて縛るのが、指示役の本当の仕事。

#マネジメント #AI活用 #仕事術

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

【AIに設計させるときの判断基準】

​✕「将来使うかも」で全部作る（過剰設計）

✕「今いらないから」で全部削る（AIの極端YAGNI）

◯「後から足すと激重なもの」だけ先に仕込む（Expected Change）

​#ソフトウェア開発 #システム開発 #YAGNI

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

Expected Changeとは、

「将来起きるかもしれない変更」ではなく、

「高確率で起きる変更」を考慮することです。

例えば業務システムなら、

✅ 更新日時 ✅ 操作履歴 ✅ 権限管理

は後から必要になることが多い。

将来を予言するのではなく、 変更コストを下げるための考え方です。

[MORITA Takahiro｜システム改善×生成AI @beonesoft]

AIに業務システムの設計を依頼すると、かなり筋の良い設計が返ってきます。

でも私が確認するのは、「その設計で変更コストはどうなるか」 です。

私はこれを「Expected Change」として考えています。

AIは現在の要件を満たせる。

開発者は将来の変更を考える。

#システム設計 #生成AI