生成AIを実装にはよく使っているけど、それ以外のフェーズで使うときの前提知識を得ておきたいと思って読んだ。
この本では先行研究とか参考文献をひたすら教えてくれるので、気になったら参考文献を調べていけるのが良い。
参考文献が湯水のようにポンポン出てくる感じがソフトウェア工学の教科書としての風格があって癒やされる。
要求獲得での使い方で、要求を明確化する質問をAIに生成させて、人間が答えていく、というのがおもしろかった。
仕事でもちょうど、AIを見積もりに使いたい、と話していたところだった。見積もりからの、曖昧なところは逆質問させていく、みたいに、すべての工程をAI活用でつないでいきたい。
arxiv.org
最近読んだ別の本でも、レビューが重要とされていた。
最近考えていたのが、依頼者である人間がいて、AIが実装して、依頼者がレビューしてマージ、だと、前提からなにか勘違いしているときにすり抜けてしまって、人間のダブルチェックがなくなってしまう。
依頼者と別の人間のレビューが必要で、だとしたら、必要な人間の数は減らず、AIがやっているのは作業フェーズが高速になるだけ。
入口はAI化されて自動化されているけど、レビュワー側の人間はなにもしなければ素手で立ち向かっていくことになる。
完成させるためにはレビューが必要なので、そこをどうするかも、同じくらい重要だと思う。
もう一つ最近あったのが、instructionにこまかいルールを書いていたのだけど、実装者もレビュー者も覚えておらず、途中の工程でAIを通していないので、instructionの指示を誰も読んでいない、ということもあった。
lintのような気分で、ここに書けばオッケーだ、と思っていても、AIが読んだり読まなかったり、という工程になっていると、そこの担保ができない、という問題がある、という事態に直面していた。
この本に関連したセミナーの動画がアップロードされているので、そのうち見たい。2時間ある。
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