iwashi / Yoshimasa Iwase(@iwashi86):AIでプロトタイプを作るのは簡単になったが、プロダクション水準にするのは相変わらず難しいよね、という記事。・AIの進化により、自然言語から数分で動くプロトタイプを作れるようになった・ただ、それらは負荷に弱く、エラー処理やセキュリティの懸念も残る・そもそもソフトウェア開発で難しかったのはプロトタイプの作成ではない・スケーリングやアーキテクチャ設計こそが難題・AIがコードを書くのになぜコンピュータサイエンス(CS)を学ぶ必要があるのか、という声もある・しかしCS教育の価値は、システムがどう失敗するかのメンタルモデルを養うことにある・これがないと、AIがもっともらしく出力したコードの致命的な欠陥に気づけない・モデルには判断力はなく、ただパターンマッチングをしているのみ・要件をコードに翻訳するだけの機械的な作業は、すでに自動化されつつある・今後はAIを理解の代替として使い、理由もわからずvibe-codingするエンジニアが取り残されるだろう・なぜかというと、そのエンジニアはシステムが壊れても直せず、スケーリングもできないから・これからは基礎知識に根ざしつつ、より高い抽象レベルで働くことが求められるだろう

iwashi / Yoshimasa Iwase

@iwashi86

NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他、早稲田大で非常勤講師、#fukabori#.fmの中の人、書籍翻訳者。 AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する個人メモをポストしています。発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者。

参加 May 2009

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iwashi / Yoshimasa Iwase@iwashi86

2026.08.02 06:00

AIでプロトタイプを作るのは簡単になったが、プロダクション水準にするのは相変わらず難しいよね、という記事。・AIの進化により、自然言語から数分で動くプロトタイプを作れるようになった・ただ、それらは負荷に弱く、エラー処理やセキュリティの懸念も残る・そもそもソフトウェア開発で難しかったのはプロトタイプの作成ではない・スケーリングやアーキテクチャ設計こそが難題・AIがコードを書くのになぜコンピュータサイエンス(CS)を学ぶ必要があるのか、という声もある・しかしCS教育の価値は、システムがどう失敗するかのメンタルモデルを養うことにある・これがないと、AIがもっともらしく出力したコードの致命的な欠陥に気づけない・モデルには判断力はなく、ただパターンマッチングをしているのみ・要件をコードに翻訳するだけの機械的な作業は、すでに自動化されつつある・今後はAIを理解の代替として使い、理由もわからずvibe-codingするエンジニアが取り残されるだろう・なぜかというと、そのエンジニアはシステムが壊れても直せず、スケーリングもできないから・これからは基礎知識に根ざしつつ、より高い抽象レベルで働くことが求められるだろう