【LT勉強会】みんなで語るAI活用勉強会#3　開催しました！

地方福祉領域のCTOとフリーランスエンジニアの二足の草鞋を履いているますさんのLTからスタート。今年からLT登壇デビューして、すでに本年６回目だそうです。

効率的制限されたキャリア＝能力不足ではなく構造の問題
時間の切り売りでしかお金を得られない、新しい挑戦ができず実践経験が積めない、成果が会社に閉じて社外に残らない、ここから脱出するには……と始まり、ここからAIがどう登場するのだろう？と思っていたところ、「AIは試行回数の圧倒的な増加により、才能ではなく打席数を増やしてくれる」とのお話。確かに試すことへのハードルは生成AIの登場でどんどん下がっている体感があります。

正しい努力＝根性ではなく順番

①成果物ファースト②経験の言語化で再現できる手順に落とす③積み上がる構造を作り、少労所得を目指す。この順で取り組むことで、ますさん自身が「選択肢が多い方向に進めた」「自由で、頼られる存在」になれたとのことでした。

「自由で、頼られる存在」ってあまりにも理想的です。目指したい……！積むぞ成果物……！

続いては、スタートアップエンジニアからインフラ構築、採用、AIエージェント構築まで幅広い業務歴をお持ちの小山奏汰さん。

効率的なコンテキスト管理＝エンドユーザーの力量次第
＝生成AIがもたらした変化を「人駆動からAI駆動への転換」と定義した小山さん。迅速な試行錯誤の障害となるのは「コンテキストウィンドウ上限が厳しい」ことであると提起しました。この対策にあたり持つべき概念が「トクパ」。トークンを節約して指示を出す、トークンのパフォーマンス管理のこと。そして使うべきツールが「Agent Skills」とのことで、その設計思想や価値をご紹介いただきました。私もトークン上限に引っかかっては泣く日々を暮らしているので、大変興味が高まります。

「Skills」でトクパ向上＆トップエンジニアにリーチ！

Skillsはトクパ向上という本来の目的から飛び出して、コードを公開するトップエンジニアたちのナレッジを吸収できるという副次効果も大きい、との紹介も。効率化が更に進み、迅速な試行錯誤がより加速しそうです！

ORION LT会常連参加者のKuRoさんは、今回「AIの正しい使い方は、人間の働き方と似ている」とのテーマで登壇いただきました。

AIツールの使い方
「得意な仕事を任せ、苦手な仕事は他者が補助」これを原則として仕事を進めるために、上流の指示をしっかり詰めること、Gitを使って人間もAIも読める形で差分も分かりやすく管理することを徹底すると、「合意したドキュメントを元に、AIに作らせたもの」が出来上がるとのこと。この手順ならミス・漏れが少なく、あったとしても把握しやすいなどのメリットがあるのだとか。お話を聞きながら（KuRoさんの部下になったら働きやすそうだな……）と思うなどしました。

「合意・設計・説明」の上流SEムーブが身につく
最後のまとめとして生成AI時代を経た未来予想を共有してくださったのですが、「説明責任は人間の仕事として残る」「説明責任が残るならドキュメントは消えない」とのことでした。業務を引き受けるとき、前任から引き継ぐときetc.ドキュメントがないと本当に絶望するので、みんなで説明責任を握りしめて頑張ってドキュメント作っていきましょう。

９月のLT会からAIについてのLTで登壇くださっていたオクトゥムさん。今回は「コスパ最大化」をテーマに登壇いただきました。トークン×コスパ、もしやトレンディですね？勉強になります。

良い文章よりも良い構造化
AIに渡す依頼であることを意識した時に「伝わる」とはどういうものか？を検討された結果、文章内容よりも構造が重要であると結論づけたオクトゥムさん。複雑な依頼はセクションに分けるなど、AIに渡す各内容を明確に区分することやMarkdown形式の活用などが具体例として提示されました。分割する意義として、内容が伝わりやすいことに加えて出力されたものに対しても「どこで品質が落ちたか？」の検討がしやすいというメリットもあるとのお話は大変納得感に包まれました。楽をしようと省エネすると結局楽にならないんですね。

チームで共有資産化
お時間足りずに短くでしたが、GUI<CLIとの認識共有、上記の検討を踏まえて構造化したパターンは共有資産とすることで更に効く、といったお話もありました。皆でムキムキAIつかいになろう。