メッセージ。 - diary

音声入力で考えたことをを出力して、生成AIで校正と文章整形をしてもらおうと思ったら↓のような文章になった。お願いした要件が「このメモを整理してブログ記事用の文章にして。友達に語りかけるようなフラットな文体・口調でお願いします。」とざっくりしすぎだったのかもしれないけど、語り口調の調整はまだ（自分のスキル的に）うまくできていない。ううむ。

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はいよー！ブログ記事っぽくまとめてみたよ！友達に話すみたいなノリで書いてみたから、読んでみてね！

## 開発リポジトリ、ついに日本語化！マジで効率爆上がりした話

最近、個人開発リポジトリを思い切って日本語化してみたんだよね。今まではGitのコミットログとか、頑張って英語で書いてたんだけど…正直、もう限界！って感じになっちゃってさ（笑）。

だってさ、最近生成AIのおかげで開発スピードがマジで上がってるじゃん？そうなると、ボトルネックになるのって結局自分なんだよね。英語でコミットログ書くのって、日本語→英語に変換するコストとか時間が地味にかかるし、過去のログをざっと見返したい時も、英語だとパッと頭に入ってこないんだよね。

でも日本語なら、一覧を見た瞬間に「あ、これだ！」って見つけられるし、経緯もすぐに思い出せる。コミットログって、過去の自分との対話みたいなもんだから、ストレスなく読めるってマジで重要だなって思ったわけ。

今までは「英語の勉強になるし…」って思ってたんだけど、生成AIが出てきてからは、勉強よりもアウトプットに時間を使った方が良くね？って考えに変わったんだよね。

それに、グローバルに公開するソフトウェアとか、公益性の高いものなら英語は必須だと思うけど、自分のリポジトリって、ほとんど自分しか見ないじゃん？だったら、トレーニング以外の用途で英語を書く意味ってほぼないよねって。

今はマジで生産性重視！生成AIをガンガン活用して、どれだけアウトプット出せるかにフォーカスしてるんだ。

### 翻訳ツールがあれば英語じゃなくても良くね？問題

翻訳ツールも進化してるから、読む側が頑張れば英語でもなんとかなる…って思った時期もあったんだけどさ。でも、結局ツールを使っても、パッと見てパッと理解できるレベルにはまだなってないんだよね。

だったら、自分が一番見やすいように、自分が一番効率良く開発できるようにするのが一番良くね？って結論に至ったわけ。

だって、リポジトリを一番見て、コードをこねくり回すのって、結局自分じゃん？マジな話、コメントも日本語で書いた方が早いし、理解度も全然違うんだよね。

だから、プライベートなコードとか、外国の人が見る可能性がないコードは、コメントも含めて日本語で書くようにしてる。さすがに関数名とか変数名まで日本語にするつもりはないけどね（笑）。

### まとめ：生産性爆上げには、自分にとって最適な環境を作ることが重要！

今回の日本語化で、マジで開発効率が上がったから、同じような悩みを持ってる人がいたら、ぜひ試してみてほしい！

結局、開発って自分との戦いだから、自分にとって一番ストレスなく、一番効率良く作業できる環境を作ることが、マジで重要だなって改めて実感したよ！

みんなも、自分の開発環境を見直して、爆速開発ライフを送ろうぜ！
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これじゃあギャルじゃん。「友達」のステレオタイプが強いということでもあるかな。元の文体から変わりすぎなんだよね。元の文体を使ってペルソナ化してくれればいいと思うけど、そういう処理にはなっていない模様。文章の趣旨は変わってないんだけど、ニュアンスとかは良くも悪くも変わっていて、まぁ面白い。いずれにせよもっとガンガン試さないといけないフェーズだと思っている（遅ればせながら）。

最近、生成AIにある程度大きい要件を入力してプログラムを生成してもらう実験をしている。ある程度最近の賢いモデルであればそれなりのプログラムを一発で生成してくれるのだけど、生成されたコードをレビューするのが憂鬱という問題が出てきた。

もうコードレビューは諦めて、実際のデータを食わせて試してみるという手もあるかもしれない。けれども試してみたのは複雑なロジックに基づいてたくさんの数値を集計、出力するという要件なので、その方法では出力された数値が正しいかどうかは分からない。そういう意味では自分の手で書いたコードのほうが構造とかをよく理解できるし、理解しようという気にもなる。

そう考えると、生成AIを使う場合でも、インクリメンタルに機能を追加して都度テストをしていくようなやり方のほうが良さそうな気がするね。結局人間の限界としてというか、やる気という貴重なリソースをどういう風に確保するかという問題だよ。これは。

入力と出力が期待通りになっているかっていうチェックも、本来はちゃんとやった方がいいんだろうけれども、それはそれで面倒くさいよね。とくに大きな要件でドカンと作った場合。このデータだったらこう、このデータだったらこうってテストコードを人間が書くんだったら、それはそれで人間の不得意な仕事だしさ。かといって、要件をもとにテストコードも自動でAIに生成してもらったら、それって結局どうなの？という感じはする。つまり、与える要件が必要十分であるかどうかと、生成AIが正しくて必要十分なコードを生成できているかどうかという2つのリスクがあるわけだよ。

もういっそのこと、MAGIシステムのように複数のシステムに同じ要件を与えて同じ結果を出すかどうかを確認するというようなやり方の方が最終的にはいいのかもしれないね。まあ、そもそもの要件がダメだったらだめなんだけれども、そこは別の方法で担保するとして。

自分で1から手で書くよりは楽だったり面白かったりというのはあるから、まあまだしばらくはこういう遊びを色々やってみようとは思っている。

自分へのメモ。Google検索をやめるべき。正確にいえば、調べものをするときはまず生成AIに聞くべき。情報の裏取りをしたい場合などだけ、これからはGoogle検索を使おう。

というのも、これまでの習慣で調べものにはGoogle検索を使っていたけど、まったくもって効率が悪いことに気がついたから。しかも、これは何度目かの気付きだ。

生成AIだと一発で満足いく結果が返るような調査も、Google検索だとかなり時間を浪費してしまう。心情的には抵抗があるけど、常識が変わったと受け容れるしかない。

世の中は生成AIがすごく盛り上がっているけど、一方で現実世界に目を向けてみると、あいかわらず何を言っているのか要件がよく分からないコミュニケーションが人間間で頻発していてひどい有様だ。今後も、要件がよく分からないものを生成AIに翻訳して伝える仕事がまだまだありそうで、戦々恐々とした思いだ。

生成AI、無料のものを使っているせいかもしれないけど、プログラムを作ってもらうとけっこうヘッポコなものが出てくる。かなり手直しをしなければいけないから大変で、これなら自分で書いたほうが早いなというレベル。

あと、自分が慣れ親しんでいる言語でコードを生成してもらうときと、そうでないときでストレスはだいぶ違う。慣れている言語でコードを生成してもらったときは、「こんなメソッド存在しない」とか「汚いコードだなぁ」とか「無駄な書き方で何がしたいんだ」といった感じでサクサク直していくことになる。

いっぽうで不慣れな言語の場合は、どこが間違っているのか、言語のマニュアルなどをググりながらなので大変ストレスになる。大枠のアルゴリズムはあっているっぽいので、サンプルコードやテンプレートとしては使えるんだけど、イチから自分で書くよりは多少ラクかなぁという程度。そういう意味では、あまり凝ったメソッドに依存しない、よくあるアルゴリズムを書き下ろしてもらうのには良いかもしれない。

そう。「よくある雑事」みたいなことに適していると思う。たとえば、「標準入力から偶数業だけ抜き出すシェルスクリプトを教えて」とか、「Execlファイルに含まれる全部のシートをCSVで保存するVBマクロコードを頂戴」とか「障害報告書の雛形をください」みたいな用件は、ネットで検索するよりは断然早い。

そんな感じで、周回遅れで最近やっと生成AIを試してみてるんだけど、もっと活用できるのかなぁ。世の中の動きが速すぎてよく分からないし、プロダクトもありすぎるし、課金が必要だったりするしで、ついていけない。まぁもともと新しい技術はあまり付いていけない人間だけど。あと、新しいサービスとかアプリが出てきたときに、セキュリティリスクとかインストールの面倒臭さとか課金とかが気になって、飛び付く気にならないんだよね。他の人はどうしてるんだろう。

そういう意味では、自分一人でやってるのが良くないのかもしれないね。ぼくは友達がいない人間なので、新しいものに触れたり、何かを見つけたり、学んだりといった学習コストがほかの（友達がいる）人よりも高くなっているんだろう。完全にここは自分の弱点だなぁ。いまさらだけど、この弱点がそろそろ現実の悪影響になってきたような感じがする。