設計する人に残る仕事。仕様・合格・元に戻せないことの責任

AIが手順を自分で組めるようになるほど、「何のために、何を、どこまで」を書く力が効いてきます。第3回の「迷わせない仕様書」は、長く働くAIや動的ワークフローの時代に、いちばん効き目の大きい技術になっていると感じています。

手順はAIが考えてくれます。でも、終わりの条件、触らせない場所、守ってほしい理由は、人が書かない限り、どこにもありません。

何をもって完成とするか、どの検査を通れば外に出してよいか。評価セットの中身は、その仕事で何を大事にしているかそのものです。

AIに採点させることはできても、採点の基準を決めることは、AIには任せられません。基準を決めることは、「この仕事で何を良しとするか」を決めることだからです。

データを消す、外に送る、お金が動く。元に戻せない操作の最後の判断は、人に残します。仕組みの中に、人の確認を挟む場所を最初から設計しておきます（第13回の「たくさん消す処理は自動では消さない」、第18回の「送る直前に人の確認」）。

自分は、データが消えるおそれのある操作は、何が・何件・元に戻せるかを示し、控えを取る方法を添えてから確認する、という決まりにしています。

新しい機能や呼び名は、これからも次々に出てきます。そのたびに追いかけると疲れます。自分は次の3つで整理するようにしています。

1. どの壁を壊すためのものか（再現しない・確かめられない・続かない／気づかないうちに壊れる・前提が古くなる・作りすぎる）
2. どこで歯止めをかけるものか（ことば・ファイル・検査・時間・構造）
3. 止め方と測り方はどうなっているか

この3つに答えられれば、名前が新しくても、講座のどの段の話なのかがわかります。答えられないなら、まだ自分の仕事には入れない、という判断もできます。

「新しいほうが良さそう」は、たいてい印象です。第10回の評価セットで、今の仕組みと並べて測ってから乗りかえます。

測ってみて差がなければ、乗りかえないのも立派な判断です。乗りかえには、作り直す手間、慣れるまでの失敗、新しい壊れる場所がついてきます。差がないなら、その費用を払う理由がありません。