拓海さん、最近よく聞く大規模言語モデルがロボット開発に使えるって本当ですか。現場が混乱しないか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。ポイントは三つです。まずは役割分担、次に連携ルール、最後に実行可能なコード生成です。一緒に整理していけるんです。
要するに、人間のチームをまねたAI同士の分業でロボットを作るということですか。費用対効果はどう判断すればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は三つの観点で見ます。一つ目、時間削減効果。二つ目、品質安定化。三つ目、外部専門家に頼む費用の削減です。まずは小さな試験プロジェクトで効果を測るのが安全に投資判断できるやり方です。
現場のデータが足りないとか、AIが勝手に変なコードを書いたらどうするんですか。担当者がチェックできる仕組みはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！対策は三段階で講じます。最初にルールベースの検査者役をAI群に含め、生成物は必ず人が承認するワークフローにします。次に小さなユニットで実行検証を回し、最後にログと差分で変更を追跡します。これで不安は大きく減りますよ。
これって要するに、AI同士のチームに監査役を入れて、人間が最終判断する体制を作るということ？
その通りです。まさに本質を突いていますよ。実務ではまずは三つの役割を分けるのが効きます。アナリスト役で要件定義、プログラマ役でコード生成、テスター役で検証という分担です。最後は必ず人間が承認するルールを守れば安全に導入できますよ。
導入のロードマップはどんなイメージになりますか。現場の負担を最小にしたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！まずは一つの小さな機能で試すフェーズを作ります。次にAIチームの協調ルールを決め、ログと承認フローを整えます。最後に現場スタッフへ簡単な操作教育をして運用へ移行する、と段階を踏むと負担は抑えられますよ。
最後に、これを導入した場合の一番の期待効果を端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。一つ、開発サイクルの短縮で市場投入が速くなる。二つ、外部に頼らず社内で知見を蓄積できる。三つ、標準化された検証ルールで品質が安定する。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、AIを『分業チーム』として使い、必ず監査と人の承認を入れることで、現場の負担を抑えつつ開発の速度と品質を上げる、ということですね。私の言葉で言い直すと、まず小さな試験で効果を測ってから段階導入する、これで進めます。
