拓海先生、最近部署から「生成AIを使えばコードを書かずに自動化できる」という話が出てきて、現場に何を導入すべきか迷っています。要するに我々のような現場では今後コードは不要になるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、短期的には「生成AIでできることが増える」一方で、コードの価値は消えない可能性が高いですよ。大丈夫、一緒に構造を整理していけるんです。
具体的には何が残るのか、どこに投資すべきかわかりません。導入コストに見合う効果をすぐに示せるかが気になります。
いい質問です。核心は三点です。第一に、生成AIは「自然言語プロンプト（natural language prompt、プロンプト）」で多くのコードを自動生成できるが、第二に完成した仕組みを信頼・保守するための形式的な理解は残る。第三に投資は段階的に行うべき、です。
段階的というのは、まず現場で試して効果を確かめてから本格導入ということでしょうか。これって要するに安全重視で進めるということですか？
その通りです。大丈夫、具体は三段階で考えますよ。まず小さな自動化で効果を測る。次に生成結果の検証と修正ルールを整備する。最後に社内で標準化して運用に乗せる、です。日常業務での失敗を学習のチャンスに変えられますよ。
検証と修正ルールというのは、現場の誰でもできるようにするという意味ですか。それとも技術部門が常に関与しないといけないのですか。
ここも要点は三つです。現場が使うプロンプトのテンプレートを用意すること、生成結果の品質チェックプロセスを仕組み化すること、重要な自動化は技術部門がコードベースで安定化させることです。完全に技術を切り離すのではなく、役割分担で対応できますよ。
なるほど。で、もし生成AIが誤ったコードを出したら現場が対処できる自信がありません。教育にどの程度投資すべきでしょうか。
投資は段階的に行うべきです。まずは運用ガイドとチェックリストを作るための最小限の教育を行い、現場での失敗事例を教材にして次の段階でハンズオンを行う。最終的に技術担当がテンプレートをコード化して安定運用する流れです。
ここまで聞くと、生成AIで業務効率は上がりそうですが、同時にガバナンスや品質管理が重要ということですね。これって要するにコードを書かない運用と、書いて管理する運用を組み合わせるということ？
その通りです。大丈夫、現場主導の迅速性と技術主導の堅牢性を組み合わせることで、リスクを抑えながら効果を最大化できますよ。最後に一緒に要点を整理しましょう。
わかりました。自分の言葉で確認しますと、まず小さな自動化で効果を確かめ、生成結果のチェックルールを現場と技術で作り、重要な部分は技術側でコードとして固めて運用する、という流れですね。これなら我々でも踏み出せそうです。
素晴らしいまとめです！その理解で大丈夫ですよ。次は具体的なパイロット計画を一緒に作りましょう。できないことはない、まだ知らないだけですから。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本稿で論じられる主張は明瞭である。生成的人工知能（Generative AI、生成AI）は自然言語からコードを生成する能力を急速に高め、エンドユーザープログラミング（End-User Programming、EUP、エンドユーザープログラミング）の実務対象を拡大する可能性が高いが、従来のコードや形式手法が直ちに不要になるとは限らないという点である。著者はこれを「generative shift hypothesis（生成シフト仮説）」と名付け、生成AIがもたらす定性的・定量的変化を前提とした分析を提示している。ここで重要なのは、現場の自動化を促進する一方で、検証・保守・教育といった工程で従来の形式的アプローチが残存・補完的役割を果たす点である。
本研究は、エンドユーザープログラミング分野の長年の課題を出発点とする。従来は非専門家がタスク達成のために十分なコーディング技能を学ぶことが目標とされてきたが、生成AIの台頭はこの前提を変え得る。言い換えれば、ユーザーがコードを学ぶ代わりに、自然言語で指示してシステムに自動化を委ねる流れが生じる可能性がある。だが、著者はこの移行が全ての場面で均一に進むとは考えず、形式的システムと生成的インタラクションの共存を想定する。
経営層にとっての示唆は明確である。生成AIは短期的に業務の自動化コストを下げ、トライアルを容易にするため、現場の改善活動に投資する合理性が高まる。だが同時に品質管理や信頼性の観点から、コードベースや形式的仕様の維持が資産として残る場面がある。経営判断としては、完全な代替を期待するのではなく、段階的な導入とガバナンス設計を組み合わせることが妥当である。
本稿は証拠の収集を目的とするのではなく、生成シフトが起きたという仮定の下で「形式的システムはどのような役割を担い続けるか」を分析する。したがって実証的な結論は提示されないが、理論的な枠組みとしての価値が高い。企業はこの枠組みを用いて、自社の現場業務がどの段階で生成AIの恩恵を受け、どこで形式的制御を残すべきかを検討すべきである。
最後に、本稿の位置づけは政策や技術ロードマップに直接的な答えを与えるものではないが、経営判断のための考え方を提供する点で有用である。生成AIの利用は加速するが、投資配分とガバナンスの設計が企業競争力に直結するという理解が必要である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来のエンドユーザープログラミング研究は、非専門家がコードを学ぶ負担をどう下げるかに焦点を当ててきた。可視化、ライブプログラミング、テンプレート提供といった技法は、ユーザーが自己学習してコードを修得することを前提に設計されている。これに対して本稿は、生成AIという外部のコード生成能力が前提条件を根本的に変える可能性に注目する点で差別化される。
具体的には、生成AIは「自然言語プロンプト（natural language prompt、プロンプト）」を介してコードを生成しうるため、ユーザーの学習曲線そのものを変える可能性がある。先行研究はユーザーにコードを書かせることで達成する自律性を重視したが、生成AIはユーザーに設計や検証に集中させることで別の種類の自律性をもたらす。著者はこの変化を定性的および定量的に拡張するものと位置づける。
また先行研究では、探索的プログラミング（exploratory programming）やインテリジェントディスカバリーアシスタント（Intelligent Discovery Assistants、IDAs、知的探索支援）など、ユーザーの目標設定や戦略形成を支援する方向が存在した。本稿はこれらの知見を、生成モデルとのインタラクションデザインに適用する可能性を検討している点で独自性を持つ。要するに、生成AIが出力する候補の提示やユーザー教育の役割を再定義する議論が加わる。
差別化の核心は、研究が「コードが不要になるか否か」という二元論ではなく、どの機能や状況で形式的なコードや仕様が残るかを分析する点にある。著者は形式的システムの利点、例えば明確な仕様、検証可能性、長期的な保守性などが一定条件下で優位を保つと論じている。経営判断においては、この折り合いを見極める視点が重要である。
3.中核となる技術的要素
技術的には二つの層を区別して考える必要がある。第一層は生成モデルそのものの性能と、それを現場で使うためのプロンプト設計である。生成モデルは自然言語からコードを出力するが、その精度はプロンプトの設計やバックエンドの補助（例：部分的な型チェックやテスト自動生成）に依存する。ここでは「プロンプト工学（prompt engineering、プロンプト設計）」が重要度を増す。
第二層は生成結果を運用に落とし込むための検証・保守インフラである。生成されたコードをそのまま運用するのはリスクが高く、静的解析や単体テスト、レビューの自動化など従来のソフトウェア工学手法を組み合わせる必要がある。言い換えれば、生成AIは速度を与えるが、信頼性は既存の制御手段に依存する。
さらに重要なのは、ユーザーとモデルの相互教育である。生成モデルはユーザーのフィードバックを通じて改善され得るが、企業内での「プロンプトテンプレート」や「検証ルール」は共有資産として整備されるべきである。これにより、現場の担当者が生成AIを安全に活用できるようになる。技術的投資は性能向上と運用基盤の両輪である。
最後に、学習障壁と自己効力感（self-efficacy、自己効力感）への配慮が必要である。ユーザーが生成AIを信頼して使いこなすには、失敗の学習サイクルを設計し、成功体験を積ませることが重要である。ここが現場導入の成否を左右する技術的ではないが実務上の重要要素である。
4.有効性の検証方法と成果
本稿は原則として理論的考察に重きを置くが、有効性を検証するための指針も提示する。生成シフトの仮説を評価するには、生成AIを用いたタスク遂行の成功率、修正に要する人手と時間、システムの保守コストといった定量指標を長期的に追跡することが求められる。これらのメトリクスを用いて、形式的手法と生成的手法のトレードオフを測定できる。
また、定性的評価も重要である。ユーザーの自己効力感、作業満足度、導入後の学習行動の変化などをアンケートやインタビューで把握することで、技術的な効果の背景を理解できる。著者はこれらの定量・定性手法を組み合わせることを推奨している。効果測定は単発ではなく継続的に行うべきである。
さらに、パイロット実験の設計としては実務に近いシナリオでのA/Bテストが有効である。小規模での自動化導入と従来運用の比較により、短期的なROI（投資対効果）や副次的な負荷を見積もることが可能である。実験結果に基づき段階的な導入方針を固めるのが賢明である。
総じて、本稿自体は大規模な実証データを示すものではないが、検証フレームワークを提供する点で経営層にとって実践的意味がある。企業はまず低リスクの領域で生成AIを試し、得られたデータで投資配分を最適化すべきである。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は、生成AIによる自動化の「信頼性」と「説明可能性」に集約される。生成モデルは時に不正確な出力を生むが、その原因をユーザーが理解しにくい点が問題である。したがってガバナンスとしては、出力の根拠提示や変更履歴管理、責任分担を明確にする制度設計が必要である。
技術的な課題としては、生成結果の再現性とスケーラブルな検証手法の確立が挙げられる。生成モデルは同一入力でも出力が変動し得るため、本番運用では安定化策が不可欠である。また、データプライバシーや知的財産の観点から外部サービスをそのまま利用するリスクも検討しなければならない。
社会的・組織的課題も見逃せない。現場の業務プロセスが変わることで既存の業務分担や評価制度に影響が出るため、人的資源管理の見直しが伴う。さらに、生成AIの能力に過大な期待を寄せることによる誤った投資判断を避けるため、経営層は現実的な期待値管理を行う責任を負う。
最後に研究的な限界として、本稿は生成シフトを仮定した理論的検討に留まる点を認めるべきである。実証研究が蓄積されるまでは不確実性が大きく、企業は仮説検証の姿勢を保ちながら柔軟に戦略を更新する必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究と実務課題は、まず生成AIと形式的システムのハイブリッドな運用モデルの確立である。具体的にはプロンプトテンプレートの組織的整備、生成結果の自動検証パイプライン、そして重要資産のコード化による長期保守性の確保が必要である。これらを実装するための実証実験が求められる。
次に、ユーザー教育と組織文化の変革が不可欠である。生成AIはツールであり、適切な使い方を社内に定着させるための教材や失敗事例の共有が効く。短期間で全員が使いこなす必要はなく、段階的な能力向上計画を経営が支援すべきである。
最後に検索に使える英語キーワードのみを示す。End-User Programming, Generative AI, prompt engineering, Intelligent Discovery Assistants, exploratory programming, code synthesis, human-AI collaboration, software verification, usability in programming。
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さな業務で生成AIを試験導入し、得られたデータで投資の拡大を判断しましょう。」
「生成AIは迅速な試作を可能にしますが、重要機能はコード化して長期的に管理する必要があります。」
「現場主導の自動化と技術部門による品質担保を役割分担で設計するのが現実的です。」
参考文献: A. Sarkar, “Will Code Remain a Relevant User Interface for End-User Programming with Generative AI Models?”, arXiv preprint arXiv:2311.00382v1, 2023.
