■はじめにプロジェクトとは、フロンティアに向かう冒険のようなものだ。 出典：片山良平 談話｜2025年8月24日Devin、ClaudeCode、Kiroといった生成AIを用いたAI駆動開発による生産性向上に取り組んでいる企業が昨今増えています。 しかし実際に取り組んでみるとザクッとタスクを丸投げすることは難しく、細かくタスクを砕いて生成AIに依頼しないと精度が上がらないことが多発します。ましてや企画やコンサル側が要件を依頼しただけでシステムができるのは夢のまた夢のような状況です。 しかしこういった状況に対して、「今はまだ生成AIの精度が悪いかもしれないが、今の速度で生成AIが進歩すれば、ザクッと丸投げできるようになるのではないか？」と言われる方も多くいらっしゃいます。 しかしそれは構造的に考えると生成AIの進化だけでは達成不可能なのです。今回は、なぜ生成AIに大きなタスクを丸投げできない
自分でやって100点取れるその領域のシニア（経験者）がこれやるのは良いのだけど、20点しか取れないジュニアが生成AI任せで16点のものを100個作られるとシニアがチェックで死に、全体としての生産性が落ちる。 …という問題が生成AI駆動開発では既に起きている。 https://t.co/npcE57PTVL — 片山 良平@paiza代表 (@rk611) August 25, 2025 ジュニアエンジニアが生成AIで大量の低クオリティなものを作ってしまうがために、シニアエンジニア（年齢ではなくハイスキルな先輩エンジニア）が、チェックで工数を取られてしまうという問題について何社でも聞いたので、その話をポストしたものです。 これは生成AI駆動開発やってる人、つまりITのエンジニアだけの話だと思っていたのですが、想定以上に色々な領域の方から共感をいただきました。 ■量が求められるときと、質が求め
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