AIプロジェクトに必要な設計力とは

AIプロジェクトに必要な設計力とは

今回は私がAIでシステム構築したり、プロジェクトを作成する際に意識している設計の仕方について。

AIで大規模システムを構築することは可能か？

ネクストエンジン上で動くアプリをClaudeCodeで作成して受注処理の自動化をしたり、メーカーカタログから楽天・Yahoo!ショッピング・ネクストエンジンに商品登録できるプロジェクトを構築するなどの、これまではプログラマーが3ヶ月専属で構築する必要があった大規模システムを、私はAIで作成しています。
特に、今までのシステムでは不可能だった「判断させる」という部分をAIが出来るようになったことで、自動化のレベルが上がったと感じています。
例えばプログラムで受注の自動化をしようとしても、「備考欄に入力されている」から人間のチェックが必要になる、というレベルしか出来なかったところが、「ラッピング希望だけど選択肢ですでにラッピングとして処理しているから対応不要」といった備考欄の文章をAIが読んで判断する、といった処理ができるようになりました。
これにより、人間が関わる必要がでてくる部分がかなり減り、内容的にもさらに高度で大規模なシステムが構築できるようになったことを実感しています。

AIに完全おまかせで大規模システムが出来るか？

私は大規模システム構築時は、まずClaudeのチャット機能で実現したい機能について相談しながら設計図を作成していき、設計図が完成したらClaudeCode で一気に構築する、という流れで開発をしています。（おおよそ2万から4万文字ぐらいの分量です）
この方法だと失敗も少なく、AIのトークン消費も抑えられるのですが、設計図をガッツリ作り込むのは大変、という方も多いと思います。
シンプルに、ClaudeCodeなどに「楽天に商品登録できるシステムを作って」とだけ依頼して一発で動くシステムを作ることは不可能です。エラーや不具合が起きてからその都度ClaudeCodeに相談する方法もありますが、設計図を使う方法と比べると手間が多く、エラーの修正は終わりが見えないのでかなり大変になります。

AIで作業するには担当の切り分けが重要

AIに完全おまかせで設計するとエラーが出やすいように、AIに商品画像を作らせたいのに指示通りの内容が出ない、といった経験をした方も多いと思います。
これは、プロンプトが悪いなどではなく、AIの担当を分けていないことが要因の一つです。
私が構築した商品登録システムでは、メーカー素材を元に商品画像をつくる際、
・素材を配置する係、
・キャッチコピーを作る係、
・キャッチコピーを配置する係、
・レイアウトをチェックする係、
といった形で、複数の担当を作成してそれぞれ作業を分けています。このように作業ごとに担当をつけることで、それぞれがミスをすることなく処理が進み、さらに検品担当も入れれば最終チェックも任せられる、というように構築できます。
こういったAI運用の設計の仕方についても、10月にセミナーを開催する予定です。

ChatGPTでも担当作成は可能

ClaudeCodeやCodexのようなAIエージェントではなくても、ChatGPTにもサブエージェントという機能があります。この機能を使えば、画像作成担当、チェック担当でそれぞれサブエージェント処理して、と依頼すれば担当作成は可能です。
※無料版だとサブエージェントが使えない可能性があります。

先日のセミナーでは、ネクストエンジンとClaudeCodeをAPI接続する、というかなりマニアックな話をしたのですが、アンケートを見るとご好評いただけたようです。
こうしたマニアック系セミナーは、弊社単独で今後も不定期で行っていこうと思います。

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