AI開発の現実チェック：ブログ自動化で気づいたこと

AI Development Reality AI開発の現実的な姿：便利さと複雑さの共存

📝 今日の問題

数日間、GitHubページでブログを作成し、AI プロンプト作業による自動化に完全にはまっていた。

AIがコードをすらすら生成してくれるので「すごい、これは本当に簡単だ！」と思ったが、実際に動かしてみると、あちこちで動かない部分が続出した。

💡 解決プロセス

AIの長所：迅速なプロトタイピング

# AIが1分で生成したJekyll設定
plugins:
  - jekyll-feed
  - jekyll-sitemap
  - jekyll-seo-tag

collections:
  posts:
    output: true
    permalink: /:year/:month/:day/:title/

良かった点：基本構造やテンプレートは本当に早く作成してくれる

AIの限界：詳細なデバッグ

# 実際にはこのようなエラーが継続的に発生
Error: Liquid syntax error: Unknown tag 'mermaid'
Error: Github Pages build failed

問題点：AIが生成したコードが実際の環境で動作しない時、どこが間違っているかを見つけ出すのは結局開発者の仕事

🎯 気づいたこと

1. AI + 既存知識の必須組み合わせ

AIはコードを生成してくれるが、正しい方向に導くのは開発者の役割
生成された結果物を検証し修正できる既存知識が必須

2. 新人開発者の新しいジレンマ

// 以前の新人の目標
const juniorGoal = "Hello Worldから着実に";

// 現在の新人の現実
const currentReality = "AIでこの程度は基本でしょう？";

逆説的状況：

学習はより簡単になったが、期待値は5-6年目レベルに上昇
AIツール活用能力まで追加で要求される

3. AI開発の核心スキル

プロンプトエンジニアリング：AIに正確な要求事項を伝達
結果物検証：生成されたコードの問題点を把握
段階的改善：AIと共に反復的に完成度を高める

📈 結論

AI開発はツールの革新であり、開発知識の代替ではない。

むしろ既存の開発知識があってこそAIを適切に活用でき、AIが間違った時に「これは違う」と判断できる。

新しい開発者の必須能力：

従来の開発知識（基礎）
AIツール活用能力（新しい基礎）
この二つの領域を繋ぐ洞察力

とてもアイロニカルだが、これが現実である。AI時代の開発者はより多くのことを知らなければならない。