2025-08-10
Cursor を使っていたら自動で振ってきたので土日でモリモリ使っていた。感想としては「ん？」となることが多くて期待値とはちょっとズレていた。 モデルの名前が綺麗に揃ったのはよかった。わかりやすい。
GPTシリーズはあんまりコードを書くというよりもお話をしながら物事の相談をしていくのがいいのだなぁという感想になりつつある。まぁそういう風に決めつけるのもよくないので新しいものはなんでも触っておいて感触を得ていくのがいいと思う。Agentic AI、様々な層でアーリーアダプターがめっちゃ多くて出た瞬間にわーっと情報が錯綜するので見聞に左右されずに自分の意見を持つのがよい。 開発プロセスの中のコードを書く、レビューをするなどのBuildに相当するところは品質はともかくめちゃくちゃ生産性があがったんだけど、結局プロダクションに出て行くコードの量と何をつくるかのPlanのフェーズがボトルネックになっている。お客さんの課題を見つけるのは人間がまだやる必要がある。その手前のDiscoverの部分はDatabricksなど登場によってログを収集して（なんのログを収集するかは人が介在する！）おけば分析は簡単になりつつあるが、ん〜、もう少しかなぁ。MCPとかで良い感じになるもんかねぇ。わからん。 んで、上のようなことも、層があって身内の10人ぐらいのユーザーのアプリケーションなら身軽にできるし、自分の個人アプリケーションも最近は面倒に思っていたことをAIの手を借りて良い感じにしてもらえてる。ただこれは仕事にできるかというと、さっきの開発プロセスの一部が改善されたというだけで、お金を得るにはハードルがまだありそう。身内の10人が使っているアプリを1万人使ってもらってその中の100人から毎月1000円課金してもらうのはやはり「ふつうのサービス開発」が必要。
既存の世界感は盤石なんだけど、人間の消費活動がサービスに依存している限りは分析、計画、製造のプロセスは必須っぽい。昔日記に書いたけど、人間の消費活動もAIを経由するとサービス側のAI同士で解決できるとは思うけど、それはまだ先な気はする