AIネイティブ開発は、AIを主役にする話ではありません

AIネイティブ開発は、AIに全部任せることではありません。要件整理、実装、テスト、レビュー、運用改善の流れにAIを組み込み、人が判断と責任を担う開発体制です。

重要なのは、AIが作る量とスピードを活かしながら、仕様、品質、リスクを確認する仕組みを同時に作ることです。

最初に決めるべきこと

最初に、対象業務、作る範囲、AIに任せる作業、人が確認する作業を分けます。この切り分けがないまま実装を始めると、成果物の品質を判断しにくくなります。

  • AIで下書きや実装を進める範囲
  • 人が確認する仕様、品質、運用リスク
  • 初期リリースで作る機能と後回しにする機能
  • 受入基準とテスト観点

相談後に残す成果物

AI活用の相談は、話して終わりにしないことが大切です。課題整理メモ、実装ロードマップ、レビュー記録のように、後から見返せる成果物を残します。

成果物が残ると、次に何を作るか、何を保留するか、誰が確認するかを判断しやすくなります。