AI × 判断力 × センス = メガソフトウェア

先日、共同創業者のマイケルに「AI + 判断力 + センス = メガソフトウェア」とメッセージを送った。しかしよく考えると、プラス記号では不十分だ。AIは判断力とセンスを増幅するため、掛け算が適切である。

AIは驚くべき加速装置だ。私は非常に強気で、アイデアを動くソフトウェアに変える速度を完全に変えた。しかし、生産が速くなっても自動的に良い製品になるわけではない。AIを間違った問題に向けると、より早く間違った結果に到達する。最初の妥当な出力を受け入れると、動作するが凡庸なソフトウェアになる。しかし、良い判断力とセンスを組み合わせれば、小規模チームに数年前には不可能だったレバレッジを与える。

なぜAIスロップは簡単に見分けられるのか。現在、大量のソフトウェアが生産されている。AIはもっともらしい結果を極めて安価にした。初版は動作し、見栄えもよく、プロフェッショナルなコピーが付いてくる。しかし数分使うと、何か欠けていることに気づく。ワークフローは汎用的で、すべてのアクションが同じ重要度に見える。機能は誰かが決めたからではなく、追加が簡単だから存在する。

人々はこれに対して感覚を発達させている。AIスロップとは呼ばなくても、意図の欠如を認識する。良い体験の基準が大きく上がったわけではない。明確さ、一貫性、有用性、配慮は常に重要だった。変わったのは人々が遭遇するソフトウェアの量だ。より多くのソフトウェアを見て比較し、誰も高い基準を持たずに構築したことをすぐに認識する。

判断力は誰に仕えるかから始まる。メガソフトウェアとは、全員のためにすべてをしようとするものではない。明確に理解されたユーザーグループのために構築され、彼らの日常業務、問題、考え方に合わせて形作られる。誰かが彼らにとって何が重要かを理解する時間をかけた結果、生活の質が向上する。

判断力は、製品が誰のためか、どの問題を解決する価値があるか、どのトレードオフを受け入れるか、何を省くかを決める。AIはこれらの質問を探求するのに役立つが、最終的には誰かがどの顧客との会話が重要か、相反するニーズをどう調整するか、製品がどうあるべきかを決定する必要がある。AIはそのプロセスに参加できるが、チームはまず自らの判断力を開発し、明確に表現しなければならない。

Vendureでは、意図的に高度にカスタマイズ可能なECプラットフォームを構築した。ユーザーは自身の意見を持ち込み、私たちは普遍的な商取引体験を規定しない。私たちの意見は一段下の層にある。開発者が望む結果にどう到達するかを深く気にかけている。プリミティブ、拡張モデル、ワークフロー、境界は我々の責任だ。

デザインシステムの次期バージョンを開発し、Vendure管理ダッシュボードに採用する中で、このことをよく考えている。ダッシュボードには多くの拡張ポイントがあり、開発者は独自のコンポーネントやアクションを追加できる。以前はほとんど制限がなく、ほぼ何でもどこにでも配置できた。柔軟だが、制約のない柔軟性は、設計の負担をすべての拡張作者、ひいてはすべてのユーザーに転嫁することが多い。

拡張機能がボタンを追加できるアクションバーを例に取る。以前は、拡張機能はさらにプライマリーボタンを追加できた。その結果、ユーザーがどのアクションが最も重要か分からない、雑然としたインターフェースになった。新しいデザインシステムでは、拡張機能はアクションを追加できるが、プライマリーは追加できない。私たちの意見はシンプルだ：各ビューには1つの明確なプライマリーアクションがあるべきだ。開発者には拡張ポイントが残り、ダッシュボードは明確な階層を維持する。

AIはこの移行の実装を加速するのに優れている。拡張サーフェスを見つけ、コンポーネントを変換し、確立されたパターンを適用し、説得力のあるインターフェースを生成できる。しかし、無制限のプライマリーアクションが製品レベルの設計上の欠陥であると判断するには、コードのコンテキスト以上のものが必要だった。その結論は、コードを超えたコンテキスト、つまり製品の経験、ユーザーとの会話、インターフェースの振る舞いに関する明確な意見から来ている。

センスは定義が難しい。主観的だからだ。私はそれを性格特性のように見ている。見て、作り、拒否し、気にかけることを学んできたすべてを通じて時間とともに発展する。技術的には許容できるが、構築したい製品に合わない詳細に対する感覚が培われる。センスは視覚的階層、振る舞い、言語、一貫性、抑制、そして何百もの小さな詳細に現れる。また、あなたが持つ基準にも現れる。最初のもっともらしいアイデアを受け入れないこと、単に別のアイデアを生成するのが簡単だからという理由で止まらないことだ。

AIは最初の受け入れ可能な答えをほぼ無料にするため、そこで止まるのが魅力的になる。センスは、その答えに疑問を持ち、改善し続ける意欲に表れる。センスはチェックリストに完全に捉えることはできないが、その結果は共有できる。チームは過去の決定を設計原則、デフォルト、コンポーネントAPI、例、命名規則、制約に変換できる。各ビューに1つのプライマリーアクションというルールはその小さな例だ。システムにエンコードされれば、将来の開発者やエージェントは同じ議論を繰り返さずに恩恵を受けられる。

優れたDXはエージェントにも役立つ。エージェントは今日多くのコードを書くが、人間はそれを読め、理解し、保守し、自信を持って決定できなければならない。明確なAPI、強い規約、良い名前、明示的な契約、理解可能なアーキテクチャがそれを可能にする。興味深いことに、人間のDXを改善するものは通常、エージェントのDXも改善する。よく設計されたシステムは曖昧さが少なく、エージェントはより良いコードを生成し、コードベースをより確実にナビゲートし、質問に正確に答えられる。

ソフトウェアには今や人間と非人間のユーザーがいる。最良の体験は両者で同一ではない。人間は明確なワークフローと強い視覚的階層を必要とするかもしれない。エージェントは予測可能なAPIと明示的な境界を必要とするかもしれない。どちらの場合も、良い判断は誰が製品を使っているかを理解し、そのニーズに合わせて設計することから始まる。

私は、可能な限りAIを使用しつつ、より多くのコンテキスト、判断力、センスをプロセスに持ち込みたい。目指すループは次の通り：

• AIにタスクだけでなく製品コンテキストと制約を与える。
• それを使って複数の信頼できるアプローチを探求する。
• 人間の判断力を適用して適切なトレードオフを選択する。
• 批判と反復を通じてセンスを適用し、結果が高い基準を満たすまで続ける。
• 決定をシステムにエンコードし、将来の人間とエージェントが継承できるようにする。

これにより、プロダクトビルダーの役割が変わる。AIが実装の多くを担うため、私たちの時間はユーザー理解、問題の翻訳、基準の設定、良いとは何かの決定に多くを費やせるようになる。

普遍的な最良は存在しない。最良はユーザーグループごとに異なり、あなたが誰に仕えるか、どのトレードオフを受け入れるか、彼らの体験がどうあるべきと信じるかに依存する。AIがより多くの判断を担うようになっても、私たちはそれがどの意見に従うべきか、どの結果を追求する価値があるかを選択しなければならない。

だからこそ、私は今後の展開に非常に楽観的だ。小さく思慮深いチームは前例のないレバレッジを持ち、かつてない速さで例外的なソフトウェアを構築できる。そのレバレッジをうまく使うには、ユーザーを深く理解し、強い意見を持ち、単にもっともらしいだけの出力を拒否し、学んだことを製品にエンコードする必要がある。