AI時代のプロトタイピング速度
著者は、AIによってプロトタイピングの速度が劇的に向上し、アイデアから実装までの時間が短縮されただけでなく、抽象的な思考と委任を重視するエンジニアリング作業の変化について語る。個人の効率は約4倍向上したが、手動のコーディングスキルを維持する必要性も強調している。
AI時代において、プロトタイピングの速度はかつてないほど向上している。本稿の著者は、過去1年間のワークフローの大きな変化を共有する。かつては使い捨てプロトタイプを愛好していたが、今ではアイデアをすぐに実行可能な形に変換できるようになった。以前の最大のボトルネックは自分自身であり、プロジェクトのスキャフォールディングや退屈な部分の配線に時間を費やしていた。しかし現在、そのボトルネックはほぼ解消された。
著者は最近、GitHubに複数の新しいプロジェクトを公開している。エフェクトシステムと3つのメモリモードを備えたシステム言語Sakoa、JSONとTOMLとYAMLの中間に位置する表記言語Kato、OSネイティブの認証情報ストアにシークレットを保存するCLIツールSeal、iOSファーストのエージェントネイティブメッセージングアプリKarabiner、Notionに触発された埋め込み可能なブロックエディタPlimなどだ。これらのプロトタイプは存在し、実行可能であり、テストに合格したものもある。すべてが本格的なプロジェクトになるわけではないが、アイデアを実際に試せること自体が大きな満足感をもたらす。
AIはまた、エンジニアリング作業の性質そのものを変えている。コードを一行ずつ入力する必要がなくなったことで、著者はシステムの境界、契約、構成要素の統合について考えることを強いられる。システムが存在する前に、プロンプトや仕様書を作成して全体像を記述する。この変化は小さいように思えるが、変革的である。より抽象的なレベルで計画を立て、問題を解決する前に枠組みを定義し、エージェントや人間への委任スキルが向上した。
効率面では、著者の日常的なエンジニアリングタスクの完了速度は平均で約4倍に向上した。ただし、AIが奇妙な動作をして修正に時間がかかることもある。より重要なのは、取り組める仕事の種類が変わったことだ。以前は「良いアイデアだが時間がない」と見送っていたことが、今では午後1つで完了する。リファクタリングも容易になり、何かを試すコストが大幅に低下した。
しかし、速度には代償がある。コードを書く量が減ったことで、技術的な敏腕さを維持するための意識的な努力が必要だ。著者は、手動での実装やソースコードの直接読解、デバッガの使用など、あえて時間を割いている。これらは遅く、時には苛立たしいが、AIだけでは不十分な場面で真のエンジニアとしての能力が求められる。
仕事においても、この速度向上は効果を発揮している。他のエンジニアを支援する自動化の導入や、内部開発環境の起動時間を約50%短縮する改善など、以前は手が回らなかった領域に取り組めるようになった。
他のエンジニアも同様の変化を報告している。HomebrewリーダーのMike McQuaidは、サンドボックスとgit worktreeを使った並列作業の手法を紹介し、Cassidy WilliamsはCopilot CLIを使って個人プロジェクトを迅速に完了している。
著者は、AIが魔法ではないこと、環境・財務・社会的課題が残っていることを認識しつつも、より速く動き、より大きな思考を持ち、より多くの成果を出せるという日々の実感を楽しんでいる。今後もプロトタイピングを続け、必要に応じて手を動かし、変化に注目していくつもりだ。