私は現在業務としてシステムの保守を行っています。作業としては決まった時間に走る毎日のバッチ処理監視を行うとともにトランザクションログのエラーのチェックを行っています。今まではずっとTeraTermのマクロを用いて半手動で行っていました。バッチが走る時刻になるとエラーが発生していないかログを監視しつつ、昨日からのトランザクション処理にエラーがないかを調べるという定型業務です。エラーが発生すれば調査と対応が必要になりますので、これは人がやらざる得ないわけですが、バッチ処理の監視とログの調査は作業することが決まっています。そこをTeraTermのマクロの助けを借りて半手動でやっていました。
半自動とはいえ結構手間なのでVPN接続やログインも含めて全自動でできないものかとAIに相談したところ Python でやればよいとの提案を受けました。そこで、まず実行環境の構築をAIに手伝ってもらってから、保守作業を分解してそれぞれに必要な作業内容を仕様としてまとめてからAIに読み込ませました。何度か仕様についてやりとりした後に、個々のモジュール単位で実装とテストを繰り返しつつ開発を進めました。完成形までもっていくのに約６時間ぐらいでした。
私はAIを完全に信用していませんからAIが作成したコードをチェックするわけですが、そうすると「なんでこんな非効率なことやってるの？」とか「ああ、そういうやり方もあるよね。」とか「それは、やっちゃいかんでしょ。」という部分がみえてきます。と同時に「そうか、ここまで詳細な指示が必要だったのね。」とか「ほう、こんなことができるんだね。知らなかったよ。」とかも出てくるわけです。現実世界でいえば、ちょうど外注さんに作業をお願いしているような感覚です。もちろん自分でも実装しようと思えば実装できるわけですが、実装をお願いしているのが外注さんなのかAIなのかが違うだけ。そう考えればAIは単価の安い外注さんよりは優秀です。
この保守用のスクリプトは、半月ほど運用しつつ改良を重ねて現在にいたります。日々の保守作業はコマンド一発で眺めているだけの状態まで進化しました。数年間半手動でやっていたことがバカらしくて、とっとと自動化しとけばよかったと思います。しかし実際自分で作るとなると腰が重いものです。AIにお願いしてよかったと思います。
今回は比較的簡単なシステムだったので仕様策定から実装、テストまでラフに行ってしまいましたが、もう少し規模が大きくなるとAIへの指示の出し方も含めて要求仕様、基本設計と、ある程度きめ細かくやったほうがよいのかもしれません。詳細設計が必要かどうかは規模によるかもしれませんね。現実世界でもチームで開発するときに詳細設計を必要とする場合としない場合があります。優秀なメンバーと仕事するときは詳細設計なしでGoする場合はあります。基本的なフレームワークがあり実装方式について意識合わせできていれば大丈夫なような場合です。スキルの低いメンバーがいると詳細設計まで必要なわけですが、そういう意味では優秀なAI相手ならば基本設計＋実装方式についての意識合わせできていれば詳細はおまかせでもよいのかもしれません。
今回、保守用スクリプトの開発を通じて、AIの賢さとともに、いい加減さや馬鹿さを経験できたのはよかったと思います。現実世界の人と同じでAIによってもいろいろな個性があるんでしょうが、まだ他のAIとのお付き合いがありませんので機会があれば他のAIも試してみたいと思います。ちなみに今回お付き合いいただいたAIは Claude Code です。最近 Codex がかなり便利で賢いとの噂を聞いています。次は、Codex に挑戦してみようかな。
