検証フェーズはAIの回答を判断するための学習機会

1. Qiita Bash | AI時代のボトルネック、みんなはどう乗り越えてる？ 検証フェーズは AIの回答を判断するための学習機会 久保田 亨 株式会社大崎コンピュータエンヂニアリング
2. 久保田 亨 株式会社大崎コンピュータエンヂニアリング 最近の業務内容 地方公共団体のガバメントクラウド案件 @infra365 2026 Japan AWS Top Engineers 2025 - 2026 AWS Community Builders 2023 - 2024 Japan AWS All Certifications Engineers
3. AIはボトルネックを 解消するのではなく 他の工程に移している
4. では、自分の仕事では どこがボトルネックなのか
5. プロジェクト実施工程 ① 要件定義 ② 設計 ③ 構築 ④ 試験 ⑤ 運用 IaCコード 試験仕様書 マークダウン 要件 ＋ 検証情報 検証 要件定義書 設計書 パラメータシート 構築手順書 マークダウン 試験 成績表 試験 エビデンス 構築手順書 マークダウン 試験仕様書 マークダウン 要件 ＋ 検証情報 手を動かして時間をかけている 蓄積したMDファイルを 運用・教育のナレッジに再利用 もう少し自動化したい 自動化できている
6. 検証フェーズは ボトルネックになっても 良いと思ってます
7. 導入システムの構成例 AWS Cloud Patch Manager Amazon EC2 パッチ適用 EC2サーバを構築してパッチを適用する
8. 良く分からん問題／学習機会の減少 aws ssm send-command --document-name "AWS-RunPatchBaseline" -targets "Key=instanceids,Values=i-0123456789abcdef0" -parameters "Operation=Install,RebootOption=RebootIfNeeded" -comment "patch install" --timeout-seconds 600 --region apnortheast-1 でパッチを適用しました。 OK aws ssm describe-instance-patch-states --instance-ids i0123456789abcdef0 --query "InstancePatchStates[].[InstanceId,InstalledCount,InstalledPendingR ebootCount,MissingCount,FailedCount,PatchGroup,OperationEndTime ]" --output table --region ap-northeast-1 で確認すると失敗してます。•••をやります。 。。。。Loop なんとかして
9. ２つのよくある課題 AIの言っていることが良く分からん 基礎知識を付ける機会が少なくなった
10. 検証フェーズで理解を深める この選択・オプションだとこういった動きをする 実際に動かして色々なパターンを試してみる 失敗した時の動作やログを確認する
11. 良く分からん問題／学習機会の減少 aws ssm send-command --document-name "AWS-RunPatchBaseline" -targets "Key=instanceids,Values=i-0123456789abcdef0" -parameters "Operation=Install,RebootOption=RebootIfNeeded" -comment "patch install" --timeout-seconds 600 --region apnortheast-1 でパッチを適用しました。 OK aws ssm describe-instance-patch-states --instance-ids i0123456789abcdef0 --query "InstancePatchStates[].[InstanceId,InstalledCount,InstalledPendingR ebootCount,MissingCount,FailedCount,PatchGroup,OperationEndTime ]" --output table --region ap-northeast-1 で確認すると失敗してます。•••をやります。 こうやると上手くいくよ
12. プロジェクト実施工程 ① 要件定義 ② 設計 ③ 構築 ④ 試験 ⑤ 運用 IaCコード 試験仕様書 マークダウン 要件 ＋ 検証情報 検証 要件定義書 設計書 パラメータシート 構築手順書 マークダウン 試験 成績表 試験 エビデンス 構築手順書 マークダウン 試験仕様書 マークダウン 要件 ＋ 検証情報 手を動かして時間をかけている 蓄積したMDファイルを 運用・教育のナレッジに再利用 もう少し自動化したい 自動化できている
13. まとめ ・どこにボトルネックがあるか分析をした ・設計フェーズと検証フェーズに時間がかかっている ・設計フェーズはAIを使用してもう少し効率化したい ・検証フェーズは後工程の自動化や学習機会を増やすため、時間を使う
14. Thank You !!