美少女達とプロダクトの 複雑さに立ち向かう

【AI】AILT会 - vol.2 で発表した資料です。動画は埋め込めませんでした

Transcript

1. 美少女達とプロダクトの 複雑さに立ち向かう AILT会 vol.2 / 2026-08-12 / uehara 1
2. 動作デモ 2
3. そうですね 女の子の分かりやすい解説を 世界が求めている、ということです 3
4. このプロダクトで、 何を解決したいのか 4
5. プロダクトの理解負債を、 貯めない 5
6. この「負債」には、名前がついている 技術的負債（Ward Cunningham, 1992） 「人間達の理解が先行し、コードがついてきていない状態」 理解負債（2026） 「AI によるコード生成が先行し、人間の理解がついてきていない状態」 — 和田卓人『Agentic Software Engineering』(2026-07)・原語は「認知負債」 https://speakerdeck.com/twada/agentic-software-engineering-2026-07-findy-edition 6
7. 理解せずに任せたままのコードは、腐っていく 思考は外注できるが、理解は外注できない — Andrej Karpathy（OpenAI 共同創業者・元 Tesla AI ディレクター）, Sequoia AI Ascent 2026 https://www.youtube.com/watch?v=96jN2OCOfLs 7
8. 腐る、というのはこういうこと 自分のプロダクトなのに「これ、どうなってたっけ」 提案されても、良し悪しが判定できない 次の指示が、出せなくなる 8
9. 理解は、読んで、確かめて、言い直す ——往復の中でしか育たない 説明を読む。分からないところを聞く。違和感を言う。直ったのを確かめる この往復が遅いと、生成の速さに理解が置いていかれる 往復が途絶えた瞬間から、腐り始める 9
10. 説明してもらい、理解して、伝え返す ——このやりとりを、軽くする 10
11. なぜ、美少女なのか？ 11
12. 美少女は手段です 真面目な話をしています 教材にキャラクターを立てると、学習の成績は少しだけ上がる —— 2,104人分の実験をまとめたメタ分析。効果は小さい（g ≒ 0.20） — Castro-Alonso et al. (2021) 12
13. みなさん、もう人格として扱っていませんか コーディングエージェントに「ありがとう」と打ったことがある人、いるはず なら意識して人格を固定する —— 席ごとにキャラを決めて、分担させる 誰に何を任せたか、覚えていられる。並行で回すときの認知負荷が下がる 人は最小の社会的手がかりだけで、機械を社会的存在として扱ってしまう — しかも無意識に — Reeves & Nass, The Media Equation (1996)・CASA パラダイム 13
14. 誰に何を任せたか、覚えていられる よしの スライド構成 くさかべ 論文・出典の調査 うえはら デモの実装 14
15. どういうときに、 理解負債が貯まるのか？ 15
16. 長い返答、 ちゃんと読んでない 16
17. ご確認ありがとうございます。ご指摘いただいた点を踏まえ、対応方針を以下の通り整理しました。まず前提として、現在の実装ではセッション開始時に設定ファイル を読み込み、その後の変更は再起動まで反映されない構造になっています。この点について、以下の3つの選択肢が考えられます。 選択肢1: ホットリロード方式 — 設定ファイルの変更を監視し、変更を検知した時点で自動的に再読み込みを行う方式です。この場合、ファイル監視のためのwatcher を常駐させる必要があり、リソース消費がわずかに増加します。また、読み込み中に不正な状態のファイルを読んでしまうリスクがあるため、バリデーション層を追加 することを推奨します。実装工数は約2〜3時間と見積もっています。なお、この方式を採用する場合、既存のテストケースのうち設定関連の12件について修正が必要 になる可能性があります。 選択肢2: 明示的リロードコマンド方式 — ユーザーが明示的にリロードコマンドを実行した時点で再読み込みを行う方式です。実装はシンプルですが、ユーザーがコマ ンドの存在を知らない場合、従来どおり再起動で対応してしまう可能性があります。ドキュメントへの追記もあわせて必要です。実装工数は約1時間です。 選択肢3: 現状維持＋ドキュメント改善 — 実装は変更せず、再起動が必要である旨をドキュメントとエラーメッセージで明示する方式です。工数は最小ですが、根本的 な解決にはなりません。 上記を踏まえ、個人的には選択肢1を推奨しますが、短期的な対応としては選択肢2も現実的です。また、これらとは別に、設定のスキーマ定義が現在コードとドキュ メントの2箇所に分散している問題も確認しており、こちらは別途対応することを提案します。いかがいたしましょうか。ご判断をお待ちしております。なお、本対応 とあわせてCI側の設定キャッシュについても見直しが必要になる可能性がありますが、影響範囲の調査にはもう少しお時間をいただければと思います。 17
18. ……読んでないですよね。 それです 18
19. 直し：重要度で、出す場所を分ける 結論は声で。詳細は板に。経過は吹き出しに 同じ中身でも、出す場所を分けるだけで、受け取れる 19
20. 流れて消えない —— 過去は履歴で遡れる 0:00 / 0:20 声は消えるが、セリフも板も残っている。聞き逃しても、戻れる 20
21. 「どうしますか？」 って言われても 21
22. こっちが聞きたい 22
23. 候補は、聞く側が出す 返し方は三段構え： 簡単な判断はチップ — 押せば、そのまま返事になる 込み入った答えは、エージェントが質問に合わせてフォームを用意 — 人間は 埋めるだけ（generative UI） 23
24. 複雑な入力は、入力方法をAIが提案する 0:00 / 0:22 24
25. プロダクトの理解負債を、貯めない そのための、美少女達でした 25