ギュられる パート2
DelightTeCLLC生成AIの進化によって、バイブコーディング（AIに「こんな雰囲気・感じのアプリを作りたい」と自然言語でざっくりと指示して開発する手法）が当たり前になり、ベンダーに高いお金を払って開発したり、サブスクで利用料を払ってサービスを利用する機会も減るだろうといわれていますし、実際 私もそうなっていくと思っています。
では、私たちがやっているAIを使った数理最適化を活用した課題解決は、今後のAIの進化の中で必要なのでしょうか？
困っている人が、直接生成AIに指示して、シフトなりを生成すればいいのではないか？
そんな話が 飲み会の席で出ました。
現状の生成AIは、わたしの感覚からすると、プログラミング能力の高い 新人社員な感じ。
インプットから、ユーザーのニーズを丁寧にくみ取ることは困難な印象です。
よって、わたしのような、課題の設定とサービスの設計、インプットするもの、アウトプットするものの整理する人が必要。
また、課題を抱えた方々もITリテラシーは高くないので、生成AIにインプットするものを的確に用意することもできません。
なので、わたしのような中間で調整し、舵取りする役割の人が必要になります。
では、生成AIがさらに進化し、シンギュラリティといわれる特異点を超えて、新人社員から何年も社会を経験したスーパーマンになったとしたら、中間でより良いものを作るための舵取り役をする人材は不要になるのでは？
想像を超える未来の中では、もしかしたらその通りになるかもしれません。
まーでも、そうなったら、それでいいかと思ってもいます。
まだ生成AIの利活用は 始まったばかりといわれています。
バイブコーディングで開発をして、自分たちの業務を自力で改善していくようなアーリーアダプターが積極的に活用しているタイミング。
レイトマジョリティといわれる方々まで幅広く浸透し、上記のように 誰でもシフト自動生成をAiで実現できるようになるのは、数年を要するはずです。
その流れの中で ビジネスモデルは変えていけばいいのかなと思っています。
今は、とにかく生成AIを活用したバイブコーディングによる価値提供の経験をたくさん積むことかなと。
その結果、現状作っているものが、不要になったとしてもしょうがないですし、1つ作っていくらか収入が上がったとしても、いつまでも安泰ではないことを胸によく刻んでおく必要がありそうです。
追伸：数理最適化を使った、送迎の最適化にも取り組むことになりました。お盆明けから 大変になりそうです。
