AIで既存システムを調べる：直す場所と直してよいかを分ける

A&Aの考え方

AIが返す修正箇所は直す場所の候補で、直してよいという判断ではありません。ここで言う既存システムの調査とは、今動いている社内システムのコードをAIに読ませ、変更がどこまで響くかを探る作業のことです。

A&Aの考え方

この記事を書いているAutomate & Augment (A&A) は、この数字を、提案を使うかどうかを開発者が自分で決めた結果だと読みます。使うと決めたのは、コードを読める開発者です。

A&Aの考え方

社長がコードを細かく読まずにAIの答えをそのまま採ると、直してよいかを判断する人がいなくなります。だから、AIの答えは直す場所の候補として受け取り、直してよいかは別に決めます。

A&Aの考え方

AIに調査を頼むときは、答えと一緒に、調べた範囲と読めなかった場所を書き出させます。頼み方は、たとえば「CSVの項目を消したときの影響を調べて。コードはまだ変えない。根拠はファイル名と該当の箇所で示し、探した語と読めなかった場所も書いて」です。

A&Aの考え方

どの時点のコードを調べたかも残させます。外注先が今も手を入れているなら、調べた後にコードが変わることがあるからです。

A&Aの考え方

表の下の二つの行、「一部だけ」と「不明」を省いた記録は、整って見えても、変更を決める材料には足りません。探しても見つからなかったときは「この範囲では見つからない」と書かせます。「どこにも使われていない」とは別の結論だからです。

A&Aの考え方

A&Aはこれを、調査でも「コードを読んで分かったこと」と「動かして確かめたこと」を分けて書かせる理由と読みます。読めなかった場所は、AIが人の判断を待つ区切りです。本番の設定や顧客のデータを、調査のためにAIへ渡す必要はありません。

A&Aの考え方

CSVを受け取る側が列をどう読むかは、手元のコードでは分かりません。だから、取引先や外注先に聞いて確かめます。表の「一部だけ」と「不明」の行が、ここで聞く中身です。

A&Aの考え方

AIに渡す材料を増やせば、読める範囲は広がります。それでも、取引先との取り決めのように、メールや打ち合わせでしか交わしていない約束は、コードの中にはありません。そこを聞くのは人の仕事です。表の「次に聞く相手」の欄を埋めると、外注先に任せる所と、自分で取引先に聞く所の境目が決まります。

A&Aの考え方

自動テストが通っても、変更を通すかは人が決めます。テストが「CSVが作れるか」しか見ていなければ、「取引先で読めるか」は確かめられていないからです。

A&Aの考え方

A&Aは、変更を通す前に、今あるテストが何を確かめているかを外注先かAIに聞くことを勧めます。テストで期待する出力は、AIが変更後に出した結果を写して決めず、取引先と合意した見本をもとに決めます。

A&Aの考え方

変更を通すかを決める前に、別の人が記録にある根拠の箇所を開き、同じ説明ができるかを確かめます。読めなかった場所が残っていても、誰がいつまでに何を聞くかが決まっていれば、変更の準備は先に進められます。ただし、変更を通すのは、その答えがそろってからです。

A&Aの考え方

一方で、その処理を使う所も受け取る側も全部見通せる小さな変更なら、この記録は数行で足ります。記録の量は、変更の大きさではなく、見えていない受け取る側の数に合わせます。

A&Aの考え方

AIが返す修正箇所は、直す場所の候補です。AIには調べた範囲と読めなかった場所を書かせ、CSVを受け取る側の読み方はコードの外で聞きます。テストが通っても、変更を通すかは人が決めます。

A&Aの考え方

変更を通した後に、業務の成果をどう確かめるかは『AIの「完了」と届いた成果は別に確かめる：顧客の手元を見る4手順』で扱っています。