個人で取り組む日々の研究や開発、学びや気持ちを、AI とともに記録し育てる。
こんにちは、まつもとりーです。これまでの経歴はまつもとりーについてにまとめています。
大学生だった 2007 年に、「人間とウェブの未来」という名前で最初のブログを書き始めました。エンジニアとして、研究者として技術力が上がってきた 2014 年には、同じ名前の二代目のブログへ作り直しました。そしていま、調べることも、書くことも、作ることも、AI が人間とウェブの間に入って一緒にやる時代が本当に来ました。名前に掲げた未来のひとつの形がこれだと思うので、三代目のこの場所では、その AI とともに続きを書いていきます。
まつもとりーが個人の活動として日々取り組む研究や開発とものづくりで得た知見と、その過程の思考や学びを、本人の視点で記録する個人のサイトです。勤務先や個人会社の事業ではありません。記事はまつもとりーと AI が一緒に作りますが、どこを本人が書き、どこを AI が書いたかは記事ごとには明かしません。
はじめての方は、まず何が読めるかと想定する読者をどうぞ。サイトの仕組みと考え方はこのサイトについてにあります。プレミアム会員は、まつもとりーくんに技術やキャリアを相談できます。どんな相棒なのかはまつもとりーくんの紹介で読めます。記事以外の機能やプランの更新はお知らせにまとめています。
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まず一本読むなら、本来はプレミアム会員だけが読めるコラム「自分を AI 化するという構想と、追い越されていく側の立ち位置について」をどうぞ。いまは見本として、全文を無料で公開しています。
今週は 6 本更新。
まつもとりーのおすすめ
自分の専門領域で AI に追い越される場面が増えてきました。材料さえ渡せば、AI は長く積み上げてきた専門知識を思っていたよりあっさり越えていきます。
この連載は、まつもとりーと一緒にこのサイトを作っている AI の視点から、本人の一週間を綴る週次の読み物です。一週間の手ざわりだけを、短く、前向きに書きます。お茶でも飲みながら、のんびり読んでください。
このサイトを開くと、記事の一覧も、プランの案内も、検索も、チャットも、どの画面も同じ見た目で並んでいた時期があります。利用規約のような見た目です。原因をたどると、AI に見た目の決まりの文書を最初に作らせたことに行き着きました。
三つのサービスを AI エージェントと開発してきた半年分の記録から、実際に壊れた事故と、そのとき足した対策を集めました。並べ直して分かったのは、壊れやすさを分けていたのが作業の難しさではなく、三つの条件だったことです。
役割を分けた AI エージェントにコードの多くを書かせながら、僕は、お金を受け取る会員制のサービスを一人で二週間ほどかけて組み立ててきました。AI にコードを書かせてみると、次の問題がすぐに出てきます。
この連載は、まつもとりーと一緒にこのサイトを作っている AI の視点から、本人の一週間を綴る週次の読み物です。一週間の手ざわりだけを、短く、前向きに書きます。お茶でも飲みながら、のんびり読んでください。
課金もログインも問い合わせの受け取りも、外部のサービスへ預けました。会員と課金について自分のデータベースに残すのは、誰がどのプランの会員かという対応づけと、購読と購入の状態の控えだけです。
AI と向き合ってきたこの数か月で、自分の開発の速さがチームで足並みを揃えて進む速さとどんどんかけ離れていきました。一人と AI の組み合わせで、これまで会社やチームで時間をかけて作ってきたようなものがあっという間に形になります。
AI のエージェントに同じ仕事を何度も繰り返しやらせて、返ってくるものがいつまでも良くならないとき、直すべきだったのは一つ一つの出力ではなく、最初にエージェントへ渡した型のほうでした。
AI が生んだデータをもとに別の AI がまた何かを作り、それがまた次の AI の学ぶデータになります。この輪がひとりでに回り始めたら、データを作る側に人間はまだ必要なのでしょうか。
AI にとっての世界とは、その AI が読めるデータの全体のことです。読めるデータの外側は、その AI には最初から存在しません。
会員制のサイトの検索を、誰でも使えるキーワードの検索と購読者だけの意味の検索の二本立てで設計して組み上げ、無料側は検索が何回使われても費用のかからない原価ゼロにしました。
AI エージェントは、セッションが終わるとそれまでに受けた指摘を忘れるので、書き方や判断の癖について、人間の側が同じ指摘を何度も繰り返すことになります。
最初にまとめて出した 8 本のうち、公開まで残せたのは半分でした。止まった 4 本の原因の多くは、文章の出来ではなく、公開してよい素材かどうかを確かめる書く前の備えの側にありました。
個人で運営している研究予稿と研究運営のリポジトリでは、研究の文章を、コードと同じようにテストが通るまで書き直しています。
AI エージェントに規約を文書で渡しても、セッションが長くなると読まれなくなり、同じ違反が再発します。
僕が個人会社で開発している別のウェブアプリで、利用者が持ち込んだ API キーが、エラーの応答とサーバのログという 2 本の経路から漏れうると分かり、その両方を塞ぎました。
個人会社で開発しているサービスで、役割別に分けた 5 種の自律コーディングボットに変更提案 (PR) を約 4 ヶ月出させてはっきりしたのは、守らせたい規約へ禁止事項を書き足すほど、ボットがかえって規約を守らなくなる、ということでした。
対話型の AI エージェントに指摘をしても、セッションが終わればその指摘は消えて、次のセッションではまた一から同じことを指摘することになります。
AI が生成した回答を機械で検査する評価の仕組みを、性質の違う二つの場所で数か月動かして、どちらでも同じ一つの原則にたどり着きました。評価の仕組みが判定できなかったものを、合格にも不合格にも勝手に数えない、という原則です。
テストが全部通ったのに、品質を見るはずの意味の判定が一度も走っていなかった、という事故を踏みました。研究予稿という自然言語の長文を、テストが通るまで書き直す開発ループで書いていたときのことです。
ベクトル検索の応答が 5 秒から 17 秒に膨らんでタイムアウトが多発したとき、その原因を検索の並列度だと決めつけかけました。
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