「AIを使える」と「開発を進められる」

このレッスンの到達目標

生成する力と、開発を遂行する力を区別する。

音声とインタラクティブ図解で学ぶ音声を再生すると、下のインタラクティブ図解と本文の段落ハイライトが連動して動きます。

JUDGMENT & SCOPE SIMULATOR · AUDIO & INTERACTIVE

「コード生成」から「採用できる変更」までの判断ゲートと支援条件

AIの出力をそのまま本番へ入れず、目的・影響・検証・承認のゲートを通す過程と、担当範囲ごとの支援条件をシミュレーションします。

GATE 01：目的・前提の定義問い：どの取引・どの時点の値引きか？

AIの初期出力例：「受注画面に10%割引コードを生成」

確認責任者と完了条件主担当：業務・SE / PM（未確認条件 3件を特定）

この段階を省くと「締め済み請求や対象外取引先まで誤って値引きされる」のおそれがあります。自立範囲と支援条件を分けて記録します。

AIに依頼してコードが表示されても、顧客の課題を解決したとは限りません。目的、前提、完成条件を定め、既存機能への影響と動作を確かめて初めて、採用できる変更になります。

この教材では、目的を定める、情報不足を見つける、作業を組み立てる、結果を評価する、問題に対処する、の五つを開発判断として扱います。指示の文章が上手かどうかとは分けて確認します。

値引き機能の依頼を受けたら、すぐ実装する前に、対象取引、適用日、端数、既存請求への影響を調べます。未確認なら、仮定を明記し、確認者と確認期限を決めます。

AIに未知の領域を調査させることもできます。その結果を採用する際には、資料・実行結果・専門家レビューなど、確かめる方法と責任者を用意してください。

生成物を受け取ったら、まず「どの条件を満たすための変更か」を一文で説明してください。次に、条件を満たさなかった場合に困る利用者や処理を挙げ、その問題を発見できる確認を選びます。

自分で説明できない箇所は、そのまま承認せず、追加調査やレビューの対象にします。説明をAIに作らせた場合も、コードや資料と照合して自分の理解を確かめます。

読了記録と習熟度の確認は別です。