わたるです。

最近、お客さんと話していると、だいたい同じ質問をされます。

「AIがあるなら、全部AIに作らせればよくない？」

気持ちはすごくわかるんですよね。
ChatGPTにコードを書かせる動画も流れてくるし、
「エンジニアいらなくなる」みたいな話も毎日のように聞くし。

でも、自分の答えはシンプルで。

AIに任せられる部分と、任せちゃいけない部分がある。

たしかに、AIはすごいんです。

コードを書かせれば、普通のエンジニアより速いこともある。
文章も作れるし、絵も描けるし、翻訳もできる。

ここ1年で、できることが一気に増えました。
現場で使ってるエンジニア目線で見ても、「補助輪」じゃなくて「相棒」のレベルになってます。

じゃあ、全部任せればいいのか。

ここで引っかかるのが、「何を作るか」を決める部分なんですよね。

お客さんが本当に困ってることは何か。
現場で誰がどんな手順で仕事してるのか。
その中で、どこがボトルネックになってるのか。

これを知ってるのは、AIじゃなくて、そこで働いてる人です。

たとえば、Naviを使っている町工場の社長さんがいるんですけど。

「材料が届いたら記録して、加工が終わったら外注に出して、
戻ってきたら検品して…」

これって、ChatGPTに聞いても絶対出てこない情報なんです。
その会社の、その現場の、リアルな流れ。

AIはこの情報がないと、何を作ればいいかわからない。
逆に言うと、この情報さえあれば、あとはAIが一気に形にしてくれる。

つまり、役割分担はこうなると思ってます。

| 誰がやるか | 何をやるか |
|----------|----------|
| 人間 | 何を作るか、なぜ作るかを決める |
| AI | どう作るか、どう実装するかを形にする |

「監督」と「選手」みたいなイメージですね。

監督がいないチームは、どれだけ選手が優秀でも勝てない。
でも、監督が一人で全部やろうとするのも違う。

Naviで一番こだわったのは、その「監督」を誰でもできるようにすることでした。

プログラミングの知識がなくても、業務を知ってれば監督できる。
AIが実装の細かい部分は全部やってくれる。
自分は「何を作るか」だけに集中できる。

これが、「AIに全部任せる」じゃなくて、
「AIとちゃんと役割分担する」っていう考え方です。

AIはこれからもどんどん進化します。
できることは、たぶん想像以上に増えていく。

でも、「お客さんの顔を知ってる」ことだけは、AIにはできない。

そこを握ってる人が、これからの時代の主役だと思ってます。
Naviはその人たちの隣で、ちゃんと走れる道具でいたいです。