AIに仮想通貨トレードとアプリ開発をやらせてみる — ここまでの利益、0円

コードが読めない人がAIに株botを開発させた記録から、AIの報告をそのまま信用するリスクが分かる。報告のうち12件に1件しか当たらなかった事例として、成果の検証工程を必ず設ける必要があると読み取れる。

動画編集をAIエージェントが担当し、人間は承認に集中する分担方法を学べる。編集の自動化範囲と人のチェック工程を分離したい場合に、役割設計の判断材料として使える。

社内問い合わせの一次切り分けをAIで自動化し、平均対応時間を58分から27分に縮めた事例が分かる。問い合わせ窓口の負担を減らすために、自動対応に任せる範囲と人に対応を引き継ぐ範囲を分ける設計が参考になる。

AIがコードを書ける時代に、開発工程で残る主な仕事が検証コストだと理解できる。生成されたコードの確認作業がボトルネックになるため、検証工程をどう設計するかを考える材料になる。

配信システムをAIと構築した事例から、開発未経験者がシステムを作る際の進め方を学べる。AIへの任せ方と、完成品を確認する工程の考え方が参考になる。

ターミナル内で動くブラウザーをAIエージェントから操作できる環境が得られる。対応環境がApple Silicon Macに限られるため、自分のMacで使えるかを事前に確認できる。