実験のコストの崩壊

AIコーディングについてすぐに思い浮かぶのは、既存のソフトウェアプロジェクトが速くなるという見方です。それは正しいのですが、変化の一部しか捉えていません。

戦略的により重要なのは、経済的に検討可能なアイデアの数が増えることです。

新しいアプリケーションを、何か月もかけてコンセプトとしてだけ記述する必要はもうありません。専門分野向けのシステム、シミュレーション環境、ビジュアルな計画システム、あるいは新しいデジタル製品のアイデアを、はるかに早い段階で一貫したソフトウェアとして形にできます。

これは、既存のプロジェクトパイプラインをより速く処理するというだけのことではありません。かつてなら従来型ITプロジェクトの経済的な参入障壁を越えられなかったアイデアが、開発へと進むようになるのです。

したがって、重要な変化は生産性だけにあるのではありません。より広い経営上の探索空間にあるのです。

従来の開発モデルでは、企業は早い段階で選別を迫られます。予算がつくのはごく一部のアイデアだけです。そして、すでに多くのリソースを投じているため、それらのアイデアは比較的先まで追求されることになります。

初期の技術開発のコストが下がれば、この順序を部分的に逆転させることができます。まず、より多くの製品アイデアを実際の技術的水準にまで引き上げられます。どのアプローチがさらなる投資に値するかは、その後に判断すればよいのです。

こうして製品開発は、早期に確定させる論理から、早期に知見を得る論理へと移行します。

これは、できるだけ多くの実験を行うという意味ではありません。むしろ重要なのは、不確実性が実際に経営判断を左右する箇所で、その不確実性を減らすことです。

より多くを検証する。より早く学ぶ。弱いアプローチはより早く捨てる。強いアプローチはより的を絞って伸ばす。

ソフトウェア開発は従来、すでに下された決定を実行することだと理解されがちでした。まず何をつくるかを定義し、その後に開発する、というものです。

新しい製品の場合、この分離が意味をもつのは限られた範囲にとどまります。決定的な知見の一部は、開発の過程で初めて生まれるからです。

操作のアイデアが通用するかどうかは、実際のユーザーインターフェースがあって初めてわかります。データモデルが適切かどうかは、実際のデータがあって初めて見えてきます。アーキテクチャ、性能、製品ロジックがかみ合うかどうかは、動作するシステムコアがあって初めてわかります。製品アイデアが実際に何になりうるかを現実的に見極められるのは、使えるシステムがあってこそです。

したがって、開発が生み出すのはソフトウェアだけではありません。将来の製品についての情報も生み出すのです。

製品の初期段階では、確かな開発段階のほうが、抽象的な仕様策定をもう一巡するよりも多くの知見をもたらすことがあります。

新しいソフトウェア製品

まったく新しいアプリケーションを、操作コンセプト、中核ロジック、データ構造、技術アーキテクチャを初めて全体として評価できる段階まで開発することができます。重要なのは、プレゼンテーションの中で製品を模擬的に見せることではなく、製品の構想を技術面・機能面から検証できる実際の開発段階です。

専門アプリケーション

専門的なデスクトップアプリケーションやWebアプリケーションは、専門知識を独立したデジタルツールへと置き換えることができます。たとえば、計画システム、エディター、コンフィギュレーター、分析ツール、技術的な作業環境、あるいは業界特化型の新しいソフトウェア製品などです。

ビジュアルシステムとインタラクティブシステム

製品、機械、データ、空間、あるいは複雑な関係性を視覚的に理解する必要がある場面では、2D・3Dシステム、リアルタイム可視化、インタラクティブなモデルそのものが製品の中核になりえます。そのとき可視化は装飾ではなく、機能です。

シミュレーションとデジタルモデル

実際の試験に費用や時間がかかる場合や、組織的に難しい場合には、シミュレーションやデジタルモデルによって、バリエーション、状態、技術的な関係性を検証できるようになります。そこから独立した作業環境が生まれることもあります。

新しい製品ファミリー

製品の構想は、ひとつのアプリケーションにとどまる必要はありません。確かな技術コアから、専門ツール、エディター、ランタイムシステム、そしてさまざまな課題に応じた多様なアプリケーションが生まれることがあります。

したがって、重要な単位は必ずしも個々の機能ではありません。それは完結した製品の構想であることもあります。