概要
AI時代において「車輪の再発明」は低コストかつ深い学びが得られる最良の投資であり、反復作業をAI中心の自作ワークフローに置き換える重要性を説く。
詳細内容
FindyのCTO佐藤氏が、AIとの付き合い方における「さじ加減」として、既存ツールの模倣や仕組みの自作（車輪の再発明）を通じた学習と効率化について解説しています。AIに繰り返し指示を出す「バイブコーディング」の非効率さを脱し、人間が介在する反復作業を排除する仕組み作りを提唱しています。
### 主要なポイント
- **仕組みの自作**: HTMLモック上で直接フィードバックを行い、AIがデザイントークンを自動更新する仕組みを自作。スクショ撮影や場所説明の手間を省き、1px単位のこだわりを容易に反映可能にした。
- **学習としての再発明**: AIにより開発コストが激減した現代では、車輪の再発明は「最高の学習法」になる。内部構造の理解が深まるだけでなく、ベンダーの新機能の設計思想を読み解く力も養われる。
- **反復の特定と自動化**: 自分の作業ログから「要らない問い（繰り返しの指示）」を特定し、それをスキル化・ワークフロー化することで、人間をワークフローの主軸から外していく。
### 実践の5ステップ
1. AIとの対話を最大化し挙動を掴む
2. 繰り返している作業を特定する
3. 小さな「スキル」として再利用可能にする
4. 未完成のまま使い、欠点を見つける
5. スキルを改善し、組み合わせてワークフローにする