前回、「AIを組み込んだ部分で完全に足踏みしています」と書きました。

その後、単体テストが完了し、現在は結合テスト・総合テストへ。
前回課題だったAI部分の安定感もかなり向上し、テストもいよいよ佳境に入ってきました。

では、どうやって安定させたのか。
指示を変えたり、処理方法を変えたり、あの手この手を試しました。
ところが序盤は、ほとんど改善せず。

そして、最終的に大きく改善した要因は……
**「モデルを上げた」**
ただ、それだけでした。
あれだけ試行錯誤したのは何だったんだ、と思うくらいあっけない（笑）。

とはいえ、すべてを高性能なモデルにすればいいわけでもありません。
当然、性能を上げれば運用コストも上がります。
そこで、処理内容によって使用するモデルを細かく調整しました。
考えてみれば、普段ChatGPTやClaudeを使っている時と同じです。
簡単な作業なら軽いモデルで十分。
難しい判断が必要なところには、より性能の高いモデルを使う。

さらにもう一つ、今回かなり見直したのが、
**「どこまでをシステムで処理し、どこからをAIに任せるか」**
という役割分担です。
AIに任せていた処理をシステム側へ移したものもあれば、逆にシステム側で頑張っていた処理をAIへ任せたものもあります。
この切り分けを細かく見直すことで、全体としてかなり安定してきました。

私自身、AIが実際に動くシステムを構築するのは今回が初めてです。
従来のシステム開発のように、
「こう作れば、こう動く」
と明確に決め切れない部分も多く、かなり手探りで進めてきました。
でも今回の試行錯誤を通じて、
**どこをAIに任せるのか。
どこを従来のシステムで担保するのか。
そして、どこにどのモデルを使うのか。**
この辺りの感覚は、かなりつかめてきたように思います。

AIを使えば何でも簡単になるわけではない。
でも、AIの得意・不得意を理解して、従来のシステムとうまく組み合わせれば、できることはかなり広がる。
今回の開発で得られた大きな収穫の一つになりそうです。

さて、テストもあと少し。
最後まで何が出てくるか分かりませんが、完成までもうひと踏ん張りです。