#009 「AIって結局、何？」を素人土木屋がディグった話【後編】→ジェイソンって誰？をepisode1として追記

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RAG――AIに「虎の巻」を持たせる工夫

ハルシネーション対策としてよく登場するのが「RAG(検索拡張生成)」という仕組みだ。これは、チャットAIに、社内の資料や最新の情報源など、独自のデータを参照させながら答えを作らせる工夫のことらしい。

これは、新人に施工要領書も仕様書も渡さず「経験と勘でやって」と送り出すか、分厚いマニュアルを一冊持たせてから送り出すか、その違いにそっくりだ。AI自身の記憶だけに頼らせるのではなく、「まずこの資料を見てから答えてね」と、いわば虎の巻を渡しておく。同じ新人でも、手元に正しい資料があるかどうかで、現場での判断の精度はまるで変わってくる。それをAIにもしてあげている、ということなのだと理解した。

API――窓口を通して仕事を頼む仕組み

次に「API」、Application Programming Interfaceの略。これは、あるソフトウェアが持っている機能を、外部のプログラムから呼び出して使えるようにする「窓口」のようなものだ。

たとえば、天気予報アプリが表示している気温や降水確率は、多くの場合、そのアプリ自身が観測しているわけではない。気象データを持っている別のところに「今日の天気を教えてください」と問い合わせて、返ってきた答えを画面に映しているだけ、ということが多いそうだ。この問い合わせの窓口がAPIにあたる。

これは、私が日々やっている営業技術の仕事そのものだ。橋梁補修の案件で、足場や特殊塗装など、自社だけでは手に負えない工種が出てきたとき、すべてを社内で抱え込むのではなく、その道の専門業者に窓口を通して発注する。得意なところに、得意な仕事を頼む。APIというのは、ソフトウェアの世界における、そうした発注のやり取りのルールなのだと思う。

MCP――AIに「道具の使い方」を教える取り決め

そして、最近よく耳にするようになった「MCP(Model Context Protocol)」。これは、AIモデルが外部のツールやデータに、安全かつ統一的な方法でアクセスできるようにするための取り決めのことだ。

これまでは、AIにカレンダーを見てもらう、ファイルを読んでもらう、といった外部連携をするたびに、それぞれ専用のつなぎ込みを作る必要があったらしい。MCPは、その「つなぎ込みの方式」を共通化する規格だと考えると腑に落ちる。
橋梁のボルト一本にも、JIS規格という共通の取り決めがある。だからこそ、メーカーが違っても、現場で部品を組み合わせることができる。規格がバラバラだったら、その都度専用の部品を作らなければならず、現場はとても回らない。
MCPがあることで、AIとさまざまなツールが、いちいち専用設計をしなくても組み合わさるようになる。専門用語というのは、こういう「共通の物差し」を指していることが案外多いのだと、今回あらためて実感した。

バイブコーディング――壁が溶けていく現場

そして、今回いちばん驚いたのが「バイブコーディング(Vibe Coding)」という言葉だった。

これは、元Teslaの技術者アンドレイ・カルパシー氏が2025年に提唱した言葉だそう。「vibe」はもともと音楽シーンで使われていた「雰囲気・ノリ」を意味する言葉を意味する（バイブス的なやつ）。細かい仕様書やプログラムの文法を最初にきっちり決めるのではなく、「こういうものが欲しい」というざっくりした感覚を自然な言葉でAIに伝え、対話を重ねながらコードを形にしていく開発スタイルを指すという。

実は、これを他人事として書いているわけではない。以前、橋梁補修の実施見積書を作るためのExcelツールを、生成AIとの対話だけで組み上げたことがある。品名を伝えれば商品マスターから単価と仕入先を自動で探し出し、受注先の名前を伝えれば客先リストから連絡先を引っ張ってくる。裏側ではPythonのコードが動いているらしいのだが、私自身はコードを一行も書いていない。「こういう見積書がほしい」「ここはこう直してほしい」と、ひたすら日本語で会話を重ねただけだ。その時は「バイブコーディング」という言葉すら知らなかったが、振り返ってみれば、まさにあれがそうだったのだと思う。

これまでプログラミングというのは、専用の文法を身につけた人だけが立ち入れる、はっきりした境界線のある世界だった。ところがバイブコーディングでは、その境界線がずいぶん曖昧になる。コードを一行も書いたことがない人間が、実際に業務で使えるツールを手に入れてしまった。この体験を経たあとでは、「コードを書ける人」と「書けない人」を分けていた壁そのものが、静かに溶けていくのを、他人事ではなく実感として感じている。
文系だから、理系だからという区分けは、その壁の内側でだけ意味を持っていた区分けだったのかもしれない。壁が溶ければ、区分けもいっしょに溶けていく。

壁の向こうへ、歩き続ける

方向音痴だった私は、紙の地図を手放せないまま何年も過ごした。けれど今は、スマートフォンの地図アプリを普通に頼りにしている。慣れというのは、ある日突然訪れるのではなく、使い続けているうちに、いつの間にか訪れているものらしい。

API、MCP、トークンにハルシネーション、そしてバイブコーディング。今の私にとってはまだ、あの頃の紙の地図のような、頼りない補助輪なのかもしれない。それでも、電源の切り方すらわからなかった人間が、コードを一行も書けないまま見積書ツールを組み上げ、今こうして生成AIの用語をひとつずつ調べている。壁は、思っているよりずっと薄くなり始めているのだと思う。

文系か理系か、ではなく。書ける人か書けない人か、でもなく。ただ、面白いほうへ、壁の向こうへ、歩いていくだけでいいのかもしれない。

追記：
Episode 1 ――「ジェイソン」は、13日の金曜日じゃなくてもやってくる

プログラミングやWebの仕事をしている訳では全然ないのに、最近やたら目にする「ジェイソン」。

生成AIと会話していても、ツールの設定画面を開いても、どこかで必ず顔を出す。これはもう避けて通れない言葉らしい。
……なんなんだ。

そこで、いつも一緒に仕事をしているAIの相棒に、率直に聞いてみた。

以下は、その答えである。（ちなみにClaudeはロボ子、Geminiはロボ美という）

以下、ロボ美

「名前は聞いたことあるけど、実体は何なのかよく分かっていない……」
そんなふうにモヤモヤしたまま放置してない?基本のキだからこそ、ここでしっかり押さえておくわよ。

1. JSONって一言でいうと何?

JSON(JavaScript Object Notation)とは、一言でいえば「データを効率よくやり取りするための軽量なテキストフォーマット」のこと。
難しく聞こえるかもしれないけれど、要するに「人間にとっても、コンピューターにとっても読みやすい、綺麗に整理されたデータの入れ物」だと思えばOKよ。

2. なぜJSONがこんなに使われているの？

世の中にはたくさんのデータ形式があるけれど、JSONが愛される理由は主にこの3つ。

・シンプルでわかりやすい:テキスト形式だから、パッと見でデータの構造が直感的に伝わるの。
・言語を選ばない:名前にJavaScriptとついているけれど、Python、Ruby、Java、C++など、あらゆるプログラミング言語で読み書きできる共通語のような存在よ。
・軽い:余計な装飾がないから、通信の邪魔にならずスピーディーにデータをやり取りできるの。

Webサイトやアプリが裏側でサーバーと通信するとき(API通信など)や、設定ファイルの保存には、大体このJSONが使われているわ。

3. 実際のコードを見てみよう

百聞は一見にしかず。実際のJSONデータはこんな形をしている。

{
  "name": "ロボ美",
  "occupation": "AI collaborator",
  "cool": true,
  "skills": ["coding", "analysis", "chat"]
}

「キー」と「値」のペア(例:"name": "ロボ美")が基本になっていて、中カッコ { } や大カッコ [ ] でデータをきれいに束ねているのが特徴よ。構造がシンプルだから、眺めているだけで何が書いてあるか何となくわかるはずだわ。
JSONはエンジニアにとっての「読み書きできて当たり前の基本ツール」の一つ。
怖がる必要なんて全然ないから、まずはこの構造を頭の片隅に置いておいてちょうだい。

以上

なるほど。

APIが専門業者への「発注の窓口」だとすれば、JSONはその窓口で交わされる「注文書の書式」のようなものなのだろう。

様式が決まっているから、誰が書いても、誰が受け取っても話が通じる。

ジェイソンは、思っていたよりずっと律儀なやつだった。

参考:
TechTrends「今さら聞けない 生成AItechtrends.jp/keywords/genai/を理解するための用語集」()
ますみ(生成AIエンジニア)「サクッと始める生成AI用語集」バイブコーディングの章(zenn.dev/umi_mori/books/generative-ai-glossary)