※この記事は、2026年に受講したAI実装コースの最終課題についての個人的な振り返りです。2日というのは取り組んで提出まで進めた期間で、実働時間を計測したものではありません。課題の教材や他の受講者の提出内容は掲載していません。
AI講座の最終課題で、自分が一番試したかったことがあります。
それは、エージェントAIに大きく仕事を任せたら、短期間でどこまで進められるのか、ということです。
自分が最初から最後まで一つずつ作るのではなく、課題の分析や企画、設計、実装をAIに大きく任せる。
そして、返ってきたものを自分で見て、気になるところを修正させる。
今回、自分の感覚では、2日で提出まで進めました。
後日、講師からは7項目で合計28／35点という評価をいただきました。その後に届いた全体集計を見ると、AI実装コースの合計点の平均は29.4点、中央値は29点でした。
平均より少し下です。
ただ、自分が今回気になったのは、平均との差だけではありません。AIに大きく任せて短期間で作ったものが、何を評価され、どこで伸びしろを指摘されたのか。
そこを見てみると、今回の実験でできたことと、まだ確かめられていないことが見えてきました。
今回の目的は、エージェントAIに大きく任せることだった
以前、最終課題を提出し、修了バッジが届いた話を書きました。
そのときにも少し触れましたが、今回の課題で自分が試したかったのは、エージェントAIに大きく任せて、どこまで形にできるかです。
AIが書いた文章を少しずつ自分でつなぐのではなく、課題を踏まえた調査や企画、設計、実装まで進めてもらう。
自分としては、かなり「丸投げ」に近い感覚でした。
ただし、これは人間が一度も見ず、何も言わずに提出したという意味ではありません。
2日目には自分の目で成果物を見て、出力の読みにくさや入力の分かりにくさなど、気になったところをAIに伝え、修正させています。
最初から最後まで自分で作ったわけでもない。逆に、AIの結果を確認せず、そのまま提出したわけでもない。
大きく任せて形にしてもらい、出てきたものを見ながら直す。それが今回の進め方でした。
そして、提出した後は、この課題に追加の手を加えていません。講師のレビューを読んでから改善する余地はあったと思いますが、今回は、あえて2日間でどこまでできたかを見たかったからです。
2日で形にはなった。でも「2日間ずっと作業」ではない
自分の感覚では、最終課題には2日で取り組み、提出まで進めました。
ここは誤解されたくないのですが、「人間が2日間で何時間作業した」と細かく測ったわけではありません。待っていた時間や、ほかのことをしていた時間を分けた記録もありません。
だから、実働何時間だったとか、人間だけでやる場合の何倍速だったとか、そこまでは言えません。
それでも、課題を読んで考えるところから、動く試作品と提出物まで、短い期間で進められたことには驚きました。
今回作ったのは、記事の企画段階で、過去の内容との近さや、追加で確認したい点を整理する試作品です。
自分一人で設計から実装まで抱えていたら、同じ期間でどこまで行けたのか。少なくとも、自分にとっては、エージェントAIに任せたからこそ試せた進め方でした。
講師の評価は28／35点だった
提出後にいただいた講師レビューは、7つの観点をそれぞれ5点満点で評価するものでした。
自分の結果は、合計28／35点です。
その中で、解決策の妥当性は5点。課題と、それに対して作った試作品のつながりが評価されていました。
一方で、実用性・効果は3点でした。
講評では、使う場面を想定していることや、まだ検証できていない限界を明示していることに触れられています。そのうえで、目標とする数値が達成された場合に、現場のどの作業がどれくらい変わるのか。そこを業務の流れと結びつけると、効果の見通しがもっと伝わる、という趣旨の指摘がありました。
つまり、単に「動くものができた」だけでなく、それを使う人にとって何が変わるのかまで、分かるように示す余地があったわけです。
今回の試作品は、実際の現場に導入して効果を測ったものではありません。時間削減や実務上の成果を証明できた、という話にはしないでおきます。
正直、レビューを受けてから、指摘された点を踏まえて説明や検証計画を詰めていれば、実用性の評価を上げる余地はあったのではないかと思っています。
もしその項目が改善されれば、全体平均を超えられた可能性もある。ただし、それは自分の見立てです。実際にはレビュー後の追加改善や再評価をしていないので、何点になったかは分かりません。説明を補うことと、現場で効果を実証することも別です。
全体平均は29.4点。点数だけでは分からないこともある
その後に届いた評価結果の集計では、AI実装コースの合計点は、35点満点で平均29.4点、中央値29点でした。
自分の28点は、平均より1.4点、中央値より1点低い結果です。
ここはそのまま受け止めたいと思います。平均より上だった、という話ではありません。
一方で、今回自分が特に試したかったのは、「人間が課題にどれだけ時間をかけて高得点を狙えるか」より、エージェントAIに大きく任せた場合に、短期間でどこまで進められるか、でした。
もちろん、他の受講者がどれくらいの時間を使ったのか、AIをどう使ったのかは分かりません。全体の点数だけを見て、自分の進め方の方が効率的だったとか、他の人より優れていたとかは言えません。
平均点と比べられるのは、講師評価の点数です。制作時間やAIへの任せ方まで比べた結果ではない。そこは分けておきたいです。
AIに任せて作れたことと、次に必要なこと
今回の結果を、自分は二つに分けて考えています。
一つは、エージェントAIに大きく任せ、人間が出来上がったものを見て修正を頼む形でも、2日という期間で提出まで進め、講師レビューを受けられる成果物になったことです。
これは、今回試したかったことに対する一つの結果です。自分の手ですべてを実装しなくても、課題を踏まえた試作品を形にするところまで進められた。
もっと点数を伸ばすことだけを目標にするなら、レビューの指摘を踏まえて追加で手を入れる道もあったと思います。でも、今回はそこまで仕上げ直すより、エージェントAIに大きく任せ、最初の2日間でどこまで進められたかを見たかった。提出後に作り直さなかったのは、そのためです。
もう一つは、その評価をもって、実際の現場で役に立つことまで証明されたわけではないことです。
講師からも、使った結果、現場の何がどれだけ変わるのかを、もっと具体的に示せるとよいという指摘がありました。
課題としての評価と、実際に使われる道具としての価値は、つながってはいても同じではありません。
以前、自分はこの試作品を学習で区切るか、実用品まで育てるか迷った話を書きました。実用品にするなら、今度は実際の作業の中で使い、入力や確認にかかる手間を含めて、何が変わったかを見る必要がありそうです。
ただ、それは今回すでに検証した話ではありません。講評を受けて見えた、次に確かめたい課題です。
丸投げの結果を、点数だけで終わらせたくない
今回、エージェントAIに大きく任せることで、短い期間で提出まで進めました。2日目には自分でも見て、気になる部分を修正させています。
その結果、講師評価は28／35点。全体平均29.4点よりは少し下でしたが、解決策の妥当性には高い評価があり、実用性・効果には改善の余地が示されました。
自分としては、この結果を「AIに丸投げすれば誰でも高得点」と言いたいわけではありません。逆に「平均より下だから失敗だった」とも思っていません。
何を試したくて、どこまでAIに任せたのか。どこを自分で見て直したのか。そして、第三者の評価で何が見えたのか。
そこまで含めて残しておくと、点数だけを見るより、今回の実験を次につなげられる気がします。
AIで短期間に形にできたことは、一つの成果。その先で、使う人の仕事がどう変わるのかは、また別の検証。
今回の講師レビューと全体集計を見て、自分はそう受け止めています。
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