Note: 社内のTDDを知らない人向けに、TDDの基本説明とデモを行なう機会があり、その時に使った資料です。
(ChatGPTに書いてもらったものです)
2025年8月、OpenAIは新モデルGPT-5を導入し、従来のGPT-4oを含む複数の旧モデルを廃止した。これにより、多くのユーザーは慣れ親しんだ“相棒”を失ったような感覚を抱き、SNS上では大きな反発が広がった。OpenAIは急遽、GPT-4oを有料プラン限定で復活させる対応をとったが、この騒動を単純に「判断ミス」と捉えるのは早計だろう。
ChatGPTは、単なる製品提供にとどまらず、生成AIを社会に晒す大規模な実証実験としての側面を持っている。 生成AIは、同じ入力でも出力が揺らぎ、会話の文脈や応答スタイルまで変動する。このような特性は、既存のツールとは根本的に異なり、「正しい使い方」もまだ確立されていない。したがって、あえて汎用的な「チャット」という形で広く公開し、ユーザーが自由に試行錯誤する場を提供することには大きな意味がある。
モデルの差し替えは、その社会実験の一部と考えられる。今回の廃止と反発は、ユーザーがAIに抱く“人格性”や“親しみ”の強さを可視化した。 これは「性能の良し悪し」だけでは説明できない反応であり、AIのUX設計において重要なデータだ。OpenAIは、単に技術的性能を高めるだけでなく、人間との感情的つながりをどう扱うかという課題に向き合うことになる。
近年の調査によると、AI生成コンテンツへの過剰な曝露が消費者の審美眼を低下させる可能性が指摘されています。50%の消費者がAI生成広告を「無機質」と感じ、26%は「ブランドが人間味を失った」と認識する傾向があります[^1][^9]。特に16-24歳の若年層では、人間が作成したコンテンツを55%が「より魅力的」と評価する一方、AI生成コンテンツへの日常的な接触が「品質基準の低下を自然に受け入れる」心理を生み出す危険性があります[^9][^12]。
この現象は「AIコンテンツ慣れ」と呼ばれ、大量の均質化コンテンツに囲まれることで、ユーザーが「表面的な完成度」と「本質的な価値」を区別できなくなるプロセスを指します。マイクロソフトの研究では、AIを頻繁に使用するユーザーほど「批判的思考力が23%低下」するというデータも示されています[^7][^11]。
Code readability and maintainability are crucial aspects of software engineering. While numerous techniques exist to improve software structure—such as architectural design, modularization, and testability—this document focuses on a micro-level metric that directly impacts code comprehension: Variable Hard Usage (VHU).
Variable Hard Usage is a quantitative measure of how intensely a local variable is utilized within a function or method. By analyzing a variable’s scope (the number of lines it spans), access frequency (how often it is referenced), and update frequency (how often its value is modified), this metric aims to identify overused variables that may degrade code readability and maintainability. High VHU values indicate that a variable is being excessively manipulated, making the code harder to read, understand, and modify.
phel-lang を使って小さいプログラムを作るのをTDD(テスト駆動開発)で進める場合に、どのように作成しているかを順番に書いてみます。
一次元セル・オートマトンでフラクタル図形を描画することができるというのがおもしろいと思い、phel-langで実装してみることにしました。
