スマートプラグ×AIで自宅ラボの電力・監視・通知を自動化した記録

自宅でAIモデルを作っている個人開発者が、スマートプラグとAIで「自動化できそうな小さな仕事」を片付けている記録を公開した。なかで目立つのが、「キーワード表から『意味の判断』をAIに任せた」という一つの変更だ。それまでは、新しいAIモデルの登場や引退といった「見落としたくない変化」を、キーワード表と条件分岐で見張っていた。コードは1,090行に膨らんでいた。8月5日、判断ロジックそのものをAI側に任せる形へ切り替えたところ、コードは572行まで減ったという。判定にかかる時間も約87秒。つまり、「手書きの条件分岐で判断を模倣する」のをやめ、「変化の意味そのものを判断できるAIに判断を寄せた」ということだ。

AIの鬼の視点では、ここが面白い。多くの企業で「AIはツール、人間が判断」という役割分けが語られるが、実務に詰まるのは「人間が手書きで判断を模倣しようとする」瞬間だ。条件分岐は行数とともに複雑さが増し、新しい例外が出るたびに1行追加される。500行、1,000行と膨らんだコードは、もはや「判断」ではなく「過去の判断の積層」になっている。それなら最初からAIに「このシグナルの意味を判断してください」と渡した方が、コードは短く、応答も速い。その代わり信頼度の確認作業は必要だが。記事ではそのほか、電力記録を「今を見る画面」と「後で振り返る記録」に役割分けしたり、リマインダの再試行機能や期限付き監視など、「止めずに続ける」ための小さな作り込みが紹介されている。個人プロジェクトの記録だが、制御システムやデータパイプラインを扱う中小企業の実務にも転用できる設計思想が詰まっている。

中小企業がここから学べる実務含意は、「AIに任せるなら、条件分岐で判断を模倣するのはやめる」という割り切りだ。「どのAIに、何を判断させるか」を明確にすれば、そこで起きた判断は監査・改善がしやすくなる。一方、手書き条件が1,000行に膨らんだシステムは、「どの行が何を判断しているのか」を追跡するだけで時間が溶ける。AIの判断が信頼できるなら、複雑な条件分岐を削ぎ落とす判断が、むしろ効率化につながる。