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生成AIでシステム開発はどう変わるか

Etaro Ito
November 29, 2023

 生成AIでシステム開発はどう変わるか

Etaro Ito

November 29, 2023
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Transcript

  1. © 2023 LayerX Inc.
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    2023/11/29 Etaro Ito (@etaroid)

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  2. © 2023 LayerX Inc. 2
    名前
    Etaro Ito
    自己紹介
    好きなもの
    X: @etaroid
    仕事
    LayerX Fintech事業部にてSWE / SRE
    2018年 インターン→2020年 新卒入社
    スタートアップ、プロダクト開発、漫画/アニメ

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  3. 目次
    Agenda
    ● 生成AIでシステム開発はどう変わるか
    ● 生成AIを活用した開発の具体例
    ● まとめ

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  4. 目次
    Agenda
    ● 生成AIでシステム開発はどう変わるか
    ● 生成AIを活用した開発の具体例
    ● まとめ

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  5. © 2023 LayerX Inc. 5
    ● LLMは精度が問題にされることが多いが、コード出力の精度は非常に高く既に10Xの体験ができる
    ● 現状、最も使われているのも「コードを書く」用途
    始めに: LLMはコードを書くのが一番得意
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    Ref: State of AI 2023 by Retool
    Github Copilot
    Writing code or queries

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  6. 生成AIでシステム開発はどう変わるか
    未来の話

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  7. © 2023 LayerX Inc. 7
    ● 「AIがコードを生成 → エンジニアが修正」というワークフローに
    ● Github Copilotを使った AI Native Development Guide
    ○ 「コメントから書き始める」
    ○ 「生成させたいコードと関連性の高いファイルを開いておく」
    1/5: エンジニアが0からコードを書くことはなくなる
    生成AIでシステム開発はどう変わるか

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  8. © 2023 LayerX Inc. 8
    既存コードを参照して生成/解説 React Componentを生成
    ChatGPT
    GPT4Vで画像からコード生成
    Cursor v0.dev
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    2/5: コードの生成&解説で開発速度が劇的に向上する

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  9. © 2023 LayerX Inc. 9
    QA
    ● 網羅的なテストケースの作成
    ● テストコードの生成 → 実行 → 修正 → …
    ● シナリオテスト / e2eテストの自動化
    3/5: その他の開発工程の多くを自動化しうる
    脆弱性管理
    ● Dependencies Updateの柔軟な自動化
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    Debug
    ● エラーの原因の推定 → コード修正 → Retry → …

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  10. © 2023 LayerX Inc. 10
    ● 現在のノーコード/ローコードツールの課題はメンテナビリティとカスタマイザビリティ
    ● コードが裏側で生成&管理できれば、精緻なVersion管理やエンジニアによるカスタマイズなどが可能
    になり、対応できるシステムの幅が広がる
    4/5: ノーコード/ローコードツールが進化する
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    Ref: relay.app

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  11. © 2023 LayerX Inc. 11
    ● コードを瞬時に生成できるとすると、究極的にはリクエストに合わせてコードを書くことも可能
    ● Autogenerated Frontend / Autogenerated APIの世界
    ● 「Softwareの機能が事前に固定されているのは、携帯電話にキーボードが固定されていたのと同じだ」
    5/5: コードは”事前に”書いておくものではなくなる
    生成AIでシステム開発はどう変わるか
    Ref: @hellokillian on X

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  12. 目次
    Agenda
    ● 生成AIでシステム開発はどう変わるか
    ● 生成AIを活用した開発の具体例
    ● まとめ

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  13. 生成AIを活用した開発の具体例
    現時点の制約下でできることの紹介

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  14. © 2023 LayerX Inc. 14
    ● 使うもの:
    ○ GPT4V / Cursor / terraformテンプレートリポジトリ
    ● 手順:
    1. Architecture図を作成
    2. GPT4Vでterraformコードを生成
    3. テンプレートリポジトリにはめこむ
    4. 実行してみる
    5. Cursorでエラーを修正
    6. 成功
    静的サイトをホスティングするAWSインフラのIaCでの作成
    生成AIを活用した開発の具体例

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  15. © 2023 LayerX Inc. 15
    生成AIを活用した開発の具体例
    1. Architecture図を作成

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  16. © 2023 LayerX Inc. 16
    生成AIを活用した開発の具体例
    2. GPT4Vでterraformコードを生成

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  17. © 2023 LayerX Inc. 17
    生成AIを活用した開発の具体例
    2. GPT4Vでterraformコードを生成

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  18. © 2023 LayerX Inc. 18
    生成AIを活用した開発の具体例
    3. テンプレートリポジトリにはめこむ

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  19. © 2023 LayerX Inc. 19
    生成AIを活用した開発の具体例
    4. 実行してみる

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  20. © 2023 LayerX Inc. 20
    生成AIを活用した開発の具体例
    5. Cursorでエラーを修正

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  21. © 2023 LayerX Inc. 21
    生成AIを活用した開発の具体例
    6. 成功
    No Errors!

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  22. 目次
    Agenda
    ● 生成AIでシステム開発はどう変わるか
    ● 生成AIを活用した開発の具体例
    ● まとめ

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  23. © 2023 LayerX Inc. 23
    ● 生成AIで実際に10Xの体験が作られている数少ない領域
    ● これからより一層、システム開発のワークフローが劇的に効率化されることは自明
    ● それだけでなく「システム」の形自体が変わる可能性すらある
    LayerXは生成AIに注力している会社です!
    ● AI/LLM事業部を始め、各事業部で生成AIを活用した開発やプロダクトに取り組んでいます
    ● 興味がある方がいらっしゃれば是非コンタクトください!
    まとめ (と宣伝)
    まとめ
    システム開発は生成AIで最も影響を受ける分野の1つ

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