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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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  1. © 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
  2. © 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
  3. © 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
  4. © 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
  5. © 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 → …
  6. © 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
  7. © 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
  8. © 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