生成AIでシステム開発はどう変わるか

by Etaro Ito

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

Slide 3

Slide 3 text

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

Slide 4

Slide 4 text

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

Slide 5

Slide 5 text

© 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

Slide 6

Slide 6 text

生成AIでシステム開発はどう変わるか未来の話

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

© 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 → …

Slide 10

Slide 10 text

Slide 11

Slide 11 text

© 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

Slide 12

Slide 12 text

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

Slide 13

Slide 13 text

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

Slide 14

Slide 14 text

© 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

Slide 15

Slide 15 text

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

Slide 20

Slide 20 text

Slide 21

Slide 21 text

Slide 22

Slide 22 text

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

Slide 23

Slide 23 text

© 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