生成AIでシステム開発はどう変わるか

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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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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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© 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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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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© 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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© 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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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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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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© 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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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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© 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