今この時代にエンジニアとマネージャーが考えるべきことを1つだけ

by gree_tech

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Keynote Session -今この時代にエンジニアとマネージャーが考えるべきことを1つだけ- グリー株式会社取締役上級執行役員最高技術責任者藤本真樹

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ごあいさつ 2

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GREE Holdings, Inc. (2025/01/01〜) 3 グリーホールディングス株式会社株式会社WFS 株式会社ポケラボグリーエンターテインメント株式会社 REALITY株式会社 REALITY Studios 株式会社 BLRD PTE. LTD. Glossom株式会社グリーライフスタイル株式会社株式会社ExPlay アウモ株式会社ジョブダ株式会社 DADAN株式会社株式会社グリーグリー株式会社 https://corp.gree.net/jp/ja/corporate/group/ https://ssl4.eir-parts.net/doc/3632/tdnet/2503090/00.pdf グリーベンチャーズ株式会社 STRIVE株式会社 GREE Capital Partners, LLC.

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4 2020: Happy Hacking 2021: buildup 2022: Beyond Expectations 2023: Interconnected

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GREE Tech Conference 2024 (5th) Hackpackers 5

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6 Enjoy!

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2020年以降ソフトウェア開発ソフトウェアエンジニアに最も影響を与えた事象？ 7

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なんだかんだAI ● 2022 ○ GitHub Copilot ○ ChatGPT ● 2023 ○ Gemini, Claude ○ Cusor, Genie AI, etc… ● 2024 ○ GitHub Copilot Chat ○ TestGen–LLM ○ v0, bolt.new, etc ○ ChatGPT 4o with canvas 8 補完対話統合修正

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普通にこれくらいはできてきてるね、っていうレベルだいたい40点-80点くらい / 小規模という前提で: ● 入力されたコードの振る舞いについてのサマリを生成する ● 入力された自然言語に対応するコードを生成する ● 入力されたメソッド、API Specに対応するテストコードを生成する ● 入力されたテストコードを満たすコードを生成する 9 While many, including myself, are excited about the TestGen-LLM paper and tool, in this post we have shared its limitations. I believe that we are still in the era of AI assistants and not AI teammates who run fully automated workflows. (https://www.qodo.ai/blog/we-created-the-first-open-source-implementation-of-metas-testgen- llm)

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e.g. Unit Test Generation ● TestGen-LLM by Meta While many, including myself, are excited about the TestGen-LLM paper and tool, in this post we have shared its limitations. I believe that we are still in the era of AI assistants and not AI teammates who run fully automated workflows. (https://www.qodo.ai/blog/we-created-the-first-open-source-implementation-of-metas-testgen-llm) ● ChatUnitTest the constraint on context length imposes a limitation on the capacity of LLMs to process all relevant information and generate a comprehensive unit test. Although recent LLMs exhibit the ability to handle longer contexts as input, it remains imperative to provide concise and precise context to LLMs for reasons of economic cost and the lost-in-the-middle effect (https://arxiv.org/pdf/2305.04764) 10

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これはまだ難しそう ● 既存の大きなプロジェクトをリファクタリングしてくれるとか ● 自然言語、データだけからプロダクションレベルのシステムをまるっと作ってくれるとか (PoCレベルとかなら？) ● 「完全に」正しく動くコードを生成するとか (できることもある、かもしれない) ● 人間にとって最適な設計、アーキテクチャでコードを生成してくれるとか ● ドメインモデルの設計とか (振る舞いがどうあるべきかを知ってるのはこっち側だけだし) 11

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なんだけどこれくらいはできるようになりそう ● 「それっぽい」の品質は上がり続ける ○ 大枠こういうことしたい、という要求に対して、それっぽい (80点くらいの) アプリケーションを書いてくれる ○ 懐かしのrailsのdemoの次世代AI版とかそのうち出てきそう ● 「修正」の品質も少しずつ上がっていく ○ それに対して「ここをこうしたい」に対して (60点くらいの) 修正をしてくれる ○ 局所的であればあるほど品質は上がりそう 12

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結局ぼくらはどうするのか？ ● アウトプットを正しく理解する能力と、プロダクト/ソフトウェアがどうあるべきかに対する正しい理解は必須 ○ ドメインモデルの設計とかまではやってくれなそう、お手伝いくらいはしてくれる気がするけど ● だいたいこうやればできる、というところからのスピードはかなりあがるんじゃないだろうか 13

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14 AIの話がしたいわけではなく

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15 間違いなく生産性++

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16 生産性の話がしたいわけではなく

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なんか前のほうが1人でいろいろ出来てた気がしちゃう 17

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成熟したよね、という話 (いいこと！) ● セキュリティ / プライバシー (法制度と合わせて) ○ GDPR, SBOM, etc ● 実生活への影響度の向上 ● 技術スタックの複雑化、プロダクトの大規模化 ● … もう「とりあえずβリリースなんで」とか言ってられない (一方でOSSプロダクトのソロメンテナ問題とかはあるんですが) 18

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必然求められるエンジニア/マネージャへの成熟度 ● チームでパフォーマンス出さないと ● プロダクトがよくならないと、事業につながらないと 19