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生成AIを使ったコーディング

スー
June 04, 2024
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 生成AIを使ったコーディング

GPTsなどLLMを活用したものが最近は多くあります。それらをスタートアップなどの状況下でどこで活用したら良さそうか?を少し考えてみました。

スー

June 04, 2024
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  1. 事業の不確実性が高い 特 定 の 分 野 じ ゃ な く

    て も 1 人 で エ ン ジ ニ ア を や っ て い る 。 な ん て こ と も ざ ら に あ る で し ょ う 。 該 当 分 野 に 詳 し い 人 が い な い た め 正 し い か ど う か ア テ を つ け る こ と す ら 難 し い ケ ー ス も。 分野に詳しい人がいない 想 定 し て い た も の が 正 し い と も 限 ら な い 上 、 正 し い と し て も ビ ジ ネ ス と し て 成 立 さ せ る た め に ど う す る の か ? を 考 える必要がある 不 確 実 性 が 高 い 1 2 スタートアップの状況
  2. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 要 件 定 義

    ・ 設 計 調 査 コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多
  3. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 要 件 定 義

    ・ 設 計 調 査 コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多
  4. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 要 件 定 義

    ・ 設 計 調 査 コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多 コード生成でも どうにかなる
  5. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 要 件 定 義

    ・ 設 計 調 査 コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多 むしろこちらで 使いたい
  6. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 要 件 定 義

    ・ 設 計 調 査 コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多 ここを下げる
  7. 高 コードを書く際の構成要素 高 不確実性 → 低 設 計 調 査

    コ ー デ ィ ン グ 中 中 情報量 → 多 下げることによって専門家を擬似的に再現
  8. 生成AI を使う勘所 - プロンプトの構成 入 力 デ ー タ 出

    力 指 示 子 命 令 文 脈 モデルに実行して欲しい特定のタスク・命令 外部情報や追加文脈 応答を見つけたい入力・質問 出力のタイプ・形式
  9. 生成AI を使う勘所 - プロンプトの構成 入 力 デ ー タ 出

    力 指 示 子 命 令 文 脈 モデルに実行して欲しい特定のタスク・命令 外部情報や追加文脈 応答を見つけたい入力・質問 出力のタイプ・形式 あなたはフロントエンドエンジニアです。 私にアクセシビリティの実装について教えてください。 MarkDownで出力すること。 文脈 入力データ 出力指示子 命令
  10. 生成AI を使う勘所 - プロンプトの構成 入 力 デ ー タ 出

    力 指 示 子 命 令 文 脈 モデルに実行して欲しい特定のタスク・命令 外部情報や追加文脈 応答を見つけたい入力・質問 出力のタイプ・形式
  11. 生成AI を使う勘所 - プロンプトの構成 入 力 デ ー タ 出

    力 指 示 子 命 令 文 脈 モデルに実行して欲しい特定のタスク・命令 外部情報や追加文脈 応答を見つけたい入力・質問 出力のタイプ・形式 情報を手厚くすることにより、 精度が上がるのはこの部分がメイン
  12. スタートアップの活用どころ 設 計 情 報 の 統 合 情 報

    収 集 学 習 設 計 欲しい情報が少しブレがある場合に情報収集 新しいものを学ばなくてはいけないときの全体像を得る アーキテクチャの設計などの壁打ちをする 本などの情報を統合して関連性を見る