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とあるWebエンジニアの生成AI活用事例
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おぎ
October 25, 2024
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とあるWebエンジニアの生成AI活用事例
gunnma.web #54の発表資料です
https://gunmaweb.connpass.com/event/329165/
おぎ
October 25, 2024
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Transcript
とあるSaaSの 生成AI活用事例
名前:おぎ Webエンジニア暦:4年目 住んでるところ:沼田市 所属:某HRテック 言語:PHP (Laravel), TypeScript(React)
Copilot/JetBrainsAI https://v0.dev/
定番の生成AIによるアシスタント - ちょっと範囲の広いエディタの補完 - たまに「そうじゃない」なコードを書いてくることはあ る - 定型的なコードを補完するのは得意 - テストケースを書いて中身を書かせる
- 構造体の中身の補完 - テストデータ作成、OpenAPIの定義
いいところ - 複数ファイルを開いておくとそこから文脈をある程 度察して(?)くれる - 定型的なコードを書くスピードが上がる - たまに次の手をコメントやインターフェースで伝え るまでもなく補完してくれる(ちょっと怖い)
ダメなところ - 良くも悪くも打率は3割〜4割 - コードベースの規約などはほとんど感知しない - ちゃんと人間が精査する必要がある
Chatbot https://v0.dev/
定番の生成AIによるアシスタント - Slack x Lambda+Amazon Bedrock - Slackでメンションすると使える - 機密データもある程度OK
(個人情報とかは流石にダメ)
いいところ - 新卒含め、壁打ちに使える - プログラムに限らず調べるためのとっかかりをつ かむにはよい - 聞く時のハードルが低い
ダメなところ - 最終的には判断・精査ができる人が必要 - たまに嘘をつく - 聞き方は多少工夫が必要
RAGによる検索 https://v0.dev/
RAG x 社内ドキュメント - 比較的新しい試み - 膨大な量のコンフルとSlackのログから検索してく れる - 社内の文脈を汲み取ってくれる
いいところ - 社内の文脈で検索ができる - サポートサイトやドキュメントのURLを出してくれる - 「担当者不在」となっている案件とかでも情報さえ あれば検索可能(「誰に聞いたらいいかわからん」 時に使える)
ダメなところ - 検索にHitしないことがある... - ワードの選択が大事 - とっかかりが分からない時にはどうしようもないこ とがある - ドキュメントが残っていないと使えない
まとめ https://v0.dev/
まとめ - AIは便利だが万能ではない - まだまだ人間による判断、アシスト、フォローアップ が必要(=何も知らない人ができるようになる、と いうものではない) - 元となる情報(ドキュメント・コードベース)の質が割 と大事