GitHub Copilot for IT Professionals - 考え方のポイント

Transcript

1. Yuki Hattori (@yuhattor) Customer Success Architect at GitHub Mov 16, 2023 Copilot for IT Professional 考え方のポイント
2. テーマ Copilot for IT Professional IT プロフェッショナルとしての LLM の活用 (例: 要件定義や設計フェーズでどう LLM を使うのか)
3. スピードアップ、省力化にフォーカスしている議論が多い Copilot for IT Professional 💡 要件定義 設計… コード テスト… ビジネス アイデア IT Pro ブレストの効率化 文書作成の効率化 仕様書作成の 効率化 コーディングの 効率化
4. 実際に訪れている世界 Copilot for IT Professional 💡 要件定義 設計… コード テスト… ビジネス アイデア IT Pro ブレストの効率化 文書作成の効率化 仕様書作成の 効率化 コーディングの 効率化 職務範囲も 拡張可能 職務範囲も 拡張可能
5. 背景 Copilot for IT Professional • 自然言語が次世代のプログラミング言語になりつつある • 自然言語や変換処理をするための簡単なスクリプトは コーディングしなくても自然言語の命令で AI がやってく れる 👉 仕様と実装の距離が近づいている
6. https://www.youtube.com/watch?v=NrQkdDVupQE
7. テーマの再定義 Copilot for IT Professional 開発のプロセスや役割が変わらない前提で、どうAIを活用するか 開発の世界 / 役割が変わるので、 どう LLM を活用してインパクトを出すか
8. 現在活用の可能性がわかっている領域 Copilot for IT Professional • コーディング • 設計 • 要件定義 • バグ修正（バグフィックス） • リファクタリング • パフォーマンス改善 • ドキュメンテーション • 分析 Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems arXiv:2310.03533v4 [cs.SE] 11 Nov 2023
9. LLM が得意な分野 / 苦手な分野 Copilot for IT Professional 得意 • 要約 (-): 資料や議事録をまとめる / 抽出する / コード の読解をする • 補完 (+): 雑に/途中まで書いた文章/定義書を補完する • 量産 (x):ドキュメントを量産量産する • 変換 (≈):メモ/ディスカッションメモなどから、仕様書を作る/ コードを仕様書に変換する 苦手 • 真実 (ハルシネーションは避けられない: うそはうそであると見抜き、正しい結果に導く必要あり) • 常に完璧な結果 (70点しか出してくれないので 100 点に押し上げる必要あり) • 冪等である (常に違う結果が出るので、人間が直す必要あり)
10. AI による省力化と業務の拡張 Copilot for IT Professional 💡 要件定義 設計… コード テスト… ビジネス アイデア IT Pro コードが自然言語として読める 自然言語で実装できる部分が増える AI Powered - No code / Less code ツールの範囲が拡張 自然言語を書いて実装する事が増える 仕様がコードに近づく コードを書かなくても良い範囲が増える
11. Copilot に期待すること Copilot for IT Professional 短期: 今の作業をそのまま AI で置き換え効率化する 長期: 拡張された作業範囲を含めて AI との協業を実施 Copilot Business Copilot Enterprise Copilot Enterprise 拡張 Microsoft Copilot 効率化 💡 要件定義 設計… コード テスト… ビジネス アイデア IT Pro
12. Copilot Workspace によって変わる役割 Copilot for IT Professional AI の提案を理解し、 嘘を嘘であると見抜く能力 = あと一歩技術に近づき、理解する
13. Copilot Workspace によって変わる役割 Copilot for IT Professional AI の提案を理解し、嘘を嘘であると見抜く能力 = あと一歩実装に近づき、理解する
14. Copilot Workspace によって変わる役割 Copilot for IT Professional AI の提案を理解し、足りない箇所を補う = あと一歩実装に近づき、判断する能力
15. IT Pro が AI と協業する必要がある部分 Copilot for IT Professional 短期的にはプロンプトエンジニアリング で業務を効率化 長期的には AI と協働して 実装 /より実装に近いものを作る 【短期】 • メモを要件に変換 • 仕様書作成 • コードから仕様書作成 【長期】 • 技術の理解 • 実装の理解 • 受け入れ時の品質チェック 【共通】 • 要件定義書や仕様書を、実装に近づける
16. 役割分担 Copilot for IT Professional Office 資料を作る: Microsoft Copilot Office 資料からマークダウンに変換をする: Microsoft Copilot コードから自然言語への翻訳: GitHub Copilot / Copiot Chat マークダウンを書く: GitHub Copilot / Copiot Chat 仕様から実装への変換: Copilot Workspace (Copilot Enterprise) 💡 要件定義 設計… ビジネス アイデア 要件定義 設計…