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

Yuki Hattori
December 04, 2023

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

Yuki Hattori

December 04, 2023
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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

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  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)

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  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

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  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

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  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

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  6. https://www.youtube.com/watch?v=NrQkdDVupQE

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  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

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  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

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  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)

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  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

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  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

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  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

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  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

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  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

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  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

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  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…

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