【受託ERP2G】生成AI×開発：生成AIでどこまでできるのか～後編～

前編はOpenAI o1-previewとOpenAI o1-miniについてご紹介しました。

後編は、その他の生成AIサービスについて紹介します。

その他のサービスについて

OpenAI o1は実行環境は持っていないので、出力したコードは手順通りに自分で環境を準備して実行する必要があります。しかし、世の中には実行環境も備えた生成AIを使用したアプリ開発サービスがすでに多く存在します。その中で目についた２つほど簡単に紹介します。

Llama Coder

Llama Coder – AI Code Generator (together.ai)

Llama Coderは、Together AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーションで、簡単な指示でフルスタックのアプリケーションを生成できます。MetaのLlama 3.1モデルを基盤にしており、コード生成や補完が可能です。

試してみたところ、簡単なプロンプトだけでアプリを生成してくれて、そのまま実行できます。上の例はマインスイーパーと日本語で入力しただけですが、ちゃんとマインスイーパーが遊べました。さらに条件を追加することで改良していくことができます。

Replit Agent

Replit Agent | Replit Docs

ReplitというAIを活用したアプリケーション開発環境があり、9月初めに新機能としてReplit Agentが追加されました。Replit Agentは推論機能を用いて、ユーザーが入力したプロンプトに基づき構造を設計し、適切なフレームワークやプログラミング言語を選定します。また、必要に応じてユーザーに質問を投げかけながら、アプリケーションの開発をサポートしてくれます。（時間がなくて試せてないですが…）

Replit Agent自体はOpenAI o1より少し前に発表されたため、まだo1モデルを使用できていません。しかし、o1モデルを活用することで、さらなる性能向上が期待できるようです。

最後に

今まで見てきたように、生成AIが推論機能を獲得したことで、サンプルコードを一部出力するだけでなく、アプリケーションやWebサービスをスクラッチで設計・開発できる段階まで到達している、もしくはもうすぐ到達するように思えます。自動運転と同様に、将来的にはAIによるアプリケーション自動開発が当たり前のような世界が訪れるかもしれません。

そのような状況の中で、我々エンジニアはどのように対応していくべきか、OpenAI o1に尋ねてみました。

生成AIの進化により、アプリケーションやWebサービスを自動的に開発できる時代が近づいているのは確かです。このような状況でエンジニアが取るべき対応は以下のとおりです。 1. 高度なスキルの習得: AIが容易に代替できない領域、例えばシステムアーキテクチャ設計、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンス（UX）などに注力しましょう。これらの分野では、人間の洞察力と創造性が不可欠です。 2. AIとの協働: AIを競合ではなくパートナーとして捉え、ツールやアシスタントとして活用することで、生産性と効率を向上させることができます。AIが生成したコードや提案を評価・最適化する役割も重要です。 3. 継続的な学習: 技術の進化は止まらないため、新しいプログラミング言語、フレームワーク、AI技術などを継続的に学び続ける姿勢が求められます。 4. 問題解決能力の強化: 複雑な問題を解決するスキルやクリティカルシンキングは、AIには難しい領域です。これらの能力を磨くことで、付加価値を提供できます。 5. 倫理とガバナンスの理解: AIの導入に伴う倫理的・法的な課題に対処できる知識を身につけることも重要です。 6. コミュニケーション能力の向上: チーム内外で効果的にコミュニケーションを取り、要件を正確に把握・伝達する能力は、エンジニアとして不可欠です。エンジニアは、AIの進化を脅威と捉えるのではなく、新たな機会と捉えることで、これからの時代にも価値を提供し続けることができるでしょう。

結局、AIの機能をうまく活用しながら、自分のエンジニアリングレベルを向上させるために学習を続けるしかないということですね。

AIの性能や機能は驚異的なスピードで進化しており、OpenAI o1の発表に限らず、ビッグテック企業や新興企業が日々熾烈な競争を繰り広げています。そのため、ニュースには最新の動向が絶え間なく報じられ、非常に興味深い状況となっています。

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