はじめに：自己紹介とご挨拶
お久しぶりです。昨年10月に未経験エンジニアが挑む反響・再来訪予測モデル開発を書かせていただきました、デジタルイノベーショングループの橋本です。
前回のブログ投稿時は、予測モデルの開発業務を中心に行っていましたが、現在では新たにパーソナルAIの研究開発も行っています。また、予測モデル開発では、大規模データでモデル作成を行うフェーズに入り、I/Oの負荷軽減や初めて扱うAWSリソースの登場など、さまざまな課題に苦戦する日々です。
こうした開発業務に今や欠かせない存在となっているのが、ChatGPTです。今回のブログでは、ChatGPTを活用した開発業務についてご紹介したいと思います！
1. ChatGPTの活用実例
予測モデル開発では主に、I/O処理の並列化のコード生成やエラー調査、AWSリソースやアルゴリズムについての調査の際にChatGPTを使用しています。
もはや、Google検索はほとんど使用せず、使用するとしてもChatGPTの回答の裏付けを取るために検索する程度になっています。
肌感としては、どの使用例においてもかなり高い精度で回答してくれますし、Google検索しながら開発を進めるより遥かに効率がよく、欲しい答えに辿り着くスピードが速くなったと感じています。
もはや、ChatGPTを使わない日はないと言っても過言ではありません。
もちろん、社内でChatGPTを活用しているのは私だけではありません。社内では他にも、以下のようなシーンでChatGPTを活用しています。
- APIの仕様調査
- ベストプラクティスの選定
- ソースコードの新規作成
- ソースコードレビュー
- 設計資料から開発タスクの洗い出し
- エラー調査・コード修正
- 大量データ作成
- 本番の稼働調査（SDBのメモリチューニング）
etc.
このように、ChatGPTはあらゆる開発業務をサポートしてくれるのです。
2. ChatGPT活用による効率化
こうしたChatGPTの活用によって、どれほど開発工数が削減されているかを社内で調査しました。
以下は、その調査結果です。
どの業務でも、工数が大幅に削減されていることが分かります。そして、調査に協力してくれた開発メンバーは口を揃えて、「ChatGPTは手放せないツールになっている」と言っていました。 実際に私も、ChatGPTなしでの開発は考えられないほどになっています。
3. ChatGPTを利用する際の注意点
これほど便利なChatGPTですが、開発業務で利用する際にはいくつかの注意点があります。
以下は、私や他の開発メンバーが普段から意識していることです。
特に重要なのは、ChatGPTに入力するプロンプトの内容です。 プロンプトの内容次第で、生成される回答が大きく左右されるため、背景とゴールの明確化や曖昧な言い回しを避けることは必須であると考えます。 また、生成された回答に対しても、AIリテラシーを持って取り扱うことが必要です。「AIだから100%正確な回答をしてくれる」とは限りません。 ですので、間違った回答が生成され得ることも視野に入れて、自分で回答の裏付けを行うようにしています。
まとめ
いかがでしたでしょうか？ ChatGPTはもはや、開発業務において欠かせない存在となっています。
コーディングだけでなく、要件定義やタスク管理など、さまざまな場面でAIを活用すれば、全体的な工数は大幅に削減され、より効率的なサービス開発につながります。
よって、エンジニアに求められるスキルも、言語知識とロジックの組立てスキルから、AIに適切な指示を出すための知識とAIリテラシー、および幅広いシステム開発に関するノウハウへと変わっていきます。
つまり、今後の開発業務はいかにChatGPTやその他AIを使いこなせるかが重要になってくるということです。
まだChatGPTを使ったことがない方は、これを機にぜひ使ってみてください！
そして最後に、このブログの内容も実はChatGPTが生成した文章を元にして書いている、ということを明かして今回のブログを締めくくらせていただきます。
