本日幕張メッセで開催されているAWS Summit Japanに参加してきました。
そこで生成 AI を活用したソフトウェア開発の効率化についてのセッションがあったため、一部ご紹介します。
昨今、ソフトウェア開発・導入はどこの企業も心血を注いでいるところかと思います。
それを話題のAIで効率化できる、これはまさに誰しもが参考にしたいはずです！
参加したセッション
セッションタイトル：生成 AI を活用したソフトウェア開発の効率化
スピーカー：田中 昭二 様・長峯 基 様（三菱電機株式会社）
セッションより一部抜粋
生成AIのソフトウェア開発の効率化に取り組む過程で、
「生成AIディスカバリーワークショップ」
をAWSから提案され、実施されていたことを印象的に話されていました。
上記によりかなり細かく現状課題の分析をしてくれたことにより、
最初に効率化の方向（まずはこの部分を生成AIに置き換えてみよう！）が明らかになったのは非常に大きかったとのことです。
また、その中で一番の課題は、「生成AIに開発者フレンドリーなドキュメントを理解させられるのか？」というところだったようです。
こちらを、下記の様に解決されていました。
- ドキュメントは独自フォーマットであったり社内の暗黙知がないと読めないといった特徴があり、そのまま読み込ませても精度が上がらなかった。
- ドキュメントにメタデータを与えておいて、それを含めて読み込ませれば精度が上がることがわかった。
- ただ、メタデータを手動で与えるのは大変（非現実的）
- このメタデータを与える作業も生成AIにさせることで、精度が大きく改善！！
とてもきれいな解決策ですし、他のケースでも応用が効きそうです。
今後活かせること
業務改善において、AWSの「生成AIディスカバリーワークショップ」には非常に興味を持ちました。
また、今回一番の課題であった、生成AIの精度が上がらない問題：
- 生成AIでA→Bにしたいが難しい（精度が悪い）
- A→C→Bと間を挟めば精度上がりそう！かつ、A→CとC→Bなら生成AIで精度が高い
- 上記Cさえ見つけられれば生成AIで自動化できる！
のロジックは汎用性がありそうです。
今後、生成AIを導入すれば自動化できそうだが精度が悪くて使い物にならない・・・といった際は検討に値すると思います。
お話の最後に、今後は
データドリブン経営 → AIドリブン経営（AI, AGIがあることが前提の組織設計・ビジネス企画）
になるとのお話がありました。業務改善を、現状をベースに考えるのではなく、AIありきで考え直す必要があるということです。なかなか自然にできることではないかと思うので、強く意識していく必要性を感じました。
以上、最後まで読んでくださってありがとうございました！！
