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ChatGPTで見えてきたクローンデジタルエンジニア構想 ~ポスト・エンジニア戦略~

enzo
March 01, 2023

 ChatGPTで見えてきたクローンデジタルエンジニア構想 ~ポスト・エンジニア戦略~

ChatGPTの登場で、突然夢の実現が目の前に。
ChatGPTで見えてきた未来の構想と、エンジニアの進むべき道。

enzo

March 01, 2023
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Transcript

  1. 自己紹介 • えんぞう https://www.en2blog.com • ITエンジニア • AI勉強中 • スキルは無いが、夢はある

    • 夢を求め続ける勇気さえあれば、すべての夢は必ず実現できる。 • By Walt Disney 20XX/9/4 プレゼンテーションのタイトル 2
  2. 人口が少なくなるとなぜダメなのか? 労働人口 の低下 超高齢化 社会 - 経済が縮小 - 人材不足 -

    裕福な海外勢による日本の企業、土地買収 (背に腹は代えられぬ) - 2050年には人口の40%が高齢者 - 働き世代が介護に追われ、生産性の低下 (少ない若者で多くの高齢者の介護)
  3. 人口が少なくても豊かな国はたくさんあるのに 日本だけがなぜ問題? • デジタル化の周回遅れ • 日本はITエンジニアがIT企業に集中。海外はユーザ企業側にITエンジニアが多い。 • 日本の多重請負文化。非効率で無駄が多い。 • SIer企業とユーザ企業の深い溝。

    • SIerは納期どおりに黒字でPJが終われば成功。 • 仮に納品したシステムに価値がなく、誰にも使われなくてもSIerからすると「成功」。 • 日本は「守りの投資」。海外は「攻めの投資」 • 日本は働き方改革、業務効率化がメイン。 • 海外は「ITを活用したビジネスモデル変革」、「顧客エクスペリエンス向上」、「市場ニーズへの変化 への対応」といった価値を生み出す投資。 • 日本の経営層は戦略が無い。保守的。 • 定年を迎えるエンジニアより新たに入ってくるエンジニアのほうが少ない • 少子化の影響で卒業を迎えるエンジニアのほうが多くなっている。
  4. 2022年11月、突然の救世主登場(ChatGPT) • ChatGPT • OpenAIが発表したAIチャットボット。GPTシリーズの最新版。 • あたかも人間とチャットしてるような錯覚に陥る圧倒的な精度と汎用性。 • どのへんが救世主なのか? •

    ChatGPTはコーディング、レビュー、検索の要約を回答、調査、ブレスト、壁打ち、文 章生成、小説作成、ポエム作成、歌詞作成、・・・など、テキストにまつわることなら何 でもできる。 • しかも、あっというまに回答が得られる。(待っても数分程度) あれやって これやって ・・・ 従来 ChatGPT ざわざわ ざわざわ ざわざわ ざわざわ はい、どうぞ。 私はこれを提案します。(数分) 人間 モタモタ
  5. AIの歴史 • 1943~1956年 人口知能の誕生 • 1956~1974年 第一次AIブーム • 1974~1980年 AI冬の時代

    第一期 • 1980~1987年 第二次AIブーム • 1987~1993年 AI冬の時代 第二期 • 1993年以降~ ニューロ、ファジィという用語が一時的に流行る • 2001年前後 ムーアの法則、ネット社会 • 人間並みの知能を持つ機械の登場をレイ・カーツワイルが2029年と予測。 • レイ・カーツワイルの2005年時点における未来予測はほぼ的中。 • 2006年以降~ 第三次AIブーム ディープラーニング全盛 • 2022年 StableDiffusion、ChatGPTといったGenarative系AIが続々登場 • AI民主化元年か 参考文献 https://ja.m.wikipedia.org/wiki
  6. OpenAI、GPTの歴史 • OpenAI設立 2015年 サム・アルトマン、イーロン・マスクらによって設立 • GPT-1 2018年6月 • GPT-2

    2019年2月 当時は「危険すぎるAI」として話題に • GPT-3 2020年6月 ここでChatGPTのベースができた • InstructGPT 2022年1月 GPT-3の最適化、チューニング • ChatGPT 2022年11月 今も世界を賑わせ中 参考文献 https://ja.m.wikipedia.org/wiki https://openai.com/blog
  7. クローンデジタルエンジニアが創る未来 クローンデジタル エンジニア (チャットインター フェース) クローンデジタル エンジニア (アダプター) クローンデジタル エンジニア

    (ディレクター) ・ ・ ・ ロボット 人間 リアル(現実)空間 サイバー空間 リアル(現実)空間 あれやって これやって こんにちは! 何を手伝いま しょう? クローンデジタルエンジニアたち • チャットだけじゃない
  8. クローンデジタルエンジニアで一気に人材不足解消 あれやって これやって いやいや、 そうじゃないでしょ 言ってる意味 わかる? ああなったらいいなー こうなったらいいなー あれやって

    これやって ざわざわ ざわざわ ざわざわ ざわざわ こんにちは! それはいいですね! できました できました できました できました 人間 人間 人間 クローン デジタルエンジニア 現在 未来
  9. [研究事例]エンジニアの仕事を楽にするには? • SIerのSE • RFP対応、提案のお手伝い • 要件定義 • 設計 •

    開発・構築、テスト • 納品 • 瑕疵対応 • 保守、問い合わせ対応 • 社内SE • 企画、改善活動 • システム化計画 • 内製か外注か • 開発・構築、テスト • リリース • 運用、保守
  10. ウォーターフォールのイメージにすると 人間 ChatGPT ああなったらいいなー こうなったらいいなー わかりました。 あなたの要求事項は これこれですね。 実現できる要件として まとめておきます。

    要件定義書 要件定義書の要件を 実現できるように設計 書を書いてください。 ChatGPT わかりました。 要件定義書に従って 設計書を作成しました。 設計書 プログラム 設計書どおりに動く プログラムを作ってください。 わかりました。 設計書に従って プログラムを作成しました。 ChatGPT
  11. 試しに要件定義をChatGPTにお願いしてみた • 要件定義は人間にとっても経験がないと難しい • 実験テーマ • 企業A社の勤怠システム刷新プロジェクト • このプロジェクトの要件定義を行う •

    人間の場合、要件定義は何をするか? • RFP熟読、提案書読み込み(既にある場合) • 要件ヒアリング • 要求事項の整理、案出し、実現性検討、調査 • 機能要件、非機能要件整理 • 要件定義書作成 • 顧客との要件定義書の合意、承認
  12. 今後のポスト・エンジニア戦略 • プロンプトエンジニアリング • 「プロンプト」=「促す、指示する」 • 期待するアウトプットを導き出すための命令 • 要するにAIに対する呪文のようなもの •

    AIは入力するプロンプトによってアウトプットが大きく変化する • AIと対話できるエンジニア • 自由自在にAIを操る • 価値を考える力 • 「何が価値があるのか?」、「目的は何か?」、「自分のやるべきことは何か?」 を深堀りして自問自答できるエンジニア • 意志を持ったエンジニアが最強
  13. そもそも、ChatGPTに感情とか必要か? • 人間の課題 • 事実と解釈が混ざる。ノイズが多い。 • 感情がネガティブな方向にドリブンする。 • 忖度。空気に負ける。 •

    これらがときに合理な判断より優先される。 • 人間の課題は、そのまま「ChatGPTのメリット」でもある • 勝手な解釈が混ざらない。あるのは過去の学習データの事実だけ。 • モデルもロジックに基づいて動くだけ。 • 感情や忖度によって、合理性が失われることが無い。 • 空気を読まずに一瞬で回答。 • 間違いをためらいもしない。 人間は、「何かおかしい」と 思っても、空気に負けると 発言できない
  14. ヒューマンインターフェースの進化 • ヒューマンインターフェース • キーボード • マウス • マイク •

    タッチパネル • 要するに人間とサイバー空間をつなぐインターフェース
  15. 参考文献 • https://www.soumu.go.jp/main_content/000273900.pdf • https://www.jpc- net.jp/research/assets/pdf/report_2020.pdf • https://ja.m.wikipedia.org/wiki • https://openai.com/blog

    • https://www.microsoft.com/en-us/research/group/autonomous- systems-group-robotics/articles/chatgpt-for-robotics/ • https://bizx.chatwork.com/digitalization/japan-delay/ • システムインテグレーション再生の戦略 ~いまSIerは何を考え、どう行動す ればいいのか?