ソフトウェア設計と生成AI

2024/7/30
「GenAI Playground Meetup #01
生成AI時代におけるアプリケーション設計と思想」
での発表資料

①データの量と種類の爆発
②大規模データを扱うモデル
③中央集権、完全分散、協調分散
④大規模データ、機械学習、深層学習、生成AI
⑤設計の経験則、習熟、共創
⑥設計活動に生成AI技術を利用する

Transcript

1. 設計の学び方を考える 2024年7月30日 有限会社システム設計 増田 亨 GenAI Playground Meetup #01 生成AI時代におけるアプリケーション設計と思想 1
2. 自己紹介 業務系アプリケーションソフトウェアの開発者 モデル駆動設計 Java/Spring Boot/IntelliJ IDEA/JIG 有限会社システム設計 代表 コミューン株式会社 技術アドバイザ 2 増田 亨（ますだ とおる） 著書 訳書
3. これから話す内容 ① データの量と種類の爆発 ② 大規模データを扱うモデル ③ 中央集権、完全分散、協調分散 ④ 大規模データ、機械学習、深層学習、生成AI ⑤ 設計の経験則、習熟、共創 ⑥ 設計活動に生成AI技術を利用する 3
4. データの量と種類の爆発 • さまざまなモノやコトのデータ化が進んでいる • ソフトウェアで扱うデータの種類と量が急速に増加 • それに合わせて、データを扱うためのアプリケーションの数と 種類も広がっている • いままでになかった設計課題に取り組む必要性 • 古くからの設計課題に新たなアプローチで取り組む機会 4
5. データの 生成 生成元の データ保存 データ 抽出 データ 変換 データ 提供 データの 中間保存 分析 レポート 機械学習 データ 還流 生成 中間操作 利用 大規模データの生成と利用 データソースの多元化 正しいデータと記録の完全性 大量データの効率的な移動、処理、保存 生成側と利用側のモデルの違いの橋渡し 提供されたデータから 最大の情報価値を生み出す
6. ソフトウェア設計の知識と技能 変わらない知識と技能 • 関心の分離 • 抽象化 • 一般原則を個別課題に応用する技能 • 実行基盤の基礎知識 • データ管理基盤の基礎知識 • プログラミングの基礎知識 これからますます重要になる知識と技能 • 効果的なデータ連係を設計する知識と技能 • 効果的なアプリケーション連係を設計する知識と技能 • 事業活動の目的、仕組み、制約を理解してソフトウエアを設計する知識と技能 6
7. 中央集権、完全分散、協調分散 中央集権 • 全体の単一モデルと中央統制 • このやり方では対応できないのは明らか 完全分散 • 場当たり的な連係による無秩序の拡大（大きな泥団子） • 非効率な開発と運用 • 深刻なセキュリティリスク 協調分散 • この方向がおそらくもっとも合理的な解決策 • ただし、発展途上。体系的な設計知識があるわけではない。 • 全体領域(domain)を統制する仕組み＋部分領域(subdomain)の独立性の高い仕組みを 効果的に組み合わせる 7
8. 生成AI 機械学習 大規模データ 深層学習 大規模データ、機械学習、深層学習、生成AI  多くのソフトウェア技術者はこの領域の専門家になるわけではない  しかし、アプリケーション開発の一部でこの領域と関わる可能性が高い  大規模データ管理、機械学習、深層学習、生成AIの基礎を学ぶ価値は大きい  この領域の専門家との協業し、この分野の新たな可能性を理解し活用するために
9. 経験則 習熟 共創 言語化されにくい 体験知、実践知 言語化/可視化された 原則、パターン、体験談 手を動かして 体で覚えた技能 知識と技能を 互いに持ち寄る ソフトウェア設計の知識と技能
10. 経験則 習熟 共創 言語化されにくい 体験知、実践知 言語化/可視化された 原則、パターン、体験談 手を動かして 体で覚えた技能 知識と技能を 互いに持ち寄る 設計活動に生成AI技術を利用する なじみがない 設計分野の 情報収集 自分の暗黙知の 文書化の試み 思考訓練には 生成AIを使わない ほうがよいか？ 相談相手 生成AIの出力を題材に 技術者どうしで意見交換