こんにちは フリューのピクトリンク開発をしているあわたです。
AWSサミット現地参加してきました。
全体的には歩き疲れたけど、雨にもあまりみまわれず、楽しく参加できました。
業務での参加という立場上、何らかの成果を持ち帰る必要があります。今回得られた知見の中から、特に価値の高いものを以下にまとめました。
なお、以下の文章はAIさんに整形してもらっているのでいつもの文体と違います。
絶賛AI活用の練習中なので。
AI活用における第三者提供ライブラリの課題解決
現状の課題認識
多くの企業で抱えているであろう課題として、第三者提供ライブラリを使用したプロジェクトでのAI活用があります。弊社でも同様の状況を抱えており、これまでは以下のような懸念を持っていました。
「IDEがサジェスションを提供する＝コードが自動解析される＝AIが機密情報を参照してしまう」
この認識により、Workspaceを丸ごとAIに解析させることに躊躇していました。
※ 第三者提供ライブラリの意味する所は、他社のコンテンツと連動することを目的に作られた非公開のライブラリの事です。要は自社開発していないため著作権を保有していないライブラリで、OSSライブラリなどとは違う意味です。
解決策
今回参加した中でAIを推しているブースに立ち寄った際に、担当の人との雑談で得た重要な気づきは、ライブラリの代わりにインターフェース仕様書を提供するという発想でした。
確かに、コード作成段階では実際のバイナリは不要であり、仕様さえ分かれば開発は可能です。この発想転換により、「いつの間にかプログラマーから離れていた」という実感とともに、新たな可能性が見えてきました。
今後の展望
この手法を応用すれば、社外秘のコードもライブラリ化し、適切なインターフェース仕様書を準備することで、多くのプロジェクトでWorkspaceの全体解析が可能になると考えています。作業効率の大幅な向上が期待できそうです。
第三者提供ライブラリのAIへの提供を避けたいケースでも、この方法で解決できる可能性があり、現在検討を開始しています。思い込みが解決を阻んでいた典型例でした。
自社専用LLM構築の可能性
活用場面
自社専用LLMの構築に大きな関心を持っています。具体的には以下の用途を想定しています。
- 社内ドキュメントの集約・検索
- お問い合わせ対応の回答案自動作成
- 社内開発プロセスの効率化
実現可能性
ベースとなるLLMがマーケットプレースで購入可能になってきており、GenUなどのプラットフォームを活用すれば、社内開発での実用化も現実的になってきています。
課題と今後の取り組み
最大の課題はコストです。上長承認を得るためにも、構築方法/環境についてより理解しておく事が先決だと感じています。
現地で開催されていたハンズオンに参加したかったのですが、歩き疲れて会場まで行けませんでした...
データベースエンジン変更の新展開
過去の経験
以前、SCT（Schema Conversion Tool）を使用したデータベースの自動移行を検討した経験があります。しかし、自動変換できない項目が多く、プロジェクトは一旦頓挫していました。
新たな可能性
今回のセッションで紹介された新機能が注目に値します。コンソール画面で使用可能なSC（Schema Conversion）において、AIを活用した移行方法の提案機能が実装されているとのことです。
この機能により、解析時にAIが最適な移行パスを提案し、自動変換率の向上が期待できるということでした。
参考リンク
AWS Database Migration Service は、生成 AI を使用して時間のかかるスキーマ変換タスクを自動化するようになりました
今後の検討
この情報を受けて、データベース移行プロジェクトの再検討を行う予定です。ただし、現実的にはコスト面での課題が残ると予想されます。
まとめ
今回のAWSサミット参加により、AI活用の新たな視点やデータベース移行の可能性など、具体的な業務改善につながる知見を得ることができました。特に、思い込みを排除することで見えてくる解決策の重要性を実感しています。
これらの知見を活かし、今後の技術選定や開発プロセスの改善に取り組みたいです。
