大LLM時代にこの先生きのこるには-ITエンジニア編

Transcript

1. 大LLM時代にこの先生きのこるに は-ITエンジニア編 TechBrew in 東京 ～先輩の成功と失敗から学ぶ、新卒・若手エンジニアの成長戦略～
2. LLM系ツール使ったことある人？
4. 生成AIの導入状況 「1,001 人以上」では導入または導入または検討・予定している 企業の割合が93.2%であり、大半の企業が生成AI の導入に関心を持っている。 DX動向2024: https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf
5. 自己紹介 - Kuu • 株式会社メルカリ - Senior Software Engineer ◦ フリマアプリ、メルカリの Android版の開発 ◦ 社内で生成AI系の推進 ▪ GitHub Copilot, Cline, Cursor 使える Devin はPoC中 ▪ 内製 ChatGPT, Gemini, Claude 使える • 趣味 ◦ ウェイクボード • Melting Hack ◦ 日本初の Vision Pro ハッカソン運営 • Cursor 公認 Cursor ユーザー会 ◦ Cursor meetup 東京 6月6日に開催決定🎉
6. 大LLM時代は非可逆的な流れである
7. 流れに身を任せつつ 芯はブレずに技を決める！
8. 仕事で活用した上で感じる、向き不向き • 銀の弾丸(万能ツール)ではない • 既存のテキスト解釈、ソースコード理解は強い ◦ ソースコードから既存の仕様を読み取ったり ◦ 情報をまとめて整理したり ◦ 詳細な指示を元に、ソースコードを生成したり • 無から有を作るのが苦手 ◦ LLMの性質上、input から物事を想像するのに強い ◦ 曖昧な指示を元に完璧なコーディングを求めるのは無理
9. 中期的にこの先生きのこるには • 言語化能力を高める ◦ テキスト化されていないものは LLMが活用できない ◦ 企業視点では、公開されていないテキストナレッジの量が大事 ▪ 他社との差別化要因になりうる • Computer Science や基礎的な知識を確実に得る ◦ LLMが解決できないEdge caseは残り続ける ◦ ChatGPTを活用した学習方法を身につける • ChatGPTは、生成された回答を評価するための十分な知識を持たない学生が 利用できるレベルには至っていないと結論付けます。 ◦ Can Students without Prior Knowledge Use ChatGPT to Answer Test Questions? An Empirical Study
10. 中期的なITエンジニアの仕事の変化(案) • コーディング ◦ 簡単なものは AI agent に依頼して非同期で処理してもらう ◦ 複雑なものは人間がサポートしつつこなす • 設計 ◦ 人間とAI agent が対話しながら Design Doc などを作成 ◦ 既存コードベースの調査はお任せ • 人間の役割 ◦ レビュー ◦ 他者とのコミュニケーション
11. 長期的にこの先生きのこるには • ナラティブが大事になってくる ◦ 物事や出来事に対して人々が自分の視点や経験を通じて語ること ◦ このLTも本質的にはナラティブ • 歴史を振り返ってみる ◦ 産業革命 ▪ 人間が欲しい製品を考える ▪ 機械が計画に従って製品を製造する ◦ スマホ革命 ▪ 人間が指先でニーズを発信する ▪ スマホが情報とサービスを即時に提供する • 将来的に ◦ ナラティブを人間が作る ◦ AI agent が実行する
12. ナラティブをAI agent が実行する世界 • 何か勉強会に参加したい！ ◦ AI agent がおすすめのイベントを提案・予約までする ▪ あなたの情報を既に知っている、新卒 2~3年目ですね。とか • どっちのTODOアプリを使いたくなる？ ◦ AI にとりあえずTODOアプリ作らせてみました！使ってね！ ◦ あったらいいなと思ってた TODOアプリ作ってみました！ ▪ 作者の過去の不満を解決するプロダクト ▪ 自分の尊敬するエンジニアが作った
13. 大LLM時代にこの先生きのこるには • 流れに従いつつ、芯はブレない • 基礎能力が大事になる • ナラティブを作れるようになる