AIはAIで守られている？！自社AIの運用に活用するChatGPTの事例
自己紹介
完全に理解した
一般的には、どんなことでも回答、実装できるエキスパートエンジニアをイメージするだろう。しかしながら、ITエンジニアにおいては意味が全く異なる。これはアプリケーションやサービス、モジュール等を利用をするためのチュートリアルを完了できたというレベルだ（笑）
AI活用の場所
KENSERという求人原稿の審査を効率化する社内システムのディレクター＆PdMとして企画に関わっています。
システムなので、リリース前に各種テストを実施していても本番環境でエラーやバグが発見されることも当然あります。
AIツールについて説明
使用したツール名：Chat GPT 3.5
有料無料どちらなの：無料
有料なら料金形態：
生成AIの種類：テキスト生成
事例
KENSERという求人原稿の審査を効率化する社内システムのディレクター＆PdMとして企画に関わっています。
システムなので、リリース前に各種テストを実施していても本番環境でエラーやバグが発見されることも当然あります。
実際の使い方
エラーやバグは、多くの場合面倒な存在だと思います。
でも、それらには必ず何か原因があって、これが開発や保守作業の醍醐味という人もいるくらい、その原因をちゃんと見つけて解決策を導き出すことが大切です。
私が関わっているプロダクト、KENSERは、バックエンドの問題がそのまま出力結果に影響するというちょっぴり厄介な性格を持っています。
だからこそ、出力結果をじっくりとチェックして、問題があればすぐさま対応するようにしています。ただ、管理すべき内容が数十万件にもなると、全てをチェックするのはなかなか大変…
そんな時、頼ったのがChat GPTという優秀なAIツールです。
Chat GPTは、開発者が抱える問題に対しても手早く解決策を提示してくれるんです。(※GitHub Copilotと同じような使い方ですが、つちやはGitHubの使い方がよくわかってないのでこんな使い方をしています😂)
VS CodeでJupyter NotebookとPandasを使って、バグの原因特定のためのデータ分析を私がしていた時の話がいい例だと思うので共有します。
この時「PandasでデータAとBの差分の集計が必要だな」と思ったので、調べたのですがいい感じの事例が見つからず困っていました‥‥。そこで、Chat GPTに「PandasでデータAとBの差分を集計する方法を教えて」と聞いてみました。
Chat GPTが提示してくれたコードをコピペしてみたところ、一時間以上試行錯誤してもどうにもならなかった変数や関数の定義の問題を、瞬く間に解決してくれました。
使ってみてどうだったか？
コーディングのスキルや経験に関係なく、どんな開発者でもスムーズに問題を解決できる。開発作業をよりスムーズで効率的に進める力、それがChat GPTの魅力だと思いました。(GitHub Copilotを使いこなすエンジニアと同じ感動を味わえた気がして、ちょっぴり感動したのはここだけの話になります。)
また、トライアンドエラーの回数も少なくなるため自己成長や知識吸収のスピードも上がっているように感じました。
追加項目
あ、そうそう。
この記事の8割はNotion AIを使って書き上げました👀
私はGPTやNotion AI、Figjam AIなど日々様々なAIに出会っていますが、これらとの上手な付き合い方を考えてマニュアル化された業務のAI化を図っていくのも、今後の社会で必要な仕事なのだと個人的には考えています。