年末辺りにX界隈で色々と取り上げられていたDeNAさんのAI活用100本ノック。
さらっと見て、X上でよく見る内容だな～と思ってそのままにしていたのですが、知っているのと実際にやってみるのとではやはり違うだろうと。
いくつかの中身に関して向き合いたいと思った
No.04 ビジネス職でも安心！プログラミング知識ゼロから Chrome拡張を開発！
直接的に関係ないが、Chrome拡張は気になっていて手を出していない領域なので手を出したい。
どこまでのことが出来てどういう系統には向いていないのか？というところが把握できると楽しそうだ
No.20 ネットワーク障害アラートの初動対応を自動化 するエージェント開発
LangChainを使った障害対応の自動化で、このあたりは開発者側でワークフローを構築して、各ノードの判断はLLMに任せるというところの一例なのかと。
これはちょっとやってみたいところではある
運用保守的なものになるので、どこまで出来るのかはやってみてから考えるでも良いかもしれない
No.021 Obsidianでのタスク管理をCursorに任せて、 更新漏れなし
ObsidianとCursorを組み合わせる話は聞いていたが、実際には試していない。
Cursorが有料だったような気がするのが一つのネックだったような。今見てみると、少なくともHobbyプランというものが用意されているので、試してみても良いかもしれない。
ただ、紙面の関係上か具体的にCursorとObsidian連携でどうやったのかがよくわからなかった。
obsidianの運用はそろそろ見直したいとも思っていたので、手を付けていきたいところ。
このあたりを参考にしたい
No.37 社内ミーティングの議事録を AIが再要約→Slack共有まで自動で
文字起こし機能はこれまでも使ってきているけれど、組織的な制限が走ってしまい使いづらいことが多い
- Teams会議の場合、文字起こしのDLが会議オーナーになる
- 社内の会議であればTeamsになるが、MeetやZoomなど様々な選択肢がある
これを考えると、ゲームキャプチャ機能で録画をして解析して文字起こしする形が一番適切な気がする。
そういう流れをLangChainなどで構築してしまったらどうだろうか。
このあたりは若干切実な問題になりつつあるので近日中には試してみたいところ
まとめ
改めて見返してみて、直接的にその事例があてはまるというよりは、その構成要素は使えるはずで、知ってはいたけれどやってないよね？というものが多かった。
そう考えてみると、全然LLM使いこなしてないというのがよく分かる。
使いこなした先に生産性として何が待っているのかは必ずしも明るいとは限らないけれど、エンジニアの美徳を忠実に追いかけていくべく取り組んでいきたい