子供の頃にビデオゲームに夢中になって以来、私はソフトウェア エンジニアリングに興味がありました。大学ではメリーランド大学でコンピューター サイエンスを学びましたが、それは大変な勉強でした。最初はよくわかりませんでしたが、初めてアプリを作成し、そのプロセスにどれほどの創造性が求められるかがわかりました。
私はその後 10 年以上ソフトウェア エンジニアとして働き、最初は政府の請負業者向けにコーディングを行い、その後はテクノロジー企業向けにクラウド インフラストラクチャとデータ分析プラットフォームを運用しました。
最近、私は Amazon Web Services (AWS) で開発者アドボケイトとして働いています。これは、他のエンジニアとつながり、AWS ツールについて学ぶ手助けをする役割です。私は、ワークショップ、ミートアップ、AWS コミュニティ デイ イベントで自分の知識を共有することに多くの時間を費やしています。
さらに、私は AWS の最新ツールを使って構築したり、AWS で構築している最新の生成 AI ツール向けの実際のアプリケーションを作成したりと、独自の実験をたくさん行っています。
私が最近使用しているツールの 1 つが Amazon Q です。これは、AWS が一般提供を開始したばかりのツールです。これは、あらゆる組織や部門の従業員の働き方の未来に革命を起こすように設計された、人工知能を搭載した生成アシスタントです。
昨年の re:Invent で Amazon Q が初めてプレビューされたとき、試してみる必要があると思いました。生成 AI を使用すると、質問にすばやく回答し、問題を解決し、コンテンツを生成できます。
もちろん、これは私のような開発者だけに役立つわけではありません。IT プロフェッショナルやあらゆる種類のビジネス ユーザーが、Amazon Q を使用して関連情報を抽出し、タスクを効率化して意思決定を迅速化しています。
これは、職場での創造性と革新性を刺激するのに役立つ最高の生成 AI ツールの 1 つだと思います。
私が Amazon Q を使って実現した 3 つの方法は次のとおりです。
子供の頃にビデオゲームに夢中になって以来、私はソフトウェア エンジニアリングに興味がありました。大学ではメリーランド大学でコンピューター サイエンスを学びましたが、それは大変な勉強でした。最初はよくわかりませんでしたが、初めてアプリを作成し、そのプロセスにどれほどの創造性が求められるかがわかりました。
私はその後 10 年以上ソフトウェア エンジニアとして働き、最初は政府の請負業者向けにコーディングを行い、その後はテクノロジー企業向けにクラウド インフラストラクチャとデータ分析プラットフォームを運用しました。
最近、私は Amazon Web Services (AWS) で開発者アドボケイトとして働いています。これは、他のエンジニアとつながり、AWS ツールについて学ぶ手助けをする役割です。私は、ワークショップ、ミートアップ、AWS コミュニティ デイ イベントで自分の知識を共有することに多くの時間を費やしています。
さらに、私は AWS の最新ツールを使って構築したり、AWS で構築している最新の生成 AI ツール向けの実際のアプリケーションを作成したりと、独自の実験をたくさん行っています。
私が最近使用しているツールの 1 つが Amazon Q です。これは、AWS が一般提供を開始したばかりのツールです。これは、あらゆる組織や部門の従業員の働き方の未来に革命を起こすように設計された、人工知能を搭載した生成アシスタントです。
昨年の re:Invent で Amazon Q が初めてプレビューされたとき、試してみる必要があると思いました。生成 AI を使用すると、質問にすばやく回答し、問題を解決し、コンテンツを生成できます。
もちろん、これは私のような開発者だけに役立つわけではありません。IT プロフェッショナルやあらゆる種類のビジネス ユーザーが、Amazon Q を使用して関連情報を抽出し、タスクを効率化して意思決定を迅速化しています。
これは、職場での創造性と革新性を刺激するのに役立つ最高の生成 AI ツールの 1 つだと思います。
私が Amazon Q を使って実現した 3 つの方法は次のとおりです。
私は、敵と戦いながら複数階の尖塔を登るのが目的の Slay the Spire ビデオ ゲームの大ファンです。最近、このゲームを単独でプレイできる大規模言語モデル (LLM) ボットを構築したいと考えました。
私は、この作業に役立つ 5 年前のコードベース (特定のゲームまたはアプリケーションのソース コードの本体) を見つけることができましたが、ドキュメントが不足しており、バグもありました。
わずか 3 時間で、Amazon Q を利用してコードを理解し、独自のコードを生成して、ボットの構築中に発生した問題をデバッグすることができました。このアシスタントの助けがなければ、この作業には数時間ではなく、1 日か 2 日かかっていたでしょう。ここでは、その方法を詳しく説明します。
私のように頻繁にコードを書く場合、ビルド中にミスをしたりエラーに遭遇したりすることは避けられません。
アプリケーションを構築するとき、利用可能なすべての機能の使い方がわからない場合があります。何かを実行する方法について質問がある場合は、Amazon Q を使用して、特定のタスクを実行する方法をガイドします。
どこから始めたらよいのかわからないエンジニアや、可能性が多すぎるために触るのを恐れているエンジニアと話すことがあります。Amazon Q は、自然言語プロンプトのようなシンプルなものを使用して、コンソールのすべての機能を活用する方法について支援とガイドを提供します。
ワークショップを構築する場合、データのクエリを伴う演習を含めるのが一般的です。この目的では、SQL (データベースの作成と計算のための言語) がよく使用されます。SQL は強力ですが、開発者が正しい構文、キーワード、データベース名を覚えておくのは難しい場合があります。
最近ワークショップを構築していたとき、モジュールの 1 つで、さまざまな製品に対するユーザーのエンゲージメントを分析するための SQL クエリの作成に焦点を当てていました。このタスクでは、クエリを最初から作成するよりも Amazon Q を使用する方がはるかに簡単であることを開発者に示したいと思いました。
熟練した SQL 開発者であれば、そのクエリを簡単に記述できます。しかし、Q を使用すると、開発者はシンプルで自然な言語でその質問をして、必要な回答が返されるのを確認できます。
Amazon Q が今後どのように進化していくのか楽しみです。ソリューションの構築に役立つ機能が多数あることはわかっていますし、機能開発からコード変換まで、ソフトウェア開発ライフサイクルのより多くの部分で Amazon Q を使用できるようになることを楽しみにしています。
Amazon Q を使って構築する方法と AWS コミュニティに参加する方法の詳細については、以下をご覧ください。
元記事: https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-q-generative-ai-aws-developer-coding-analytics