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InfoQ ホームページ ニュース 人工知能アプリケーション開発における開発者エクスペリエンスの向上
2024年5月2日 3分読了
ある企業では、大規模な言語モデルによって、AI サイエンスの専門知識を必要とせずにプロンプトの作成と API の利用に移行することで、人工知能 (AI) に画期的な進歩をもたらしました。開発者のエクスペリエンスを向上させ、アプリケーションとツールを作成するために、シンプルさ、即時のアクセス性、セキュリティと品質、コスト効率に関する原則を定義し、確立しました。
Romain Kuzniak 氏は、FlowCon France 2024 で AI アプリケーションを作成するための開発者エクスペリエンスの向上について講演しました。
数百万のユーザーのニーズを満たすために最初の AI アプリケーションを拡張することは、大きなギャップをもたらしたと Kuzniak 氏は言います。この移行には、データ サイエンティストを雇用し、専用の技術スタックを開発し、これまで経験がなかった数多くの領域を乗り越える必要がありました。
コストが高く、市場投入までの時間が長いこと、そしてスタートアップ企業であることを考えると、優先順位を慎重に評価する必要がありました。投資収益率がさらに高くなる可能性のある他の機会が数多くありました。その結果、この取り組みを一時停止することにしました。
AI のブレークスルーは、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の出現によってもたらされ、AI の利用方法を変えたと Kuzniak 氏は言います。LLM がもたらした重要な変化は、実装のコストと複雑さが大幅に軽減されたことです。
LLM があれば、データ サイエンティスト、データ クレンジング、モデル トレーニング、特定の技術インフラストラクチャの必要性が減ります。今では、プロンプトを作成して API を利用するだけで、有意義なエンゲージメントを実現できます。AI 科学の専門知識は必要ありません。
Kuzniak 氏は、開発者エクスペリエンスの向上はユーザー エクスペリエンスの向上と同じくらい重要であると述べています。彼らの目標は、実装プロセスにおけるあらゆる障害を排除し、シームレスで効率的な開発フローを確保することです。彼らは、シンプルさと有効性に重点を置いた理想的な開発者エクスペリエンスを思い描いています。
AI 実装に関しては、次の重要な原則を確立しました。
Kuzniak 氏は、テクノロジー環境の変化に応じて組織構造が進化していると述べました。製品マネージャー、デザイナー、開発者で構成される従来の部門横断型チームは、今でも重要ですが、AI プロジェクトにとって必ずしも最適な構成ではない可能性があります。
代替の組織モデルを検討する必要があります。たとえば、情報の構造化方法とそれが結果の品質に与える影響により、新しいチーム構成の必要性が浮き彫りになっています。たとえば、AI プロダクト マネージャー、コンテンツ デザイナー、プロンプト エンジニアを含むチームを構想することが、より一般的になる可能性があります。
クズニアック氏は、社内のユーザー エクスペリエンスを向上させるために、外部の顧客に対する場合と同じレベルの献身とベスト プラクティスを適用することを勧めています。チーム メンバーが自分の理想的なユーザー エクスペリエンスを考え、それを実現することに積極的に貢献するという考え方にシフトしてください、と彼は言います。このアプローチは、効率と生産性を高めるだけでなく、従業員の満足度と定着率を大幅に高めると、彼は結論付けています。
InfoQ は AI アプリケーションの開発について Romain Kuzniak 氏にインタビューしました。
InfoQ: AI アプリケーションはどのようになっていますか?
ロマン・クズニアック: 当社の AI アプリケーションは多岐にわたりますが、特にオンライン スクールとして大量のコンテンツを生成するという性質上、社内での使用に重点を置いています。当社では、AI ツールを会社全体で簡単に利用できるようにすることを優先しており、特に Slack などの使い慣れたプラットフォームに統合しています。このアプローチにより、当社のスタッフは日常業務で AI をシームレスに活用できます。
さらに、プロンプト カタログも開発しました。この取り組みにより、従業員は既存の作業を活用するようになり、集合知と継続的な改善の環境が育まれます。
対外的には、学生向け AI コンパニオンの導入などを通じて、AI のメリットをユーザーにまで広げてきました。このツールは、パーソナライズされたサポートとガイダンスを提供し、学生がより効果的にコースを進められるよう支援することで、学習体験を向上させるように設計されています。
InfoQ: 現在、AI アプリケーションでどのような課題に直面しており、どのように対処していますか?
Kuzniak: AI アプリケーションで直面するさまざまな課題の中で、最も重要なのは、AI をそれ自体のために実装したいという誘惑に抵抗することです。特に、AI が製品にほとんど価値をもたらさない場合はなおさらです。流行っているから、または技術的に実現可能だからという理由で AI 機能を統合すると、本当に重要なこと、つまりこれらの機能が顧客にもたらす価値から焦点が逸れてしまう可能性があります。新しい AI 機能を発表する製品を目にしたことがある人は多いと思いますが、これらの機能のうち、実際にユーザー エクスペリエンスを向上させたり、実質的な価値を提供したりできるものはいくつあるでしょうか。
この課題に対する当社のアプローチは、基本的な製品管理の原則に基づいています。当社は、お客様に提供したい価値は何か、この目標を達成するには AI が最適な手段であるかどうかを常に自問しています。AI が当社のサービスを有意義に強化できるのであれば、当社は AI を採用します。ただし、別のアプローチの方がユーザーのニーズに応えられるのであれば、当社はそれを同様に受け入れます。
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元記事: https://www.infoq.com/news/2024/05/developer-experience-AI/