ＡＩ調査完了

 ここ2週間ほどＡＩ開発の技術調査を根詰めて行っていたが、本日、ようやく一段落のところまで辿り着いた。(´・ω・`)

２週間で辿り着いた技術要素としては、

• 採用するＡＩはAmazon Bedrock。話題のChat GTPではない。このチョイスは客先指定の都合
• Amazon Bedrockの中にも複数のＡＩが転がっているのだが、選んだのはClaude。言語解析を得意とするＡＩ。業務用途を考えるとコレっしょ。画像生成ＡＩが必要な業務じゃない
• 機械学習。サンプルとして客先の業務情報……は問題になるので、弊社の社内情報を使わせて貰った。Amazon S3にファイルを置いて、それをAIが読み込んでくれる
• AIとS3を連結し、エージェントを立てて、エージェントに通信することで回答を得られる
• フロントエンドはチャット。チャットの中で「ＡＩ。〇〇について教えて」と書き込むと、ＡＩが返事してくれる。チャットボットを常駐させているわけだな

これである程度の形になった。いや～、大変だったな。
しかし、２週間の技術調査であったが、多くの知見を得られた。

ＡＩ部分

まず、ＡＩと言っても基本的には既にある製品の利用方法を知っているかどうか、なのよ。

• 最初にこの画面のこのボタンをポチ
• 操作するこの開発者にはこの権限を付与
• 次にこのボタンをポチ
• ファイルをアップロード
• 同期
• リクエスト

みたいな感じで、手順を理解すれば定型的なものである。

最も肝心な部分であるＡＩの精度については、努力の余地が無いものであるように思ったな。

要は、ＡＩに食わせるファイルが充実しているかどうか。

この辺は技術力で効率化出来る部分ではなく、泥臭く人間的にナイスなドキュメントを入れていくだけの作業でしか無いんじゃないか？

「コツ」と言えるほどの職人芸の要素は殆ど無いように思う。ただ文章をS3にドカッと入れればその文章次第の結果になるだけ。

ＡＩ以外部分

苦戦したのが、意外にもフロントエンドだった。

ＡＩってのは、便利であることが重要だから、フロントエンドがゴミでは意味が無いのよ。
だからＡＩの提案をするときは、とっつきやすいフロントエンドとセットでなければ相手の心を掴めない。

今回、僕はそのフロントエンドを「チャットツールのボット」という形で構築したんだけど、これが結構腐ってて。(；´^ω^`)

ＡＩ本体の習得より、ボットの作り方の勉強の方が大変だったわ。

くだらん話ではあるが、こういうのは実際の経験が無いと気付かないところ。この辺が担当者の知見と言える部分か。

今後

実は、まだ僕の周りだと特に案件化しているわけではなく、ボンヤリと気になっている人がいるという程度の話ではあるが。

この技術調査を行った結果として、僕の近辺では僕が一番の有識者だ。何かあったら必ず僕に相談が来るだろう。

「技術相談役」というポジションを狙う僕としては良いチャンスだと思ってね。営業的なアピールも頑張っておかないと。

早く儲け話が来て貰いたいものじゃ。(´・ω・`)