今後の生成AIについて考えてみた

※知っている限りの事、今考えられる事は書いておこうと思います。今後は忘れていくばかりだと思いますので。

あれこれ上流～下流までの開発作業を考えてみて、思い当たった事が在ります。書いておきます。

●GPT4は「あまり得意ではない」と言いましたが、リバースエンジニアリングにこそ、生成AIは向いているのではないでしょうか。

大規模なコードを解析させ（どれだけ「意味」を汲み取れるかは分かりませんが）徹底的に教えれば、これまで「人間には確実に無理だった」ようなリバースエンジニアリングが可能に成ると思います。

仕様書まで書き起こせとは言いませんが、大体の流れを掴んでくれればいいのです。需要は確実に在ります。
※何をやっているのか判らない大域変数の意味とかが判ると嬉しいですが、まぁそれは無理かも知れません。

●ローコードからノーコードの開発の記事を読んでいましたが、開発方式や手法は様々あるとして、入出力項目とビジネスロジックを重点的に定義し、エンドユーザ様との意見の齟齬がない事を確認するのが多分、かなり重要です。

その為に、「とりあえずExcelで項目だけ定義して、仮に動いたらこうなるという疑似システムを作る」という（結構古い時代から有る手法を応用しました）事を考えたのですが、現代の技術であれば、Excelの画面定義（帳票定義）からビジネスロジックの抽出が可能かと思います。
（過去類似したツールは在ったと思います）
そして「言葉＋α」として定義を書き出し、生成AI系で処理させるのは無理ではないと思います。

出来れば生成AI側でネイティブに対応して欲しい所ですが。

●生成AI或いは次世代のAIに集中して行く方向性で、これまで散発的に開発されて来たツール類が統合されていくと思います。

●実現にはGPT5以降或いは別の何かが必用かもしれませんが、あまり現状とかけ離れずに使えれば便利かと思います。

・それと、ローコード開発の時は変数名を生成AIに考えさせるのがいいかも知れません。慣れるまでは長い（後で第三者が読んで意味が解る）変数名を使う癖は付かないと思いますので。