生成AIの基本

生成AIとLLM(Large Langage Model)

生成AIとLLMの関係

そのなかでもLLMは大規模言語モデルという大量の文章データからそのルールを学び、文章の作成や会話に特化したものになります。 なので画像や音楽の生成はLLMの担当ではないということになります。

グローバルLLM

OpenAI,Google,Meta,Anthropinなどの資金力をもった企業が作成したLLMでそれを巨大なGPUを持つサーバーで展開しています。世界中の言語に対応し、短い期間でバージョンアップを繰り返し、非常に汎用性に飛び、高速な対応を可能としたサイト、またはそのサイトへのアクセスを容易にするAPIを持ったものです

モデル名	企業名	特徴
OpenAI	GPT-4シリーズ	生成AIブームの火付け役、別名チャッピー
Gemini	Google	Googleのサービスとの連携に特徴がある
Claude	Anthropic	自然な日本語やコード生成に優れている
Llama	Meta	オープンソースの代表格
Qwen	アリババ	Qwen3.8-MaxはOpenAIやClaudeに匹敵する

ローカルLLM

グローバルLLMは動かすのに超巨大なサーバを要するため、パソコンで動かくことはできません。そこで各社ともグローバルLLMをパソコンでも稼働できるように小さなサイズのLLMをダウンロードできるようにして公開しています。 ただ、それを動かすにはダウンロードしただけではだめで、ローカルAI実行環境が必要です。

ツール名	企業名	特徴
LM Studio	LM Studio	GUIで操作でき、操作が簡単。サーバとしても動く
Ollama	Ollama	コマンドで操作する。サーバとして機能しローカルのポート接続でプログラムしやすい
Claude code	Anthropic	普通はClaudeに接続するが、ローカルLLMでも使える

生成AIエージェント

生成AIと生成AIエージェントというものがあります。生成AIは会話ができるので、何か質問があれば解答してはくれますが、実際にWEBやパソコンを操作して予約やメール送信などは行ってくれません。 それに対して生成AIエージェントは、あらかじめ予約サイトのAPIコードやメール使用の許可やAPIを取得して登録しておけば、それらの作業を確認を取りながら実際に作業してくれます。

しかし、そのようなものは生成AIエージェントでなくても、従来のプログラムでもできました。ではどこが違うかというと、そのようなプログラムをAIが生成してくれるところです。Function Callingという手法を使えば生成AIエージェントがしてくれるところを自分でプログラミングできるので、細かい指示を繰り返してAIに作ってもらう「バイブコーディング」よりも自分で作った方がよい場合もあります。

しかし、１本道の固定されたタスクであれば、Function Callingで十分ですが、状況に応じてAIが何度も自律的にツールを叩き直す必要がある複雑なケースではエージェントが有利となり、これこそが、次になくなる職業は「プログラマ」であるという所以です。

単純に仕様書からプログラムを書くプログラマは淘汰され、AIエージェントやマルチエージェントを設計・構築していくエンジニアが必要になります。

また、AIにできないことの一つに「何を作るか」を考えられないことがあります。何をAIエージェントにさせるべきかを考え、業務をどう効率化すればいいかを考えるエンジニアになっていきましょう。

AIを利用するを実践する

今回のこのページの作成は1日でできました。今まではHTMLファイルに入力しながら考えてコーディングしてですから１週間掛かっていました。

今回からAIをもっと利用するために方法を改めました

1. MarkDown記法で内容を記述
2. mdファイルをGemini notebookに入れてスライド作成
3. スライドをダウンロードして絵を切り抜く
4. vscodeを使ってmdファイルからHTMLに変換
5. いつものHTMLの中に組み込む

いままで、思いついてから発表に半月くらいかかっていましたが、かなり短縮されそうです