さて、久しくブログの更新に励もう。新卒入社前に、キャリアプランを記録しようと初めてあシリーズ。ぼーっとしていたら、もう入社直前の季節に。

　これまで、「AIを上手く使うには、アーキテクト的な視点が大事」ということで、色々と考えを進めてきた。今回は、新しいツールをどんどん触っていく、というテーマでシリーズの締めの記事を書いていこう。

新しいツールをどんどん触る

　表題の通り。正直この一言で、すべての説明がついてしまう。が、折角なので少々深堀をしてみたい。まずは、触るべき理由というか、自分の中での動機をまとめる。

プログラミングとLLM

　ITをやっていくうえで、 LLMの存在はもはや避けて通れぬものとなっているように思う。Claude 3.7 Sonnetなんか見てると、破竹の勢いでコードを作ってくれる。コーディングエージェントやエディタも増えて、今日こんにちのコーディングにおいて、完全にITエンジニアの片腕として、溶け込んでいる。私もAIなしの環境に戻れ、といわれても辟易とするだろう。それくらい、もうAIとプログラミングは結びついていると思う。

　さらに、LLMとプログラミングは相性がいい。それはハルシネーションを無視できる......というのは過言かもしれないが、他分野に比べて軽減できる幅が大きい。
　プログラミングでは、そもそもで言語処理系が解釈可能なコードでないものは、動かない。ので、AIが作ったコードであっても、人間が書いたコードであっても、動く以上は一定の要件を満たしている状態になる。
　とはいえ、そのプログラムの動作が想定のものであるかは別問題。そこでテストコードの登場である。想定している動作をテストコードで規定してあげれば、言語処理系に加えて、テストという関門が増える。こうすると、大概のハルシネーションは未然に防げるだろう。

　まぁ、セキュリティとか、コードの拡張性・保守性など、他にも考慮すべきところはある。あるが、ここで重要なのは、 ハルシネーションの検出容易性 だと思う。プログラミング言語と呼ばれる、厳格な論理構成を満たしたものを認可する特殊な枠内においては、ハルシネーションによる論理破綻は、一発でOUT。

　このプログラミング特有の、LLMとの相性の良さ。これを考えると、今後のプログラミング業務の中にLLMがもっと深く入り込んでくるもだと思う。だから現時点では、LLMは触り得！と、個人的には考えている。

ローカルLLM

　さて、ここまで新しい技術――特にLLMに絞って、触り得であることを個人的に解析しみた。次はどうやってLLMを触っていくのか問題。今の主流というか、最も簡単なLLMの使い方は、サブスクで何かしらのサービスを契約することだろう。
　かく言う私も、ClaudeとChatGPTを契約している。毎月$20 × 2つ。これが結構な出費になる。2月末に、Claudeを年間プランにしたとはいえ、ずっと払っていくのは厳しい。まぁ、もうない生活には戻れないし、使い倒しているから、元は取っていると思うのだけど。
　この費用的な問題とプライバシーの観点から、今後はローカルLLM――つまり、自分のマシンで実行するLLMがトレンドになっていくのだはないかな？ので、今後は積極的にローカルで実行できるモデルを触っていきたい。

基礎と新規のバランス

　ということで、LLMはガンガン触っていこうと思う。プラスで、LLMにかかわらず新しい技術は触っていきたい。さすがにすべてをキャッチアップするのは難しいから、自分が気になって手に届く範囲だけど。
　やはりプログラマ/SEといった職に着くということは、ICT周りのプロになるということなので。技術を修め、新しい価値を生み出していくことを大切にしていきたい。

　と同時に、やっぱり温故知新も必要だと思っている。物事を考え、プランを練り上げるには、やはり源泉たる知識が脳内にないと。先人たちが残してくれた知識を、ありがたく拝するのも、これまた重要な観点だと思う。
　一つ前の記事でも書いたが、やっぱり低レイヤー周りを重点的に頑張りたい。

　正直いって、シリーズの手前で力量を入れすぎて、今回の記事は内容が薄いというか、なんというか。まぁ、入社前に自分の考えていたことが、みれる形になっているのはいいのではないかなぁ。
　AIにしろ、他の技術にしろ、疎まず触っていきたい。そういうお気持ち。ガンバリマス。