「AIとアーキテクト、共創の未来は？」

📌 概要
この記事では、「アーキテクチャレビューをChatGPTで行えるのか」という実験について述べています。著者は、ChatGPTがシミュレーションを得意とするため、アーキテクチャレビューに役立つ可能性が高いと考えています。

具体的な内容は、まずアーキテクチャレビューの際に必要なインプットが整っているか、誤解のない表現ができるか、そしてChatGPTのトークン予算の制約にどのように対応するかに焦点を当てています。著者は、この実験を通じて、人間がどこまで正確に情報を設計できるかを明らかにしたいとしています。

将来的には、ChatGPTが設計を支援することが期待されており、マジックのようなAIアーキテクチャの実現も視野に入れていますが、まだ多くの課題が存在することも認識されています。

📖 詳細

この記事では、アーキテクチャレビューをChatGPTで行えるかどうかを探る実験について述べています。以下、主なポイントを整理しました。

アーキテクチャレビューはChatGPTでできるのか？

• 結論: ChatGPTを用いる可能性はある。
• 問い: どのような条件が必要か？ 専用のLLMが必要になるのはいつか？

アーキテクチャレビューのプロセス

• 設計書やADRをレビューし、シミュレーションを高速で回す。
• ChatGPTはシミュレーションに強いため、アーキテクチャレビューにも使用できると考えています。

できる理由

• スキルアセスメント経験から、文脈把握や意思決定の根拠を理解する能力があるため。

制約と制限

1. インプットの質: 適切なフォーマットでインプットを揃える必要がある。
2. Token Budget: ChatGPTの記憶には制限があり、適切な文脈情報を超えると参照できなくなる。

実験の目的

• 人間はどの程度情報を設計できるかを確認するため、アーキテクチャレビュー用テンプレートを作成。

専用LLMへの移行理由

• 専用LLMは大量の学習データが必要だから、まずはChatGPTを利用するのが効率的。

生成AIによる設計

• 設計行為よりもレビューの方が容易で、AIによる設計には言語化されたインプットが不可欠。

未来の展望

• AIが運用データを解析し、自動的にアーキテクチャを再定義・自己修復する未来を想定。

このように、ChatGPTを利用したアーキテクチャレビューの可能性と、その限界、そして未来の展望について考察されています。

🧭 読みどころ
この記事は、ChatGPTを用いたアーキテクチャレビューの可能性に挑戦する内容です。筆者は実験を通じて、AIがどこまで人間のレビューを支援できるかを探求しています。特に、効果的なインプットの整備やトークン制約の存在を挙げ、AIの限界についても言及しています。将来的には、AIが構造を自動で再定義し、自己修復できるシステムの実現を目指しています。この過程で、読者はAIとの協働を通じた設計思考の深化を学ぶことができます。

💬 編集部メモ
この記事を取り上げた理由は、ChatGPTを活用したアーキテクチャレビューの可能性に関する興味深い考察があったからです。特に印象に残ったのは、「人間はどこまで的確に情報設計できるのか？」という問いかけです。この視点は、AIと人間の協力関係を考える上で非常に重要だと感じました。読者の皆さんも、AIと共に作業をする際の情報設計の難しさや、その可能性について考えてみてはいかがでしょうか。