AI に会社ホームページを作らせた Semantic Prompting × Web開発のリアルな実践ログ ashiras.io 概要 本記事は、実際にAIに会社のホームページを設計・生成させた過程を、技術者視点で詳細に記録します。 特に、セマンティックプロンプティングを活用し、単…

1. Semantic Promptとは Semantic Promptとは、テキスト情報を構造的に視覚的ネットワークへ組み込むプロンプト手法を指します。​これは、意味論的な条件付き写像の設計であり、私たちが提案する「写像モデル＋意味設計」に近い概念です。​この手法により、…

1950年のチューリングと現代の私たち GPT-4がチューリングテストを54%でパスした2025年。 その年は、ちょうどアラン・チューリングが「機械は人間のように振る舞えるか？」と問いかけた1950年から、75年後にあたります。 75年も経てば、かつて夢だったことが…

1. プロンプトチューニングの三つの系譜 これまでのプロンプトチューニングには、大きく以下の三つの系統がある： ハードプロンプト（自然言語ベースの試行錯誤） 人間が自然言語で試行錯誤しながらプロンプトを調整 構文的に明示された形で、文脈やトーンを…

1. はじめに：プロンプトの限界と構造的要請 生成AIの発展に伴い、我々はプロンプトという“言語的入力”を通じて大規模言語モデル（LLM）との対話を行っている。しかしながら、出力の不安定性、スタイルのブレ、再現性の低さといった課題は依然として残る。こ…

ここでは、従来のAIドリブン開発をさらに進化させた構想として、複数のAIエージェントが役割分担しながら協働する「Multi-AI Driven Development（MADD）」のコンセプトを構想中である。要件定義から設計、実装、レビュー、デザイン変換、さらにはデプロイま…

英語版で、これまでのまとめのような雰囲気で書いた。リンクを貼っておく。 medium.com

1. 背景と問題提起 業務アプリケーション開発において、AI を全面的に活用する可能性について議論した。開発プロセスを「ヒューマン・ゲートウェイ（人とシステムの接点）」「コア・ブリッジ（中間層の接続）」「デスティネーション・プラットフォーム（クラ…

抄録 (Abstract) ここでは、AIを活用してソフトウェア開発工程を最適化するための新たなフレームワークを提案する。システムを「ヒューマン・ゲートウェイ」「コア・ブリッジ」「デスティネーション・プラットフォーム」の3層に分類し、特にAIが最も効果を発…

はじめに システムを「ヒューマン・ゲートウェイ」「コア・ブリッジ」「デスティネーション・プラットフォーム」の3要素で捉えると、人間とAIの得意領域（テリトリー）が明確になる。人間とAIは互いを補い合う関係にあり、特に「コア・ブリッジ」ではAIの力…

1. はじめに 業務システム（企業の基幹システム）を開発する際、効率的かつ最適な設計が求められる。特に、ドメイン駆動設計（DDD）を適用することで、開発のスケーラビリティを向上させ、業務ロジックの整理を促進できる。また、OpenAI の API を活用するこ…

1. はじめに 業務システム（企業の基幹システム）の開発において、AIを活用したコード生成を最適化するために、プロンプトチューニングの手法を確立する。本提案では、システム設計に必要な主要6要素と、より精度を高めるための補助3要素を定義する。 2. 基…

はじめに AIの進化が急速に進んでいる現代、ITエンジニアにとって必要な知識も変化しています。単なるプログラミングスキルやツールの知識だけでなく、AIや数学、理論的な基盤を学ぶことが、これからのエンジニアにはますます重要になってきます。 本記事で…

指示内容 下記、お買い物アプリのUML風のクラス図（テキスト）、Java（Spring Boot）、データベース（MySQL）、UI（Angular）を作ってください。最適なものを提案してください。Javaのコードにする場合にはDDDを意識してください。データベースはなるべく正…

AI に何かを行わせる場合、的確に指示を伝える必要がある。今回は AI に簡単なモデリングをさせることで、評価してみた。 1. サンプル(1) 日本人家族モデルの作成 初めはわざと大雑把な指示を出して、AI から得られた回答を元に修正依頼を出すというやり方を…

これまでの議論を踏まえ、AIを活用したシステム開発について数学的概念をまとめてみる。 AI は本質的に数学的概念の上に成り立っています。特に、線形代数・確率統計・最適化はAIの基盤を支える重要な分野です。 例えば： 線形代数：ニューラルネットワーク…

線形代数におけるスカラー演算子は、元（例えば、要件や機能）に対して「スカラー倍」を行い、その結果をスケーリング（大きさや重要度を調整）する操作です。非機能要件はシステムの性能、使いやすさ、可用性など、機能そのものとは異なる側面に関する要件…

はじめに システム開発において、要件定義は非常に重要なプロセスです。要件を明確に定義し、その関連性を適切に整理することが、プロジェクトの成功に直結します。ここで、「元」とは、システム開発における要件そのものを指し、要件間の「関連性」を定義す…

はじめに 大規模言語モデル（LLM）を用いたAIとのインタラクションでは、ユーザーの意図を理解し、効果的に結果を導くためにプロンプトチューニングが重要な役割を果たします。ここで、プロンプトチューニングと線形代数の関係を明示的に関連づけることで、A…

ソフトウェア開発プロセスを写像として捉え、AIの役割を考察した。写像を考えると、集合の要素の対応関係や写像の等しさなどの性質を考察でき、写像でモデル化される。AIは要件解析やコード生成に活用可能だが、しかし曖昧さの解消やコンテキスト理解に課題…

はじめに ITエンジニアが今後どのように役割を変えていくか、また、AI（特に大規模言語モデル）がどのようにその役割を補完するのかについての議論は、技術の進化に伴いますます重要なテーマとなっています。AIはすでに一部のプログラム作成やコード生成を担…

はじめに 大規模言語モデル（LLM）がどのように学習し、コードを生成し、予測を行うのかについて考察する。特に、LLM の「予測」の概念と、それが人間の判断と類似している点について議論する。また、LLM がどのように誤りを生じるのか、そしてその限界につ…

ITエンジニアが AI を活用する本質的な考え方と、ITエンジニア新たな役割の再構築について議論した内容のまとめ IT業界でも既に当たり前のように AI が使われ出し、大手企業などでは、工数が半分になったとか単純作業の効率化としてしか利用されていない状況…

Jest's __dirname is src and NestJS's __dirname is dist. So if you want to use TypeORM's ormconfig for unit tests as well, we need to write a different definition. Jest import {ConnectionOptions} from 'typeorm'; const config: ConnectionOpti…

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useState の書き方が見慣れてなかったが、当たり前と言えばその通り。 もちろん useState の中身はこの通りではない。 stackblitz.com で、ググったらあったけど、2018y ... React hooks: not magic, just arrays | by Rudi Yardley | Medium

Angular Material の MatTree を使った時に、@HostListener をネストしたような構成になるとイベントが伝搬されないが、理由は event.stopPropagation() が MatTree に実装されているから。 stackblitz.com

ビジネスアジリティ実現の基盤となるフレームワークがSAFe(Scaled Agile Framework)®です。SAFe®は、リーン、アジャイル、DevOps の原則、プラクティス、コンピテンシーを組み合わせた実証済みのフレームワークです。 参考文献 Advanced Topic - What's new …