生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック

生成AIの発展に伴い、研究開発におけるプログラミングの世界は大きく変化しつつある。ChatGPTやClaude等のLLMを活用することで、自然言語からのコード生成、デバッグ、リファクタリング等が飛躍的に効率化され、実装プロセスが変わりつつある。 　本講演では、AIを効果的に活用したい技術者を対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説する。Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを紹介する。

1. イントロダクション
   1. 講演の目的と対象者
   2. AIとプログラミングの現状
2. AIの進化と生成AIの登場
   1. Deep learningからTransformerへ
   2. ChatGPT登場による転換点
   3. 自然言語からコード生成の実現
3. 主要なAIサービスとツール
   1. チャット形式AIサービス
   2. AI開発ツールの普及
4. 本講演のスコープ
5. LLMの基礎知識
   1. AIとLLMの定義
   2. LLMの動作原理
   3. LLMの汎用的能力の獲得
   4. スケーリング則と性能向上
6. AIサービスの仕組み
   1. ユーザとAIの対話システム
   2. プロンプトの重要性
   3. 会話履歴の管理とKVキャッシュ
7. LLMの機能評価
   1. 言語変換機能
   2. 辞書・知識・データベース機能
   3. アイデア生成機能
8. 重要な基礎概念
   1. トークンとコンテキストウインドウ
   2. Chain of Thought
   3. In-Context Learning
   4. Reasoning
9. 実践テクニック
   1. COTとICLを活用した効果的な使い方
   2. 既存コードとAPI仕様書の活用
   3. 複数LLMの併用と使い分け
10. 具体的な実装事例
    1. ICPのSwift実装
    2. pycolmapによるSfM
    3. JupyterLabを用いた開発手順
    4. 効率的な開発のコツ
11. AIの限界と今後
    1. 現状のAIでできないこと
    2. AIコーディング時代に必要なスキル
    3. AIとの向き合い方
12. まとめ
    1. AIプログラミングの本質
    2. LLMへのコンパクトな指示の重要性
• 質疑応答