発表をさせていただきました。
先日FMCafeのオンライン勉強会
にて発表させていただきました。タイトルは
「データベースデザインレポート(DDR)をChatGPTに理解してもらう」
30分の発表時間でした。以下簡単に内容をご案内します。
ChatGPTは、DDR(データベースデザインレポート)を理解することができる。
FileMakerファイルは、独自のバイナリ形式のため、AIに自動コーディングをしてもらうことはできません。そのためかなり利用が限定されます。
ある時、「DDRファイルはXML形式だし、理解できるのかな?」と思い、DDRレポートとChatGPTに投げてみました。
結果は良好。どうやらきちんと内容を理解できるようです。
質問しながら、システム設計やスクリプトの中身を確認できる
xmlファイルは、人間の目で読み解くことはほぼ不可能です。
そのため利用方法が限られていましたが、ChatGPTと併用することで。
「AIに相談しながら設計を進めていく」ことができるようになります。
これは大きな変化です。
修正や削除の危険度を、事前にChatGPTに確認して作業を進める
システムを作り込んでいくと
「このフィールドを削除したいけど、本当に削除してもいいのかな?」
と悩むことがあります。
スクリプト、レイアウト、リレーション、計算フィールド、フィールドオプション、カスタム関数。
ぱっと考えただけでも、上記のような要素に関わりがある可能性があります。これらをくまなく調査するのは、システムが肥大化すればするほど、大変な作業です。
こういった作業の代替に「ChatGPTに質問する」ということはなり得ます。非常に助かりますね。
(実際にお客様から受注したシステム案件の場合は、セキュリティを考慮しながらChatGPTを使う必要があるかと思います。)
ところで、本当にChatGPTは内容を理解しているのか
作業を進めていくと、ふと気になることがありました。
「本当にChatGPTは全てを理解しているのかな。この答えは正しいのかな?」
真実はやはり、自分で確認する以外に方法はありません。
便利で確からしいことに疑いはないのです。かといって「全ての返答が正解」と信じ込んでツールを使うのも、大変危険なことです。
「システム制作者とは」という起源と原点に対する問いでもありますね。
Codexを利用して、DDRを可視化するツールを試しています
話は一気にとんでしまいますが。やはり「自分の目で構造を確認することも大事」と再確認しました。
そこでCodexというChatGPTのいとこのようなプログラムを使って、DDRを可視化するツールを構築しました。
この構築中にも「あれ?あるはずのものがないぞ」とか「これ、見落としてないかな」と思うことがありました。
改めて「ChatGPTの理解力は素晴らしいけれど、完全に理解はできていない。だから間違うこともある。自分とChatGPTのダブルチェックが大事」という結論に達しました。
それでも、ChatGPTがDDRを理解できることで、今までできなかった「新しいこと」はたくさんあり、間違いなく魅力的な事実です。
いろいろな使い方を試すのが、楽しみですね。
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