Chat GPTのエンジニアリングへの適用パターン

Chat GPTをエンジニアリングに適用するユースケースは、以下の2つのパターンに分類されるものと思います。

「推論・生成型」

人間が脳内に持っている仕様情報や設計情報をChat GPTに与えることにより、ソースコードやドキュメント（仕様書・設計書など）を生成する、というパターンです。このパターンでは、Chat GPTに対して与える情報の十分さ、正確さ、伝え方によってアウトプットの精度が大きく変わるため、相応のスキルが必要です。また出力されたアウトプットは、その内容を鵜呑みするのではなく、有識者が検証する必要があります。
要はこのパターンは、スキルを有しているエンジニアが、自分で作業をするのではなく、Chat GPTに仕事をさせることによって作業を効率化するための用途と言えます。

「解析・再生成型」

ソースコードやログなど、すでに存在するシステム資源をそのままChat GPTに与えることにより、その解析を行わせる、というパターンです。解析された情報によって、人間の理解が促進されます。また解析の結果、テストコードなど別のシステム資源を生成したり、仕様書をリバースするといったユースケースもこれに含まれます。このパターンは、「とにかくコピペする」という使い方のため、特段のスキルは不要であり、アウトプットはかなり高い精度が期待できます。
要はこのパターンは、スキルを有していないエンジニアが、Chat GPTを相手に壁打ちしたり、Chat GPTによって効率的に調査・学習したりするための用途と言えます。

なぜユースケースをこのように分類する必要があるかというと、Chat GPTを開発現場で活用するにあたっては、使い手の保有スキルや習熟度に応じて「推論・生成型」と「解析・再生成型」を意識的に使い分ける必要があるからです。「解析・再生成型」であれば、使い手のスキル如何に関わらず、どんどん使っていけば良いでしょう。その一方で「推論・生成型」の場合は、あくまでもちゃんと分かっている人が「楽」をするために使う、というのが正しい使い方だと思います。

このシリーズでは、Chat GPTのユースケースを「推論・生成型」と「解析・再生成型」に分類した上で、様々な情報やリソースをインプットすることで、どのようなアウトプットが得られるのか、その内容を精査していきます。

「解析・再生成型」のユースケース

Javaソースコードの解析

インプット

解析対象のシステム資源

REST APIのJava標準（Jakarta EE）のリソースクラス

プロンプトへの入力

package pro.kensait.jee.rs.employee;
import java.util.List;

....中略....

@Dependent @Transactional
@Path("/employees")
public class EmployeeResource {
    @PersistenceContext(unitName = "MyPersistenceUnit")
    private EntityManager entityManager;
    // リソース（社員1名）の取得
    @GET
    @Path("/{employeeId}")
    @Produces("application/json")
    public Employee getEmployee(@PathParam("employeeId") int employeeId) {
        Employee employee = entityManager.find(Employee.class, employeeId);
        return employee;
    }
    // リソース（社員全員）の取得
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @GET
    @Path("/all")
    @Produces("application/json")
    public List<Employee> getEmployees() {
        Query query = entityManager.createQuery("SELECT e FROM Employee AS e");
        List<Employee> resultList = query.getResultList();
        return resultList;
    }
    // リソース（社員1名）の挿入
    @POST
    public Response createEmployee(Employee employee) {
        entityManager.persist(employee);
        return Response.status(201).entity(employee).build();
    }
    // リソース（社員1名）の削除
    @DELETE
    @Path("/{employeeId}")
    public void removeEmployee(@PathParam("employeeId") int employeeId) {
        Employee employee = entityManager.find(Employee.class, employeeId);
        entityManager.remove(employee);
    }
    // リソース（社員の月給）の更新処理
    @POST
    @Path("/{employeeId}")
    public void updateMonthlySalary(@PathParam("employeeId") int employeeId,
            @FormParam("amount") int amount) {
        Employee employee = entityManager.find(Employee.class, employeeId);
        employee.setSalary(employee.getSalary() + amount);
    }
}

アウトプット

プロンプトからの回答

このコードは、Javaで作成されたRESTful APIの一部です。
以下では、このコードの概要と各メソッドの機能について説明します。
クラスの宣言とアノテーションのインポート:
package pro.kensait.jee.rs.employee;：pro.kensait.jee.rs.employeeパッケージにクラスが所属しています。
importステートメント：必要なクラスやアノテーションをインポートしています。
クラスの宣言:
@Dependent：CDI（Contexts and Dependency Injection）のアノテーションで、依存関係の範囲を指定します。
@Transactional：トランザクションの管理を行うためのアノテーションです。
フィールドの宣言と初期化:
@PersistenceContext(unitName = "MyPersistenceUnit")：永続化コンテキストを注入するためのアノテーションで、MyPersistenceUnitという名前のユニットに対するエンティティマネージャを取得します。
private EntityManager entityManager;：エンティティマネージャのインスタンスを保持するためのフィールドです。
メソッド:
getEmployee(int employeeId)：指定された社員IDの情報を取得します。
getEmployees()：全社員の情報を取得します。
createEmployee(Employee employee)：新しい社員の情報を作成します。
removeEmployee(int employeeId)：指定された社員IDの情報を削除します。
updateMonthlySalary(int employeeId, int amount)：指定された社員の月給を更新します。
各メソッドにはHTTPメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）とアノテーション（@GET、@POST、@PUT、@DELETE）が付いており、RESTful APIのエンドポイントとして機能します。また、@Pathアノテーションにより、各メソッドのURLパスが指定されています。
このクラスは、Java Persistence API（JPA）を使用してデータベースと対話し、RESTfulなエンドポイントを提供するための機能を提供しています。

精度の評価

完璧です

テストコードの作成

インプット

解析対象のシステム資源

「人物」をCRUD操作するためのサービスクラス

プロンプトへの入力

以下のJavaコードのテストコードを作成してください。

package pro.kensait.java.app.person;
import java.util.List;
public class PersonService {
    private PersonMapper personMapper = new PersonMapper();
    public Person getPerson(int personId) {
        return personMapper.select(personId);
    }
    // 全Personリスト取得
    public List<Person> getPersonsAll() {
        return personMapper.selectAll();
    }
    // 全Personリスト取得（年齢でソート）
    public List<Person> getPersonsSortByAge(boolean isAsc) {
        return personMapper.selectSortByAge(isAsc);
    }
    // Personの作成
    public Person createPerson(Person person) {
        Person person2 = personMapper.insert(person);
        return person2;
    }
    // Personの更新
    public void replacePerson(Person person) {
        personMapper.update(person);
    }
    // Personの削除
    public void removePerson(int personId) {
        personMapper.delete(personId);
    }
    // Personの更新（年齢）
    public int updatePersonAge(Person person) {
        int result = personMapper.updateAge(person.getPersonId(),
                person.getAge());
        return result;
    }
}

アウトプット

プロンプトからの回答

以下は、上記のJavaコードに基づいたテストコードの例です。

package pro.kensait.java.app.person;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
public class PersonServiceTest {
    private PersonService personService;
    @BeforeEach
    public void setUp() {
        personService = new PersonService();
    }
    @Test
    public void testGetPerson() {
        int personId = 1;
        Person person = personService.getPerson(personId);
        assertNotNull(person);
        assertEquals(personId, person.getPersonId());
    }
    @Test
    public void testGetPersonsAll() {
        List<Person> persons = personService.getPersonsAll();
        assertNotNull(persons);
        assertFalse(persons.isEmpty());
    }
    @Test
    public void testGetPersonsSortByAgeAsc() {
        List<Person> persons = personService.getPersonsSortByAge(true);
        assertNotNull(persons);
        assertFalse(persons.isEmpty());
        int previousAge = Integer.MIN_VALUE;
        for (Person person : persons) {
            assertTrue(person.getAge() >= previousAge);
            previousAge = person.getAge();
        }
    }
    @Test
    public void testGetPersonsSortByAgeDesc() {
        List<Person> persons = personService.getPersonsSortByAge(false);
        assertNotNull(persons);
        assertFalse(persons.isEmpty());
        int previousAge = Integer.MAX_VALUE;
        for (Person person : persons) {
            assertTrue(person.getAge() <= previousAge);
            previousAge = person.getAge();
        }
    }
    @Test
    public void testCreatePerson() {
        Person person = new Person(4, "John Doe", 30);
        Person createdPerson = personService.createPerson(person);
        assertNotNull(createdPerson);
        assertEquals(person.getPersonId(), createdPerson.getPersonId());
        assertEquals(person.getName(), createdPerson.getName());
        assertEquals(person.getAge(), createdPerson.getAge());
    }
    @Test
    public void testReplacePerson() {
        Person person = new Person(2, "Jane Smith", 25);
        personService.replacePerson(person);
        // Assertion or verification logic here
    }
    @Test
    public void testRemovePerson() {
        int personId = 3;
        personService.removePerson(personId);
        // Assertion or verification logic here
    }
    @Test
    public void testUpdatePersonAge() {
        int personId = 1;
        int newAge = 35;
        Person person = new Person(personId, "John Doe", newAge);
        int result = personService.updatePersonAge(person);
        assertEquals(1, result);
        // Assertion or verification logic here
    }
}

上記のテストコードでは、PersonService クラスの各メソッドに対して単体テストを行っています。各テストケースでは、期待される結果を検証しています。テストの具体的なアサーションや検証ロジックは、コメントで示されている部分に追加する必要があります。また、Person クラスのコンストラクタとゲッターメソッドが正しく実装されていることを前提としています。
なお、テストフレームワークとしてJUnit 5を使用しています。必要に応じてテストフレームワークのセットアップや追加の依存関係の設定が必要です。

精度の評価

これをベースに軽微な修正を加えれば、テストコードとして利用可能

SQL

インプット

解析対象のシステム資源

売上テーブルから、売上高を商品単位＊月単位に集計し、2015年1月と2014年1月とで比較する

プロンプトへの入力

SELECT ST1.CUSTOMER_ID, SUM(SD1.PRODUCT_PRICE * SD1.SALES_COUNT) AS THIS_SALES_AMOUNT,
PREV_SALES_AMOUNT,
SUM(SD1.PRODUCT_PRICE * SD1.SALES_COUNT) - PREV_SALES_AMOUNT AS SALES_AMOUNT_DIFF
FROM SALES_TRAN ST1
INNER JOIN SALES_DETAIL SD1 ON ST1.SALES_ID = SD1.SALES_ID
INNER JOIN (
    SELECT ST2.CUSTOMER_ID, SUM(SD2.PRODUCT_PRICE * SD2.SALES_COUNT) AS PREV_SALES_AMOUNT
    FROM SALES_TRAN ST2 INNER JOIN SALES_DETAIL SD2 ON ST2.SALES_ID = SD2.SALES_ID
    WHERE DATE_FORMAT(ST2.SALES_DATE, '%Y%m') = '201401'
    GROUP BY ST2.CUSTOMER_ID
    ) AS PREV
ON ST1.CUSTOMER_ID = PREV.CUSTOMER_ID
WHERE DATE_FORMAT(ST1.SALES_DATE, '%Y%m') = '201501'
GROUP BY ST1.CUSTOMER_ID
ORDER BY SALES_AMOUNT_DIFF DESC;

アウトプット

プロンプトからの回答

このSQLクエリは次のことを行います：
それぞれの顧客（CUSTOMER_ID）について、2015年1月（DATE_FORMAT(ST1.SALES_DATE, '%Y%m') = '201501'）の合計売上金額（THIS_SALES_AMOUNT）を計算します。これは、売れた各製品の価格（PRODUCT_PRICE）に売上数（SALES_COUNT）を掛けて合計したものです。
同様に、2014年1月（DATE_FORMAT(ST2.SALES_DATE, '%Y%m') = '201401'）の各顧客の合計売上金額（PREV_SALES_AMOUNT）も計算します。
次に、これら2つの売上金額（2015年1月の売上と2014年1月の売上）を比較し、その差（SALES_AMOUNT_DIFF）を計算します。これは、2015年1月の売上金額から2014年1月の売上金額を引いたものです。
最後に、この差額（SALES_AMOUNT_DIFF）が大きい順（つまり、2015年1月の売上が2014年1月の売上よりも大きい顧客順）に結果をソートしています。
つまり、このSQLクエリは顧客ごとの売上の年間成長を分析するためのもので、特に2015年1月の売上が2014年1月の売上と比べてどのくらい増加または減少したかを調査しています。

精度の評価

複雑なクエリーですが完璧な回答です

サーバーログの解析

インプット

解析対象のシステム資源

GlassFish停止時のサーバーログ（製品固有のログ）

プロンプトへの入力

[2023-05-29T21:31:05.595+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-BOOTSTRAP-00027] [jakarta.enterprise.bootstrap] [tid: _ThreadID=1 _ThreadName=main] [timeMillis: 1685363465595] [levelValue: 800] [[
  Registered com.sun.enterprise.glassfish.bootstrap.osgi.EmbeddedOSGiGlassFishImpl@c3c4c1c as OSGi service registration: org.apache.felix.framework.ServiceRegistrationImpl@17d238b1.]]
[2023-05-29T21:31:05.773+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [] [org.jvnet.hk2.osgiadapter] [tid: _ThreadID=25 _ThreadName=FelixStartLevel] [timeMillis: 1685363465773] [levelValue: 800] [[
  Skipping registration of inhabitant for service reference [org.osgi.service.metatype.MetaTypeProvider] as the service object could not be obtained.]]
[2023-05-29T21:31:14.141+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-JMX-00005] [jakarta.enterprise.system.jmx] [tid: _ThreadID=70 _ThreadName=Thread-13] [timeMillis: 1685363474141] [levelValue: 800] [[
  JMXStartupService has started JMXConnector on JMXService URL service:jmx:rmi://ORANGE:8686/jndi/rmi://ORANGE:8686/jmxrmi]]
[2023-05-29T21:32:20.334+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-REST-00001] [jakarta.enterprise.admin.rest] [tid: _ThreadID=61 _ThreadName=admin-listener(3)] [timeMillis: 1685363540334] [levelValue: 800] [[
  Listening to REST requests at context: /command/domain.]]
[2023-05-29T21:32:20.530+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-CORE-00092] [jakarta.enterprise.system.core] [tid: _ThreadID=120 _ThreadName=Thread-27] [timeMillis: 1685363540530] [levelValue: 800] [[
  Server shutdown initiated]]
[2023-05-29T21:32:20.542+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-BOOTSTRAP-00028] [jakarta.enterprise.bootstrap] [tid: _ThreadID=120 _ThreadName=Thread-27] [timeMillis: 1685363540542] [levelValue: 800] [[
  Unregistered com.sun.enterprise.glassfish.bootstrap.osgi.EmbeddedOSGiGlassFishImpl@c3c4c1c from service registry.]]
[2023-05-29T21:32:20.543+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [] [] [tid: _ThreadID=120 _ThreadName=Thread-7] [timeMillis: 1685363540543] [levelValue: 800] [[
  FileMonitoring shutdown]]
[2023-05-29T21:32:20.550+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-JMX-00002] [jakarta.enterprise.system.jmx] [tid: _ThreadID=120 _ThreadName=Thread-27] [timeMillis: 1685363540550] [levelValue: 800] [[
  JMXStartupService: Stopped JMXConnectorServer: null]]
[2023-05-29T21:32:20.551+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [NCLS-JMX-00001] [jakarta.enterprise.system.jmx] [tid: _ThreadID=120 _ThreadName=Thread-27] [timeMillis: 1685363540551] [levelValue: 800] [[
  JMXStartupService and JMXConnectors have been shut down.]]
[2023-05-29T21:32:20.609+0900] [glassfish 6.2] [INFO] [] [] [tid: _ThreadID=125 _ThreadName=Thread-7] [timeMillis: 1685363540609] [levelValue: 800] [[
  JdbcRuntimeExtension,  getAllSystemRAResourcesAndPools = [GlassFishConfigBean.org.glassfish.jdbc.config.JdbcResource, GlassFishConfigBean.org.glassfish.jdbc.config.JdbcResource, GlassFishConfigBean.org.glassfish.jdbc.config.JdbcConnectionPool, GlassFishConfigBean.org.glassfish.jdbc.config.JdbcConnectionPool]]]

アウトプット

プロンプトからの回答

これらのログは、GlassFish 6.2アプリケーションサーバーの起動およびシャットダウンプロセス中に生成されるものです。以下に各ログメッセージの概要を示します。

[NCLS-BOOTSTRAP-00027]: GlassFishのOSGiサービスが登録されました。
[org.jvnet.hk2.osgiadapter]: サービスオブジェクトが取得できなかったため、MetaTypeProviderへのサービス参照の登録がスキップされました。
[NCLS-JMX-00005]: JMXStartupServiceがJMXConnectorを開始しました。JMXService URLが表示されています。
[NCLS-REST-00001]: コンテキスト/command/domainでRESTリクエストの受信を開始しました。
[NCLS-CORE-00092]: サーバーシャットダウンが開始されました。
[NCLS-BOOTSTRAP-00028]: GlassFishのOSGiサービスがサービスレジストリから登録解除されました。
[FileMonitoring shutdown]: FileMonitoringのシャットダウンが行われました。
[NCLS-JMX-00002]: JMXStartupServiceのJMXConnectorServerが停止されました。
[NCLS-JMX-00001]: JMXStartupServiceとJMXConnectorsのシャットダウンが完了しました。
[JdbcRuntimeExtension]: JdbcRuntimeExtensionに関連するJDBCリソースとプールが取得されました。
これらのログメッセージは、GlassFishアプリケーションサーバーの正常な動作を示しています。各メッセージには、サーバーの起動、シャットダウン、および関連するサービスの状態に関する情報が含まれています。

精度の評価

製品固有のログであるにも関わらず、ほとんど正しいものと思われます

スタックトレースの解析

インプット

解析対象のシステム資源

SpringBootにおいてREST APIクラスを起動したときに発生したエラーのスタックトレース。エラーの原因は、@GetMappingアノテーションのproduces属性に、正しくは"application/json"とすべきところ、誤って”JSON"と指定したことによる。

プロンプトへの入力

org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'requestMappingHandlerMapping' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/web/servlet/WebMvcAutoConfiguration$EnableWebMvcConfiguration.class]: Invocation of init method failed; nested exception is java.lang.IllegalStateException: Invalid mapping on handler class [pro.kensait.graphql.person.server.PersonService]: public pro.kensait.graphql.person.server.Person pro.kensait.graphql.person.server.PersonService.getPerson(int)
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.initializeBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1804) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:620) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:542) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.lambda$doGetBean$0(AbstractBeanFactory.java:335) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:234) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:333) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:208) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.preInstantiateSingletons(DefaultListableBeanFactory.java:955) ~[spring-beans-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.finishBeanFactoryInitialization(AbstractApplicationContext.java:920) ~[spring-context-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.refresh(AbstractApplicationContext.java:583) ~[spring-context-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.boot.web.servlet.context.ServletWebServerApplicationContext.refresh(ServletWebServerApplicationContext.java:147) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at org.springframework.boot.SpringApplication.refresh(SpringApplication.java:731) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at org.springframework.boot.SpringApplication.refreshContext(SpringApplication.java:408) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:307) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1303) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1292) ~[spring-boot-2.7.12.jar:2.7.12]
    at pro.kensait.graphql.person.server.Application.main(Application.java:9) ~[main/:na]
....中略....
Caused by: org.springframework.util.InvalidMimeTypeException: Invalid mime type "JSON": does not contain '/'
    at org.springframework.util.MimeTypeUtils.parseMimeTypeInternal(MimeTypeUtils.java:225) ~[spring-core-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.util.ConcurrentLruCache.get(ConcurrentLruCache.java:107) ~[spring-core-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.util.MimeTypeUtils.parseMimeType(MimeTypeUtils.java:209) ~[spring-core-5.3.27.jar:5.3.27]
    at org.springframework.http.MediaType.parseMediaType(MediaType.java:631) ~[spring-web-5.3.27.jar:5.3.27]
    ... 36 common frames omitted

アウトプット

プロンプトからの回答

エラーメッセージによると、Springフレームワークがpro.kensait.graphql.person.server.PersonServiceクラスのハンドラーメソッドのマッピングに問題があるようです。特に、getPerson(int)というメソッドで問題が発生しています。さらに、Invalid mime type "JSON": does not contain '/'というエラーも報告されています。これは、一部のメソッドで@Producesまたは@RequestMappingアノテーションを使用していて、そのMIMEタイプに"JSON"を指定している可能性があります。
しかし、MIMEタイプは通常type/subtype形式で指定されます。例えば、JSONの正しいMIMEタイプはapplication/jsonとなります。そのため、"JSON"とだけ指定していると、このエラーが発生します。
対処法としては、pro.kensait.graphql.person.server.PersonServiceクラス内のメソッドで@Producesまたは@RequestMappingを使用している場合、MIMEタイプを"JSON"から"application/json"に変更すると良いでしょう。

精度の評価

エラー原因、修正提案ともに大正解！

スレッドダンプの解析

インプット

解析対象のシステム資源

あるスレッドが、別のスレッドのロック解放待ちによって固まってしまった場合のスレッドダンプ

プロンプトへの入力

"httpSSLWorkerThread-8080-1" daemon prio=10 tid=0x08eb8c00 nid=0x2a9b waiting for  monitor entry [0x83990000]
   java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
        at pro.kensait.lock.ShareObjectHolder.setValues1(ShareObjectHolder.java:13)
        - waiting to lock <0x89f80a30> (a pro.kensait.lock.ShareObject)
        at pro.kensait.lock.ThreadLockBean.doLockWait(ThreadLockBean.java:26)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at  sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
        at  sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at  com.sun.enterprise.security.application.EJBSecurityManager.runMethod(EJBSecurityManager.java:1011)
        at com.sun.enterprise.security.SecurityUtil.invoke(SecurityUtil.java:175)
        ........
        at  com.sun.enterprise.web.connector.grizzly.DefaultReadTask.doTask(DefaultReadTask.java:214)
        at com.sun.enterprise.web.connector.grizzly.TaskBase.run(TaskBase.java:265)
        at  com.sun.enterprise.web.connector.grizzly.ssl.SSLWorkerThread.run(SSLWorkerThread.java:106)

アウトプット

プロンプトからの回答

ここで示されたログは、Javaのスレッドが特定のオブジェクトのロックを取得しようとしてブロックされていることを示しています。Javaでは、複数のスレッドが同時にオブジェクトにアクセスしようとすると、データの整合性を維持するためにオブジェクトのロックが使用されます。
このログは、"httpSSLWorkerThread-8080-1"という名前のスレッドがpro.kensait.lock.ShareObjectHolder.setValues1(ShareObjectHolder.java:13)メソッドで<0x89f80a30>（pro.kensait.lock.ShareObjectのインスタンス）のロックを待っていることを示しています。
この状況は、通常、次のような原因で発生します:
他のスレッドが既にこのオブジェクトをロックしていて、そのスレッドがまだロックを解放していない場合。
デッドロックが発生している場合。デッドロックとは、2つ以上のスレッドがそれぞれのロックを待ってお互いが進行できなくなる状態を指します。
解決策は、ロックの取り扱いを再検討し、ロックの取得順序や保持時間を最適化することです。また、必要に応じてタイムアウトを設定したり、ロックを取得できない場合の代替処理を実装することも考えられます。

精度の評価

はい、そのとおりです

Jenkinsファイルの解析

インプット

解析対象のシステム資源

コンテナビルドして、ECRにプッシュし、OpenShiftにデプロイするためのJenkinsファイル

プロンプトへの入力

pipeline {
    agent any
    environment {
        projectName = "spring_mvc_hello"
        tagName = "latest"
        execDir = "/tmp"
        springProfile ="prod"
        port = "8080"
        ecRegistry = "https://xxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com"
        ocCommand = "/usr/local/bin/oc"
        ocpMaster = "https://xxxxx"
        ocpUser = "xxxxx"
        ocpPasswd = "xxxxx"
        dockerhubCredentials = "xxxxx"
    }
    stages {
        stage("BUILD") {
            steps {
                script {
                    if(isUnix()) {
                        sh "chmod +x ./${projectName}/gradlew"
                    }
                }
                gradlew "-p ${projectName} build"
            }
        }
        stage("DOCKER RUN") {
            steps {
                script {
                    sh "docker stop \$(docker ps -q) | echo ''"
                    sh "docker rm ${projectName} | echo ''"
                    sh "docker build -t ${projectName}:${tagName} \
                        --build-arg projectName=${projectName} \
                        --build-arg springProfile=${springProfile} \
                        ./${projectName}" // 最後のパラメータはDockerfileのあるディレクトリ
                    sh "docker run -d -p 8080:8080 ${projectName}:${tagName}"
                 }
            }
        }
        stage("DOCKER PUSH") {
            steps {
                script {
                    docker.withRegistry("${ecRegistry}",
                        "${dockerhubCredentials}") {
                        docker.image("${projectName}:${tagName}").push()
                    }
                }
            }
        }
        stage("OCP") {
            steps {
                script {
                    def appName = "spring-mvc-hello"
                    sh "${ocCommand} login ${ocpMaster} -u${ocpUser} -p${ocpPasswd} --insecure-skip-tls-verify"
                    sh "${ocCommand} delete all -l app=${appName}"
                    sh "${ocCommand} import-image ${projectName}:${tagName} --from ${ecRegistry}/${projectName} --confirm --insecure=true"
                    sh "${ocCommand} run ${appName} --expose --port=8080 --image=${ecRegistry}/${projectName}"
                }
            }
        }
    }
}

アウトプット

上記のJenkinsのパイプラインは、Java Spring MVCアプリケーションをビルドし、Dockerイメージを作成し、それをECR（Elastic Container Registry）にプッシュし、OpenShift（OCP）クラスター上で実行するためのものです。
このパイプラインは、次の手順を実行します：
BUILDステージ：Java Spring MVCアプリケーションをビルドします。
gradlew関数を使用して、Gradleコマンドを実行しています。
DOCKER RUNステージ：Dockerイメージをビルドし、8080ポートでアプリケーションを実行します。
Dockerコマンドを使用して、イメージのビルドとコンテナの実行を行います。
DOCKER PUSHステージ：ECRにDockerイメージをプッシュします。
docker.withRegistryブロックを使用して、指定したECRに対してDockerイメージをプッシュします。
OCPステージ：OpenShiftクラスター上でアプリケーションをデプロイします。
ocコマンドを使用してOpenShiftクラスターにログインし、既存のアプリケーションを削除し、ECRからイメージをインポートし、アプリケーションを実行します。

精度の評価

はい、そのとおりです

「推論・生成型」

SQLの生成

インプット

プロンプトへの入力

以下のスキーマのSQLに対して、商品コードが"A-"で始まる商品の売上個数を、商品ごとに集計してください。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS SALES (
SALES_ID     INT PRIMARY KEY,
PRODUCT_ID   VARCHAR(10) NOT NULL,
SALES_COUNT  INT NOT NULL
)
TYPE = InnoDB;

アウトプット

プロンプトからの回答

以下のSQLクエリを使用して、商品コードが"A-"で始まる商品の売上個数を商品ごとに集計できます。

SELECT PRODUCT_ID, SUM(SALES_COUNT) AS TOTAL_SALES
FROM SALES
WHERE PRODUCT_ID LIKE 'A-%'
GROUP BY PRODUCT_ID;

このクエリでは、SALESテーブルからPRODUCT_IDが"A-"で始まる商品の売上個数を取得しています。LIKE演算子を使用して部分一致検索を行い、GROUP BY句を使用して商品ごとにグループ化しています。SUM関数を使用して売上個数を合計しています。結果はPRODUCT_IDとTOTAL_SALESの2つの列で表示されます。

精度の評価

テーブルの名前がインプット情報と違っているが、それ以外は正しいSQL