株式会社エスプリフォートでは、生成AI（人工知能）がどのようなことに活用できるか検討するだけでなく、普段の業務での活用に取り入れていっています。
そんな生成AIで話題のChatGPTをIT分野でどのように使えるか、ITプロフェッショナルも驚くような具体的な活用方法例を紹介致します。
はじめに
生成AI（Generative AI）は、近年急速に進化し、IT業界でも様々な革新をもたらしています。
特にChatGPTは、システム開発からインフラ管理、セキュリティ対策に至るまで、多くの場面で利用できます。
ただし、活用するためには活用するために必要な情報をChatGPTに送る必要がある為、セキュリティを考慮した上で、切り分けて活用することをおススメします。
1. コードレビューの効率化と自動化
ChatGPTは、プログラムコードを理解し、改善点を提案することができます。
ソフトウェアエンジニアがコードを投稿すると、ChatGPTがそのコードを解析し、セキュリティ上の脆弱性や最適化の提案を即座に行う事ができます。
これにより、コードレビューの効率が大幅に向上し、開発サイクルをスピードアップすることができます。
プロンプトサンプル:
以下のPythonコードに対して、セキュリティ面とパフォーマンス面の両方を考慮したレビューを行ってください。特に、SQLインジェクションのリスクや無駄なメモリ使用がないかチェックし、具体的な改善策を提案してください。
このJavaコードはマイクロサービスアーキテクチャをベースにしていますが、スケーラビリティと信頼性を高めるための最適化ポイントを3つ挙げてください。
2. インフラ管理と自動化
ITインフラの管理は多くの手間がかかる作業ですが、ChatGPTはインフラストラクチャー・アズ・コード（IaC）の設定ファイルの作成や、自動化スクリプトの生成に大いに役立ちます。
例えば、TerraformやAnsibleのスクリプトを生成してくれたり、特定のサーバー設定について最適な方法をアドバイスしてくれたりします。
プロンプトサンプル:
Azure環境で、仮想ネットワークとサブネットを自動構築し、2つの仮想マシンをそれぞれ異なるサブネットに配置するTerraformスクリプトを作成してください。また、仮想マシンには自動的にNginxがインストールされるよう設定してください。
AWS上で、EC2インスタンスを3台自動でスケーリングするAuto Scaling Groupの設定を、セキュリティグループとロードバランサーの設定を含めてAnsibleのPlaybookで作成してください。
3. セキュリティ監査と脆弱性の発見
ChatGPTは、システムのセキュリティ監査や脆弱性の発見にも活用できます。
ネットワーク構成やアプリケーションのコードを提供することで、潜在的なリスクを特定し、改善策を提案します。
これは、セキュリティチームが短期間で効果的に問題を解決する手助けとなり、迅速な対応を実現することができます。
プロンプトサンプル:
以下のLinuxサーバーの設定情報を元に、SSHのセキュリティが強化されているか確認してください。特に、パスワード認証が無効化され、公開鍵認証が正しく設定されているか、またポートがデフォルトの22番から変更されているかをチェックしてください。
このウェブアプリケーションのコードに対して、XSS（クロスサイトスクリプティング）の脆弱性がないか確認し、もしリスクがある場合にはどのように防ぐべきか、修正コード例を含めて教えてください。
4. APIドキュメントの自動生成とテスト支援
API開発の現場では、ドキュメントの整備とテストが重要ですが、手間がかかります。ChatGPTは、APIの仕様をもとに自動でドキュメントを作成したり、APIテスト用のコードスニペットを生成してくれるため、開発者の負担を軽減します。また、テストケースの自動生成や、バグ発見のサポートも可能です。
プロンプトサンプル:
ユーザー認証APIのエンドポイント（/auth/login）に対する詳細なドキュメントを作成してください。パラメーターとしてusernameとpasswordが必要で、返却されるレスポンスには、ステータスコード、認証トークン（JWT）、およびエラーメッセージが含まれるとします。成功例と失敗例のリクエスト・レスポンスの例も含めてください。
このAPIエンドポイント（/products）のテストケースを自動生成してください。テストには、GETリクエストの成功時と失敗時、そしてデータが空の場合のシナリオを含め、各ケースごとに期待されるレスポンスを記述してください。
5. 機械学習モデルの設計支援と最適化
ChatGPTは、機械学習（ML）モデルの設計と最適化の支援にも活用できます。アルゴリズム選択のアドバイスや、データ前処理の最適化方法、さらにはモデルの評価指標の解釈も行えます。エンジニアは、ChatGPTをコンサルタントのように活用し、モデル開発の質とスピードを向上させることができます。
プロンプトサンプル:
このデータセットは過去5年間のEコマースの販売データです。売上予測モデルを構築するために最適なアルゴリズムを提案してください。また、データの特徴量エンジニアリングに関して、特に季節性を考慮する方法についてアドバイスをください。
分類タスクにおいて、ランダムフォレストとXGBoostのどちらを選ぶべきか、メリットとデメリットを比較してください。また、データに欠損値が多い場合の対処方法についても具体的な提案をお願いします。
6. CI/CDパイプラインの最適化
継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）は、現代のソフトウェア開発に欠かせないプロセスですが、その設計や管理には専門知識が必要です。ChatGPTは、JenkinsやGitLab CIなどのCI/CDツールの設定を支援し、効率的なパイプライン構築のアドバイスを提供します。これにより、開発者はデプロイやビルドエラーの解決に費やす時間を削減できます。
プロンプトサンプル:
GitLab CIを使って、Dockerコンテナを自動的にビルドし、テストして、AWS ECSにデプロイするためのパイプライン設定ファイルを作成してください。パイプラインには、ビルド、ユニットテスト、セキュリティチェック、デプロイの4つのステージを含めてください。
JenkinsでCI/CDパイプラインを設定する場合、特定のブランチ（staging）のみデプロイを許可し、本番環境へのデプロイ前に承認が必要なワークフローを含めた設定ファイルを書いてください。
7. チーム間コミュニケーションの最適化
ITプロジェクトでは、チーム間のコミュニケーションも重要な要素です。ChatGPTは、技術仕様やプロジェクト要件を他部門やクライアントに理解しやすい形でまとめたり、進捗報告のレポートを自動生成したりできます。これにより、エンジニアは技術的な内容を簡潔かつ効果的に伝えることが可能になります。
プロンプトサンプル:
GCP環境でウェブアプリケーションをホスティングしていますが、アクセスが急増した際にもスケーラブルに対応できるアーキテクチャを提案してください。予算の制約があるため、コストパフォーマンスも考慮してください。
AWSでサーバーレスアーキテクチャを構築する場合、LambdaとAPI Gatewayを用いて、RESTful APIを設計する際の最適な方法を教えてください。セキュリティとパフォーマンスを最大化するための設定も含めてください。
まとめ
ChatGPTは、IT分野での業務効率を劇的に向上させる大きな可能性を秘めています。
コードレビューからセキュリティ対策、機械学習モデルの開発支援に至るまで、ChatGPTはエンジニアの頼れるパートナーとして活躍してくれます。
皆さんも、ITプロフェッショナルも驚くような活用法を見つけ出し、業務効率化やプロジェクトの成功に貢献してみてはいかがでしょうか。