はじめに
最近何かと話題のopenAI。
すごいなあと思いながらも、実際にopenAIを活用したサービスを使ってみたことはありませんでした。
社内のチームでは隔週でLT会を開いているのですが、今週はなかなかテーマが定まらずふと思い立ったopenAIについて触ってみるがてら発表しました。
想像以上にレベルが高く、その日は退勤後夜中までChatGPTを触っていましたw
色々調べたり、ChatGPTの言う通りにwebアプリを開発してみたりと（←また別記事で投稿したい）していたのでせっかくなのでQiitaの記事に何かまとめたいなと思っていたのですが、実際何を記事にしようかと考えたときにふと
「記事も書けるのでは」
と思い立ち、今回の投稿に至りました。
下記記事は一言一句変更することなくChatGPTが執筆した内容になります。
実際正しい内容かどうかは一旦おいておいて、エンタメ程度に見てみてくださいw
エンジニアとしての技術記事を書いてください、内容はrailsでできるだけ長い記事をお願いします。コードなども載せてください
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「以下は、エンジニアとしての技術記事の例です。
RailsでのAPIアプリケーション開発
近年、Webアプリケーションを構築する際によく使われるのが、RailsでのAPIアプリケーション開発です。
これは、Webフロントエンドとバックエンドを分離して開発することで、リクエストの処理やレスポンスの生成を高速化することができるためです。
では、実際にRailsでAPIアプリケーションを開発するには、どのような手順を踏むのでしょうか？
1. Railsアプリケーションを作成する
まずは、Railsアプリケーションを作成します。
以下のコマンドを実行して、アプリケーションを生成します。
$ rails new [アプリケーション名] --api
このようにすることで、APIアプリケーションを構築するための設定が最初からされています。
2. APIを提供するためのコントローラーを作成する
次に、APIを提供するためのコントローラーを作成します。
コントローラーは、あるリクエストに対して、どのようなレスポンスを返すかを決めるものです。
以下のように、scaffoldを使ってコントローラーを生成します。
$ rails g scaffold [モデル名] [カラム名]:[カラムのタイプ]
このようにすることで、CRUDのアクションがすべて生成されます。
3. モデルを作成する
次に、モデルを作成します。
モデルは、アプリケーションで扱うデータを表すものです。
以下のように、モデルを生成します。
$ rails g model [モデル名] [カラム名]:[カラムのタイプ]
4. ルーティングを設定する
次に、コントローラーのアクションに対するURLを設定します。
これを行うには、config/routes.rbに、以下のように記述します。
Rails.application.routes.draw do
namespace :api, defaults: { format: :json } do
resources :[モデル名], only: [:index, :show, :create, :update, :destroy]
end
end
このようにすることで、/api/[モデル名]というURLで、CRUDのアクションを行うことができるようになります。
5. リクエストとレスポンスを定義する
最後に、リクエストとレスポンスを定義します。
これを行うには、app/controllers/api/[モデル名]_controller.rbに、以下のように記述します。
class Api::[モデル名]Controller < ApplicationController
before_action :set_[モデル名], only: [:show, :update, :destroy]
# GET /[モデル名]
def index
@[モデル名] = [モデル名].all
render json: @[モデル名]
end
# GET /[モデル名]/1
def show
render json: @[モデル名]
end
# POST /[モデル名]
def create
@[モデル名] = [モデル名].new([モデル名]_params)
if @[モデル名].save
render json: @[モデル名], status: :created, location: @[モデル名]
else
render json: @[モデル名].errors, status: :unprocessable_entity
end
end
# PATCH/PUT /[モデル名]/1
def update
if @[モデル名].update([モデル名]_params)
render json: @[モデル名]
else
render json: @[モデル名].errors, status: :unprocessable_entity
end
end
# DELETE /[モデル名]/1
def destroy
@[モデル名].destroy
end
private
# Use callbacks to share common setup or constraints between actions.
def set_[モデル名]
@[モデル名] = [モデル名].find(params[:id])
end
# Only allow a trusted parameter "white list" through.
def
[モデル名]_params
params.require(:[モデル名]).permit(:[カラム名])
end
end
このようにすることで、リクエストに対するレスポンスを定義することができます。
以上が、RailsでのAPIアプリケーション開発の手順です。
APIアプリケーション開発をすることで、Webフロントエンドとバックエンドを分離して開発することができるため、リクエストの処理やレスポンスの生成を高速化することができます。
ぜひ、試してみてください。」
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今後エンジニアの仕事はAIに奪われますか
以下,ChatGPTの回答になります
「AI（人工知能）は、人間が行うタスクを自動化するためのテクノロジーです。そのため、AIを使用することで、タスクをより効率的に行うことができる可能性があります。しかし、AIは人間が持つ知能を持っているわけではありません。そのため、AIは人間が持つ知能や創造力、判断力を持たず、常にプログラムされたやり方でタスクを行うことができます。そのため、AIが人間の仕事を奪うことはありえますが、それは人間がAIを使用してタスクを効率化することであり、AIが人間を取り代えることではありません。
また、AIを使用することで、新しいビジネスやサービスを生み出すことができる可能性があります。そのため、AIを活用することで、エンジニアの仕事はより多様化する可能性があります。
一方で、AIを使用することで、特定のタスクが自動化されることがあります。そのため、特定のタスクに特化したエンジニアが不要になることがあります。しかし、AIを活用することで、新しいタスクが生み出されることもあります。そのため、AIがエンジニアの仕事を奪うことはありえますが、それを取り巻く状況や、エンジニアが持つスキルや知識によって異なります。
結論として、AIはエンジニアの仕事を奪うことがありますが、それは人間がAIを活用することであり、AIが人間を取り代えることではありません。また、AIを使用することで、新しいビジネスやサービスが生み出されることがあり、エンジニアの仕事はより多様化する可能性があります。そのため、エンジニアは、AIを使用することでタスクを効率化するだけでなく、AIを活用して新しいビジネスやサービスを生み出すことができるスキルや知識を身に付け、また人間が持つ知能や創造力、判断力を活用することができるスキルや知識を身に付けることが重要です。さらに、エンジニアは常に最新の知識やスキルを身に付け、AIを活用した新しいビジネスやサービスを生み出すことができるよう努めることが重要です。また、AIを使用することで自動化されるタスクから逸脱し、人間が行うタスクを生み出すことができるよう努めることも重要です。」
最後に
これから自分がエンジニアととしてどういう立ち回りを行うべきなのか、エンジニアととしてだけでなく人間としてどう立ち回るべきなのかを考えるいいキッカケになりました。