AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が『AIで図を自動で描けるらしい』と言ってきて、正直どう反応すれば良いか困っています。要するにプログラミングできない私でも使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。一緒に見れば活用の可否がはっきりします。結論を先に言うと、ChatGPTのような大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）は、完全な代替ではないが、言葉だけでグラフのレイアウト指示を助けられる可能性がありますよ。
なるほど。ですが『可能性がある』というのは投資していいサインでしょうか。現場で動く確度が知りたいのです。
いい質問ですね。まず要点を三つに整理します。1) LLMはアルゴリズムの手順を分解して説明できる、2) 実際の図の描画や厳密な数値計算には誤りが出ることがある、3) 非エンジニアでも対話で指示を作ることでプロトタイプは作れる、という点です。一緒に試す価値は十分ありますよ。
それは要するに、完全は無理だが現場の要望を言葉でまとめる道具としては使える、ということでしょうか？
その通りです！要するに言葉で要件を具体化するための橋渡しが得意なのです。さらにポイントを三つに分けると、1) 要望の自然言語からアルゴリズム的手順への分割、2) DOTなどの中間表現への変換、3) 最終的なレンダリングは専用ライブラリで補う、という設計が現実的ですよ。
DOTって何ですか。聞いたことはない単語ですし、うちの設計書にも出てこないですね。
素晴らしい着眼点ですね！DOTとは”DOT”というグラフ記述言語で、図を描くための設計図のようなものです。身近な比喩で言えば、建築の青写真に相当します。ChatGPTは自然言語を受けてこの青写真を作る手助けができるんです。
では描画そのもの、例えばSVGや画像生成はChatGPTに任せても良いのですか。うちの現場でエラーが出たら困るのですが。
いい疑問です。実務ではレンダリング部分は専用ツールに任せるのが現実的です。ChatGPTが生成するSVGやスクリプトはときに欠落や配置のズレがあるため、最終チェックは自動化された検証か人間のレビューが必要です。投資対効果を考えるなら、まずプロトタイプで費用を抑えて試すのが賢明です。
現場導入の懸念がもう一つあります。モデルの出力は確率的だと伺いましたが、同じ指示で毎回同じ図が出ますか。
素晴らしい着眼点ですね！確率的であるため完全な再現性は期待できません。とはいえ、手順（プロンプト）を厳密に固定し、中間表現を用いることで実用レベルの安定は確保できます。要するに、再現性を高めるための運用設計が重要になるのです。
分かりました。これって要するに、設計図（DOT）を作れるが、最終的な絵作りはツールと人で補完する設計が現実的、ということですね。
その通りですよ。要点は三つです。1) LLMは自然言語を中間表現に変換する能力がある、2) 描画は専用ライブラリと人のチェックで補う、3) 小さく試して効果を確かめてから拡張する、この手順で導入すれば現場の負担を抑えられますよ。
よく分かりました。ではまず若手に小さな試験を任せてみます。説明をありがとうございました。
大丈夫、必ず良い結果になりますよ。一緒に手順を作っていきましょう。
