事例の要約
- 課題
- 開発基盤では基本機能は画面操作で作れたが、複雑な処理や外部連携には手作業でのコード記述が必要だった。プログラミングに不慣れな利用者には大きな壁となり、記述やエラーの修正に時間がかかっていた。
- 取り組み
- 利用者が実装したい処理を日本語で指示すると、AIが汎用のコードと基盤独自の関数を組み合わせたコードを生成する機能を作る。
基盤独自の関数や構文はプロンプトの中で例として与え、正しく扱えるようにする。
複数のAIモデルを比べ、コード生成の精度が最も高いものを選ぶ。 - 成果
- 生成されたコードの大部分はそのまま使え、残りも簡単な修正で使えるケースが大半だった。
複雑な処理の記述にかかる時間が大きく減り、利用者の開発工数を大幅に削減できた。
自然言語で指示できるため学習の負担が減り、より多くの業務部門の利用者が開発に参加できるようになった。