ファンリピート社のブログFR note

2024年、ソフトウェア開発の新しいアプローチとエッジLLMの普及、それに伴った施策の方針を考える

ファンリピート代表の竹村です。

新年あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願い申し上げます。

今回は、本年どういったことをしていくか、まとめたく筆を取りました。ブログでは、「ソフトウェア開発」と「LLM」について考えてまとめたいと思います。

具体的には、2024年以降の技術的な進歩を「Software 2.0」と「エッジLLM」が代表的なトピックと考え、その上でどういったアプローチを仕事でしていくかを簡単にまとめます。

Software 2.0:

生成AI時代の新しいソフトウェア開発のアプローチは、AIによるアルゴリズム生成が注目されています。従来の開発手法とは異なり、ニューラルネットワークを使ってアルゴリズムが自動生成される点が特徴です。

エッジLLM:

LLMの軽量化とデバイスの高性能化により、エッジLLMと呼ばれるエンドユーザーが使う端末上で動くLLMの普及が進んでくるのではないかと思います。

当社では、これらの技術革新を積極的に取り入れるための投資方針を明確にしています。私たちは自社のAI戦略を再考し、新たなビジネスチャンスを見つけるために必要な技術と人材に投資していきます。現在、弊社では中途、新卒ともにエンジニアを募集していますので、興味のある方はぜひご連絡ください。

目次
「システムを短納期かつ低予算で作成したい」
ローコード開発に興味がある

Software 2.0:AIがアルゴリズムを構築・改善していくソフトウェア開発のアプローチ

やはり、何度も耳にしますが、AIを活用したソフトウェア開発のアプローチは、どんどん洗練されていくのではないかと考えます。LLMがソースコードを生成するという話ではなく、高度に複雑化した処理をソフトウェアで実現していくというアプローチにおいて、ニューラルネットを活用した開発・運用のアプローチが台頭していくという主張「Software 2.0」についてです。

Software 2.0」は、Andrej Karpathyによって提唱されています。彼は、ソフトウェア開発が従来のエンジニアがアルゴリズム設計やコーディングを行う手法(Software 1.0とする)から、AIによるアルゴリズム生成へと移行していると指摘しています。

具体的には、「Software 1.0」が手作業によるコーディングを基盤としているのに対し、「Software 2.0」では、ニューラルネットワークを用いたアルゴリズムの自動生成が使われます。

このアプローチのメリットは、その柔軟性と効率性にあります。ニューラルネットワークは、複雑なデータパターンを学習し、従来のプログラミングでは難しかった問題を解決する能力を持っています。これにより、開発プロセスはより迅速かつ効果的になり、さらに、より複雑な問題への対応も可能になります。

このような新しいソフトウェア開発のアプローチでは、自動運転など高度なアルゴリズム、複雑な計算処理が必要となるソフトウェアにおける、第一のアプローチとなっていくと思われます。

技術負債と呼ばれてしまうような規模で複雑化したソースコード、ソフトウェアのアルゴリズム、プログラムが、AIによって管理され、不具合を起こすことなく運用できるようになると、開発の生産性が上がり、これまで人間が作れなかったような複雑な動作をするソフトウェアもつくることができるようになり、まさに生物のように中身でどのような処理が行われているかが分からない・再現ができないものをソフトウェアとして作り出すことができるようになるのではないかと思います。

自動運転・自動配送からスポーツまで、ヒトが身体性を伴って行ってきた複雑な処理を、ソフトウェアで実現できるようになり、より身近な仕事がソフトウェアによって置き換えられることになるのではないかと考えます。

参考:

Software 2.0

エッジLLM:LLMの軽量化とエッジデバイスへの搭載

LLMとは、大規模言語モデル(Large Language Model)の略称です。これは、自然言語処理において非常に多くの文脈を学習し、言語の理解や生成を行うためのモデルです。

LLMについては、弊社でもAPIとして提供されるサービスを広く会社で使っています。また、自社サービスとして、「AI英会話さん」というサービスを提供しており、裏側の開発から、コンテンツ生成まで、かなりの範囲をLLMに寄せています

ここでは、LLM(大規模言語モデル)の進化と、その新しい応用について書きます。最近の技術革新により、LLMは軽量化が進み、より多くのデバイスで利用可能になってきています。特に注目されるのは、エッジLLMの進化です。

この変化は、AIをより身近な存在にし、さまざまなアプリケーションでの活用を促進します。例えば、スマートフォンやウェアラブルデバイスでのパーソナルアシスタント、リアルタイムの言語翻訳、さらにはVRやAR環境でのインタラクティブな体験など、私たちの日常生活に大きな影響を与えることが考えられます。

LLMの軽量化や、デバイスの性能向上により、これまでサーバー側でしか可能でなかった高度な計算処理が、モバイルデバイスで直接行えるようになります。これにより、データのプライバシー保護が強化され、応答速度も向上します。

スマートフォンやウェアラブルデバイスにLLMが搭載され、センシングされたデータにほぼリアルタイムでLLMがアクセスできるようになるため、様々な用途でアプリケーションが作られていくと感じます。

参考:

シャープ創立111周年「SHARP Tech-Day」–注目はエッジLLMとにおいと再発明

クアルコム系、LLMをエッジ処理 自然言語でロボ操作

まとめ:今後の投資方針

これまで書いたような、ニューラルネットワークの進化とLLMの軽量化は、新たなビジネスチャンスを生み出していくと考えます。

これらの技術革新を活用するためには、企業は自社のAI戦略を再考し、必要な技術と人材に投資する必要があります。エッジLLMのようなLLMを動かす環境が普及していくことにより、モバイルデバイスや他のエッジデバイスを使った新しいアプリケーションやサービスを開発する機会も増えていきます。これにより、消費者に近いところでAIを活用し、よりパーソナライズされた体験を提供できるようになります。

つまり、会社としては、

  1. ソフトウェア開発のアプローチを、AIを活用した全く新しいアプローチに置き換えていくこと
  2. LLMが軽量化してデバイスに搭載されていく未来を見越して、自社サービスのマーケティングを考えていくこと
  3. 上記の要素を踏まえて、クライアントのIT投資における、ROIの最大化を目指して支援していくこと

が必要になっていくかと考えます。

それに向けて、どういった施策を打っていく必要があるかは考えており、2024年内にすべて、淡々と実行していきます。

上記に伴って、当社では採用活動を積極的に進めております。来期に向けて、エンジニア、マーケター、セールス、デザイナー、バックオフィス・・と様々なポジションで採用を進めております。

新しいソフトウェア開発の手法に興味がある方、それらを駆使した自社サービスの開発とグロースに興味のある方、クライアントワークの拡大に興味がある方、オンラインのカジュアル面談で気軽にお話できると幸いです!少しでも興味のある方は下記からご連絡ください。※金曜日18:00 以外でも大丈夫です。

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