Copy of 白完_251009_みらい議会リリース_エンジニア編.mp4

こんにちは。

安野たかひろです。

本日はですね、スペシャルゲスト村井健太さんに来ていただきました。

村井健太さん、みらい議会のプロダクトマネージャーをやっておりまして、元々ソフトウェアエンジニアでもあるのですが、今回の動画はある種ソフトウェアエンジニア向けのトークとなっておりまして、このみらい議会を作った時の、ま、開発面の話とか、はい、あの、技術面の話を色々と深ぼって聞いていきたいと思います。

よろしくお願いします。

はい。

よろしくお願いします。

ということでここからはですね、エンジニアの村井さんに今回の未来議会の開発でちょっと大変だったポイントについて聞いてみたいなと思ってますが、はい。

どうでしたかね?

この大変だったポイントってありましたか?

そうです。

ですね、大変だったポイントは、いくつかありました。

では、特に個人的に印象的だったのは、国会というもの自体の、ま、そもそもの理解はい、はい。

まず国会何やってるかよくわかんないですはい。

からねそうなんですよね。

結構うんあの、ニュース番組とかで今まで子供の頃から見てきてはいますが、実際衆議院って何だっけみたいなはい、はい。

ま、ところもあるぐらい、こうやって関わらせていただいてるもののめちゃくちゃ、あの、改めて自分が政治何も知らんなというところを、ま、感じてるってのありますね。

うん、うん、うん。

まず衆議院、参議院ってそもそも何が違うのかとか。

はい。

今回安野さん参議院はい、出てますがそう、そこから参議院選挙の時にそういえば参議院って何だっけ?みたいなま、そうですよね。

そうですね。

そんなに多くないと思いますね。

参議院と衆議院の違い、今でもちゃんと説明しろと言われたら正直できないです。

どっちが先なことが多いとか、なんかそういうのがなんとなく理解ぐらいですね。

あと、こう委員会とかね。

それって何だっけとか。

あと、法案ができるプロセスとかも結構複雑ですよね。

なので、今回そもそも議員立法ってものがあるらしいとか、内閣が提出する法案があるらしいとか、その種類がそもそも別のものがあるっていうことも知らなかったですね。

という中で開発するってなった時にどういう風にやるあれでいったんですか？

まずは、安野さんだったりとか、須田さんとか国会対策チーム、あと秘書の古川さんだったりとかにまずはそもそも立法プロセスってこういうものなんだよっていうレクチャーを受けるというとこから始まったかなと思ってます。

やっぱりこの、実際に開発する人がちゃんと中身について分かっていた方がいいよねと。

そういうことですかね？

そうだと思います。

実際その、法案の中身みたいなところまで含めてかなりキャッチアップされてたなという風に思ってるんですけど。

どうでしたか？

今回臨時国会が10月からスタートするかもしれないという話があったので、その臨時国会で出そうな法律案をみんなで眺めようって会をやりましたよね。

はじめみんな船に証券っていう貿易でやり取りする時に証明するものみたいな話ですね。

一緒に眺めた会があったかなと思ってて、なんかみんな無言でちょっと最初ね。

船に証券についてこう全く、まあ我々のメンバーの中で船人について、あの、あんまり詳しい方いなかったのでそうですね。

みんなこうキャッチアップしながらその法案ってどういう背景があってはい。

なんで制定しようとしてんのかっていうことをまずエンジニアメンバー含めて理解しようとするっていう、なんそうそうですいうね会がありましたはい。

そういう会ありましたね。

で、ま、特にやっぱ思ったのは、あの、官僚さんが作られてる資料がメインだと思うので、ますごく専門用語がまず多いですうん。

よねもうファーストインパクトで文字のぎっちり感がすごかったりとか壁みたいなね。

はい。

壁みちみちと詰まったそうだ、みちみちともう余白を一切残さない感じで、みちみちと詰まって感じがめちゃくちゃもう感じだらけみたいな。

すごい印象受けてちょっと頭真っ白になるみたいな体験はすごく印象的だったかなと思ってますね。

うん、うん、うん、うん。

その中で、え、こう実際に法律の中身とかか、国会の中身まで、その、ソフトウェアのエンジニアチームとしてキャッチアップして、中身も一定理解した上で、じゃ、開発の中でこだわったポイントとかってありますか?

えっと、いくつかあるんですけども、ま、まずさっきの法案を見てみてすごく難しかったよねって話があった時に、ま、とりあえずあの、やっぱ今の時代、一旦チャットGPTに頼ろうはい。

というところがあるかなと思っ今ての時代ありますね。

はい。

てくるし、チャットGPTすごくフレンドリーかつ優しいので、よりそういうのながら、とか日常生活の答えを出しながら、もう船に証券の、ま、船にという言葉さえ知らない、ま、僕にとっても分かるように結構すっと入ってきたなっていうのはすごく印象的だったんですよね。

ま、なのでそこは結構限界権的に、あの、チームで最初あの、得られた部分はあるかなと思ってますね。

いきなり気持ちが湧いてきましたよね。

そうですね。

はい。

何でしょうね。

文章を読んでこう意味が染み込んでくるというか、やっぱりそうこの、ですはいはい文章の分かりやすさをAIが調整してくれるっていう体験は、はい。

結構可能性を感じましたよね。

そうですね。

はい。

実際見る前から、あの、他のサービスを見たり、海外のうん。

ニュースサイトを見たりしながら、あ、最近の最新のニュースサイトっていうのはなんか難易度を切り替えるというか、説明の仕方を変えるような機能がうん。

海外で事例があるらしいというのは、一応リサーチはしてはいたんですよね。

実際自分たちでもやっぱやってみると、別サービスかなって思うぐらい、あの、違う体験になるなっていうところがあるのであの、ここはすごく、あの、ま、大事にしたポイントですし、つけて良かった、あの、機能なんじゃないかなと思ってますね。

うん、うん、うん。

そう、海外では結構はいこういうそのAIによって難易度調整、難易度というか、その読みやすさ調整をするっていうのがそうちょっとですずつね始まり始めてて、ま、ある種、AI時代のこうアプリっていうものが始まりつつあるわけですけど、そう我々もはいAI時代の国会情報をオープンにするプラットフォームをはい。

も作れていけるんじゃないかという風に思ってます。

はい。

AIでできることって結構ね、色々ありますよね。

本当におっしゃる通りだと思ってまして、今の時代、なんか人間が自分自身で難しい文章を1人で辞書を引きながら読むとか、まああと自分の中でなんか1つ1つ言葉を検索して読むとかっていうのは、もはやあんまり現実的ではないなって思ってきて、で、もう本当若い子も含めてというか、老若男女皆さんAIっていうものに便利さをすごく実感してきている時代なのかなって思ってますので、そうやってAIと一緒に文章を読むっていう体験はすごく、あの、大事だなって思ってます。

まあ、なので、今回のサービスにも1つちょっとこだわってるポイントはいはいありまして、できるだけ手軽にAIに質問をできるっていうところを工夫しています。

まあ、もちろん法律案なので、分からない言葉に出会った時に、その、もうテキストを、まあ、長押しだったりですよね、スマホだったら。

はい。

で、選択するとAIに質問するっていうボタンがポンと出てくるので、そのボタンを押すだけで、あの、回答がすぐさま始まっていくっていう、まあ、体験が今作られているので分からないところだけをエージェントに聞くことがそうですね。

はい。

で、かつ、まあ、そこに対して回答でまたわからないとことか、気になるとこが出てくると思うので、そこも、まあ、追加で聞けていくっていう体験はありますね。

うん、うん、うん。

はい。

あとアクセシビリティもこだわりましたか?

あ、そうですね。

アクセシビリティも今回一定こだわっている部分はありまして、あの、漢字のフリガナをつける機能っていうのも入れています。

はい。

あの、ルビさいだんっていう財団?

うん。

も、そこに今回あのちょっと協力というかお問い合わせをさせていただいてこれを使わせていただきたいですっていう話をさせていただき、無事それを今回使わせていただいているので、その財団を組み込んでいまして、ワンタップで法案内、生地内の全ての感じにフリガナをつけられるっていうのがあるので、それこそ、ま、小学生の方だったりとか、漢字が得意でない方とか、ま、日本語がネイティブじゃない方も含めて読みやすくなってるんじゃないかなというところは、はい。工夫した点であります。ルビザイダンのルビフルルビフルっていうモジュールを活用させていただきました。

はい。ありがとうございます。ありがとうございます。

はい、ということでソフトウェア開発に興味がある方向けの話になっていきますけれども、今回のサービス、みらい議会ではどういう技術を使って作っていったんですか?

はい、今回のみらい議会ではですね、みらいまる見え政治資金といわばほとんど同じ技術スタックでうん作っています。

ま、ちなみにアクションボードの時も同じような技術うんスタックであったので、今のところあのアクションボード、え、みらいまる見え政治資金、みらい議会と似たようなスタックでかなり高速に作れているんですけども、ま、具体的に言うと、あの、NextJSっていう、あの、ま、最近よく使われているリアクトはい。のま、フレームワークですねそちらを使っているのと、あと、ま、スパベースっていう、ま、データベースだったりとかちょう周りの機能を色々と、ま、ファイアベースみたいなものですけど、ま、そういったものを今利用してますね。

うん、うん、うん。

ちなみにこれ、はい。いろんなプロダクト感で技術を揃えたのっていうのはどういった意味合いがあるんですか?

さんだったりとかも含めて、みらい議会も手伝ってもらっていたりとかですね。

例えば自分将来的に「みらいまる見え政治資金」の方をちょっと手伝うとかっていうのは結構横断的に、あの、チームが協力しちゃうっていうのは、かなりフレキシブルにといいますか、常に行われるイメージをしていますので、そういった時になるだけゼロコストでお互いのプロジェクトにズカズカと入っていけるといいます。

はい、あのスピード感明るいよねっていうところはすごくある。

ま、あとやはり今の時代だとLLM、AIエージェントを使って開発するっていうのがもうデファクトスタンダードになってきているんかなと思ってるんですけども、こうそこの時に王道の技術を使うっていうのがすごく大事だよねってのは、はい、も感じており、LLMが、はい、知っている技術を使うとLLMの能力も高いよねってことですね。

そうですね。

記事が、ま、たくさんネット上に落ちているとLLMもそれをま、常に学習できているので、アウトプットがね、常に良くなる。

さらにその技術を使うと、さらに誠のループみたいな感じで、はい、そういう独特の今なんかスパベースも同じような雰囲気を感じてますね。

スパベースとネクストジェスは、ああいうVゼロとかもそうですよね。

ああいうラバブルもそうですけど、あの、リアクトベースで、はい。

セクストベースでそうですね。

なのでだいぶそのバイブコーディング含めて技術タックってのが、そのLLMと強依存的に進化してるっていうのは今すごくあるので、ま、一旦そこに乗ってくってのは1つ、あの、王道なのかなと、はい、感じてますね。

動作を軽くするために頑張った音とかってあります?

ためのツールセットと言いますか、機能がデフォルトで揃ってるんですね。

うんうんうん。

ま、ちょっと細かい、めちゃくちゃ細かい話をしますと、ま、はい、大丈夫です。

このソフトエンジンしかちょっと多分見てないんで、このパートは、はい、はい、ありがとうございます。

ま、リアクトっていうものがね、元々そのネクストジェスの、ま、元になってるんですけど、そのリアクトっていうもの自体が、あとっていう風に、ま、元々リアクトってそのフロントエンドの技術だったんですそうですけど、ね。

ま、ここ数年でです、ね、なんとサーバーサイドにうん。

あの、進出してきてると言いますか。

はい、はい、はい。

面白い。

フロントエンドだけのものでなくなっているというのが、ま、最近のパラダイムなんですよね。

どういうことかと言いますと、サーバーサイドでリアクトのコンポーネントを、ま、解釈できるようにもすでに今なっており、ま、かつそれをその、ま、最小限のHTMLに変換すると言いますか、いわゆるルビオンレールみたいなイメージですけど、はい、はい、はい。

ルビオンはい。

コンポネントの中にコンポネントが入って。

で、かつその中でさらにデータをロードしてたりっていう結構非動機処理をしながらだんだんとレンダリングされていくみたいなのが結構フロントエンドの難しいとこなんですけど。

なので全体予備がするのは結構時間かかるよねみたいなのが、あの、今まであったんですけど、最近のこのリアクトサーバーコンポネントの登場によってできたところからどんどんHTMLをフロントに送られていくっていう仕組みになりつつあると。

はいはいはいはい。

で、これによってすぐに読み込めたところはパッパッとね、出ていくので、ユーザーがページを表示した時にパッと出てくるまでのスピードが、ま、すごく早くなっている。

少なくなってはい、入って、そうですね。

その、いわゆるその低速回線の場合ですね。

通信は、い、量が少なくなってはい。

スマホとかで、例えば低速通信の時とか、電波が悪い時とかあると思うんですけど、そういう時でもサクサクと表示されるみたいな体験が、もうすでに結構組み込まれているんですね。

はい、はい、なの、で、そういった意味でちょっと長くなっちゃったんですけども、ま、ネクストジェスっていうものを使うだけで、あ、サーバーコンポーネントっていうものに乗っかるだけで、そもそもかなりパフォーマンス良くなりますよって話がありますし、あとその彼らがいろんなそのキャッシュみたいな手段を用意してくれているので、それこそ丸見えの時みたいにもう丸々ページをキャッシュしてしまう。

うん、うん。

あれが度がね、あの、変わるので、今って完全に固定のね、性的なページじゃないんですけども、はい、はい、ま、そういった場合も、例えばそのDBアクセスの結果だけキャッシュするとか、例えばじゃあ1分間はキャッシュするとか、で、1分間超えたらまた自動で最新のコンテンツにしてくれると、ま、そういったものがかなり標準で備わっているので、3行ぐらい書けば動くと、キャッシュすごい。

はい。

それでかなり助けられてます。

正直今回、はい。

ちなみにその開発の中でのLLMっていう話、はい、はい、もあるかなと思うんですけれどはい、はい、はい。

え、例えば丸見えとかだと、あの、クロードコード結構使ってたと思いますが、これ開発社によってよっても違うかなそうとですけど、けど村井さんの場合ははい。

そのコーディングエージェンっていう意味では何か使われてましたか?

ものもありますしね。

まあ、カーサーっていう別の会社がやってるものもあるんですけど、まあ正直どこのエージェントもすごく最近よくできてるのでですよね。

まあ、今行ったところとかを使ってるとまあまあぶっちゃけ間違いないんじゃないかなとは思ってますというはい。

そうですよね。

なんかどれがいいのってよく聞かれますけどはい。

結構難しいですよね、答えるの。

どれもいいです。

あの、そう。

ベンチマンとスクエアとか見てるだけだとあの、日によって違うというかなんだろうな。

あの、今月はソネット4.5が出たから今はそうだけどまた多分GPTも上がるだろうとか結構ここはどのそう会社ですねも切磋琢磨してるんで。

はい。

デファクトがまだ定まってない段階そうですかねと思ってます。

ま、ちなみに、あの、めちゃくちゃ余談ですけど、はい自分の感覚値は今回自分はですね、エリーさん95%はい。

ぐらい、LLMを使っていたっていう話でしたけど、自分は感覚80%ぐらい。

はいはいはい。

で、多分エリさんは本当に多分マイクロにLLMとやられてたんだなっていう感じ。

自分はちょっとやっぱり、いやもうこうだろうって思ったところはさすがに自分で直したくなっちゃうみたいなところあるので、結構まあ、ちょっと安倍はやっぱり人によって違うんだなって思いながら、まあ、聞いてましたね、あれは。

エリさんすごいなとは。

そうですよね。

ここまあ、色々意見はまだまだ分かれているというはい。

かどれくらいが適正ラインなんだろうねっていうのはみんなくらいっていうのも結構まあ、いや、高いいや、ですいや、ねいや、もうだってほぼほぼですよ。

まあ、まあ、そうそうそう。

言っても、はい。

その20%部分っていうのは特にどういう場所だったんですか?

なんかこだわりを入れようってなった時とかにそれをどう伝えるのは結構難しいんです。

そういったところは、自分でやった方が早いっていうケースはすごく多いです。

コンテキストが入っていれば対処できるけど、入ってないものは基本苦手です。

UIってまだ基本的にあんまり取得苦手なんです。

人間って簡単にブラウザで動作確認すれば、こうやってホバーしたらこうなるんだなとかっていうのを結構細かく見れますけど、ある意味LLMって未確執した状態でそうですね。

文字だけから見てるんで。

一応ね、ブラウザユーズみたいなブラウザを使えるツールもあるんですけど、やっぱまだ遅かったりとかがあるんですね。

遠くの消費量がめちゃくちゃ大きいとかだそうてですね。

結構現実的な問題は、まあ、あるかなと思ってます。

スクリーンショットのサイズもちっちゃかったりしますからね。

まだそれはそこか、ここからかかなって感じです。

自分はそういった認識をしてます。

今までこのプロダクトを作る時にLLMを使ってコーディングするみたいな話してきましたけれども、このプロダクトの中でも今回LLMを使ってるわけじゃないですか?

今回大きいところはラングフューズというツールを導入した点かなと思いますね。

ラングフューズっていうのはどういったものなんですか?

ラングフューズっていうのが、いわゆるLLMマネジメントと呼ばれる、類のツールなんです。

んですけども、いわゆるこういうチャット型のLLMを組み込むサービスさんってたくさんあると思うんですけどうん。

最近はいったサービスでも同じような課題があるっていうところ結構ありまして、2つぐらいあるかなと思う。

1つはコスト面の問題、2つ目がプロンプトをどう管理するかの問題ですね。

で、3つ目がそのプロンプトからの性能のよしあしをどう客観的に判断していくかっていうその3つのはい。

ちょっと1個ずつ聞いていきたいと思いますが、まずコストの問題っていうのは、これはどういうことでしょう?

えー、コストの問題はですね、このLLMっていうのをサービスに組み込む上で、基本的にAIの利用料っていうのはま、我々と言いますか、サービスの運営者が負担しているんですよね。

未来議会でも、皆さん無料でチャット機能だったりとかを使えるようになってるんですが、ま、それっていうのは例えばチームみらいがその費用を負担しているから使えると。

たくさん会話をするとそれに比例してコストも上がっていくっていう、ま、構造なんですけども、ま、そういった時にそもそもね、

例えば井戸端制作の時とかも、ええ、ま、かなりコストがね、あの、膨らんだっていうことは、ま、聞いてますけども。

今回のみらい議会でも、色んな人が、あの、これを使った時に、ま、何100万とコストが膨れ上がって可能性が懸念として、はい、実あるね。

うんなと思ってますし、ま、あと、その、全体のコストでなくても、例えば一部のユーザーとか、あるいは、ま、悪意があるユーザーの方が、ま、例えば1人の人がね、

24時間ガンガン長文を送ったりするとうん。

下手したらその人の影響によって他の人が全然使えなくなっちゃうとか、いろんな懸念があるかなと思ってます。

その全体のコストと、1人あたりのコストをどう管理するかというところがあるんですけど、ラングフィーズを使うと、この辺りがデフォルトで全体でそもそもどれぐらいのコストがかかってるかという話と、ユーザーあたりだったりとか、その会話ごとにどれぐらいコストがかかってるかというのがありますので、そういった機能を使うと、1日あたり1人の人がこれぐらいまでしか使えないようにするとか、使い過ぎを防ぐよとか、大体コストがどれぐらいリアルタイムでかかってるのかというのをラングフューズの管理画面上で最初からそれ見れる容量制限みたいなことができると。

単体ではついてはないんですが、そもそも計測されてると。

その計測の結果、データをもとにアプリケーション側で制限をかけることは簡単にできる。

それが1つ目のコスト管理です。

2つ目がチームとして運用するかというのがサービスを運営する上で問題になりやすいかなと。

例えば誰がプロンプトをちょっと書き換えるのかみたいなとこですよね。

それを管理することになってしまいますので、ま、安野さんだったらね、エンジニアなんで自分で触れますけど、ビジネスサイドの方とかでプロンプトをね、自分でいじれない。

だから毎ハードル高いですね、やっぱり。

そう、エンジニアに依頼しなきゃいけない。

エンジニアがなんか後回しになっちゃって、なんだかな施策が進まないみたいなことあるあるあるですよね。

そういったところをビジネスサイドの人もこのラングフーズっていうものを使うとですね、ラングフーズ上でプロンプト管理できる。

しかもバージョン管理ができるですね。

なので色々と施策をすごく打ちやすくなっていて、ま、バージョン1があって、バージョン2になって、ちょっとバージョン2のちょっと経路違うやつも作ってみて、ま、ABテストをしてみてはい、はい、が会話してくれてるんだろうとか。

ま、そういったところを色々と試していける面白いですね。

そういったのを、ま、ある意味ノンエンジニアと言いますか、あの、ビジネスの人もできるっていうのは、すごくユーザー体験を追求してく上でいい武器になるんじゃないかなと、はい。

思ってるっていうとこで、ま、ラングフーズはすごくあの、最初からそういったことが簡単にできるようになってる。

これ強い点ですね。

じゃ今我々のってさ、こうビジネスサイドの人のこと何て言うばいいんで確かに。

ポリティクスサイドの人たちは、そうですね。

その、そもそも制作レッスンサイドですね。

ポリシーメーカーの人たちもいじれるよということはい。

おっしゃる通りかなと思ってます。

よねに対する指示書だったりとか、あとそのひと、一口にAIを使うて言っても、チャットGPTを使うのか、チャットGPTの中でも4Oみたいなものを使うのか、5を使うのとか、結構掛け算的にバリエーションが色々作れてしまうことがありますよね。

で、かつ、実際にやってみると難しいのがです、例えば4Oと5でどっちが良くなったんだろうって見るんですけど、色々試すんですけど、パッと見ね、わかんないそうですね。

いや、確かにこの入力、このやり取りではこっちのがよく見えるけど、でもこれいろんな人本当にそうなのかも分かんないし、とか、なんかこっちは良くなったけどこっちは悪くなってるみたいなことがよく置きうるので、常に色々とLLMというか、AIのこのプロンプトだったりモデルだったりを改善していく中で本当に改善されたのっていうのも定量的に測るっていうのがすごく大事になってくる。

感覚値でなんかいいんじゃないみたいな暗闇の中で進んでるみたいな感じですね。

これ結構ビジネス的にクリティカルな、一種っていうのは現場目線でもすごくあるので、そこをこのラングフューズっていうツールは、例えば、ユーザーがいいねとか良くないねみたいなのをチャットGPTでもつけれたりすると思うんですね。

で、ああいうのを、そのバージョンごととかにどんぐらいユーザーっていい反応してんのとか、どんぐらい悪いねみたいな反応してんのとかっていうのを、例えば集計的に見れたりします。

関西弁にしてみてみたいな、例えば、ね、バージョン作ってみたときにこっちの方がなんか出してみたらすごくみんな楽しく話してるぞっていうのが分かったりするわけなんですよね。

なんでそういう定量的にまず見れたりもしますし、あとなんかちょっとこれ細かい話ですけど、LLM as a judgeっていう機能もついてたりほう、ほう、ほう。

しまして、ま、要はAIをAIが評価するみたいなはい、はい、はい。

機能がついてるっていうところ。

ま、ここはあの、ぶっちゃけの話まだ試せてはないので、あの、うん。

ちょっと入れるか分かんないんですけどそのAI自体に何でしょうね、その人間のレビューのマニュアル書みたいな書くんですよね。

このAIのこういうところを見てくれみたいな。

なんか嘘をついてないか見てくれとか、なんか簡潔にちゃんと表現できてるか見てくれとか、文字数守ってるか見てくれるとか、そういういくつかのLLMの評価をするための、ま、データセットみたいなのかな。

ま、あらかじめ用意されてまして、それでその自動でなんだろうな、いろんなバージョンを作るたびにいくつかのテストケースでどれぐらいそういうこっちのポリシーに沿ってるのかみたいなのを見たいすることが、ま、できる。

はい、はい、はい。

っていうのがあるので、ま、そういう知り合い的な運用がね、しやすいですよね。

イテレーションをしていくたびに定量的に良くなったのか、悪くなったのかって見れるし、で、さっきも言ったように、その実際出してみたときにユーザーからのフィードバックとしてのいい悪いとかっていうところも紐付けて見れるので、ま、総合的な材料もとに改善解約を判断できる。

面白い。

はい。

けど、そこまでやってると結構コストかかるんですよね。

人間が毎回ジャッジしていくっていうのは、だからそれをLLMが人間ほどじゃない制度にしてもやってくれると結構、参考になる情報になるよねという。

LLMアザジャッジというのもすごい面白い概念だなと思ってます。

我々も今後使っていくかもしれません。

LLMっていう意味で他にも工夫ポイントありましたか?

あの、工夫というよりかは、ちょっと、あの、学びみたいなとこに近いんですけども、それこそ先ほども申し上げたように、現状あの、ネクストJSっていう、あの、バーセルさんが開発してる、あの、今ね、エコシステムに結構乗っかってるわけなんですけども、そのバーセル社がです、今かなりAI周りのツール開発みたいなものに相当力を入れているんです。

で、具体的に今回、あの、いくつか使ってるものがありまして、で、1つが、え、バーセルAIゲートウェイっていうものがあります。

ありましてティアっていう概念あります。

ね、あの、契約したての人にはね、あんまり使わせてもらえないんです。

乗客じゃないんでね。

そう、乗客じゃない。

うん。

あの、そうそうそうなんですよ。

あ、そう、そう、そう、そう。

そういったものがあるんですけども、

ま、オープンルーターとかこの、え、バーセルAIゲートウェイっていうものを使うとですね、

彼らが契約してるオープンAIとか、このクロードとかジェミニだったりのそのアカウントを使わせてもらえるみたいな感じ。

え、AIの勝者みたいな感じですはい。

ねそうですねそうですね。

確かにAIの勝者みたいなイメージでして、

そこ と だけ 契約 すれば いろんな もの を 使わせて もらえる よっていう とこ なの で、

これ で いろんな とこと を 契約 し なきゃ いけないっていう 煩わしさ も 解消 できます。

し、その、さっき の ティアっていうのも、彼らが持ってるアカウントなんで、もう結構ね、使い込まれたうん。

乗客アカウントやなんそうですね。

のを、あの、もう最初から手に入るみたいうんなとこありまして、TIとかの制限も引っかかりづらくなるっていうメリットがあるので、

これはあの、大変使ってみて、今、あの、使い勝手いいなというところですね。

オープンルーターとバーゼルAIゲートウェイってはい。

どっちがどういいとかありました?

え、まだね、使い込めてない部分もあるうん。

うん、の で、ぶっちゃけあんまりわかってないんですけどだから結論ね、一緒ですね。

うん、うん。

今の僕の触り心地は一緒でして、

何が、まあ、唯一違うかっていうと、多分、まあ、バーゼルに組み込まれてるから、バーゼル使ってると気軽に使える。

はい、はい、はい、はい。

それぐらいしか、今の時点では正直感じてないので、まあ、バーゼルそうですアカウントねで使えるっていうのはそうですね。

まあ、バーゼルで、はい、既にやってるんであれば、まあ、いいんじゃないかなっていうのがまず1つ。

ちょっと軽いですけどね。

で、も1個の方が結構個人的に嬉しかったところでして、を作ってるんです。

はい、ねはい、はい、それを使うと、いわゆるそのチャットGPTってなんか簡単なチャットツールに見えて結構色々工夫がされてますと。

細かいところで。

そうなんですよ。

すごいですよ、あれ。

あの、例えばストリーミングって言われるそのバーってね、文字が1文字ずつ出てくるはい、ね1文字ずつ出てくるっていうアイストリーミング機能みたいなものも当然ありますし、あの、マークダウン的な感じでですね、太文字だったりとか、テーブル表示があったりとか、ま、そういう見やすくね、フォーマットされて出てくるとか、いろんなあの、ファイルアップダウンロードできたりとかですね、あの、色々工夫されてる点が、あの、チャットGPTも当然あります。

で、意外に開発者がプロトタイプ的に作ると、その劣化版みたいなものを作っちゃいがちな んですけど、あの、本当に簡単なテキストがポンポンと出てくるし、めっちゃ全部テキストの完成してから出てくるからすごい遅いとかね、出てくるのが。

なので、いい体験のチャット機能を作るって意外に難しいんですけど、そういうのを解決してくれるのがこのバーセルAIエレメンツ。

これはそのチャットGPTみたいなもの作るUIコンポーネントがあらかじめ全部揃っている。

っていうところがあるので、なんかAIから出てきた出力をそのコンポーネントたちに渡してやるとチャットGPTがうん。

え、即席でできる。

はいはいはいはい。

っていうものがありまして、ま、こういったエコシステムがすごい進化してるなんてのが、ま、1つの学びですかね。

これ私も全然知らなかったです。

バーセル、AIうん。

でこれ結構最近の話かもしれないです。

これプロトタイプを作る時とかもね。

はい。

めちゃいちゃくちゃ自分で全部作らなくてこれ使えばいいんで、めっちゃ便利だと思います。

はい。

村井さんにお話お伺いしてみました。

ちなみにYouTube出るの初めてですよね?

初めてです。

どうでしたか?

いや、めっちゃ緊張しましたよ。

難しいですよね。

前日から緊張しました。

普通に。

難しいですよね。

はい、はい、難しかったですね。

いえ、いえ、いえ。

でもすごい、あの、色々お話聞けてすごい良かったなと思います。

はい。

ということでね、引き続きチームみらいとしてはこういった開発の情報を含めて、YouTubeでも発信をしていきますので、これいいなと思った方、ま、今見てる方はソフトウェアエンジニア関連の方が多いかなと思いますが、いいなと思った方チャンネル登録と高評価を是非よろしくお願いいたします。