名古屋にアツい夜到来！？Nagoya LLM Night【イベントレポート第2弾】

🔥名古屋LLMナイト開催！RAG & AIエージェントの最前線をレポート！【イベントレポート第2弾】

皆さん、こんにちは！「Nagoya LLM Night 〜RAG & AIエージェント知見共有会〜」イベントレポート第2弾です！今回は、アクセンチュア 工藤さん、吉田さん (僕も吉田だが、僕じゃない吉田さん) のセッションについて、余すところなくお届けします！
第1弾はこちら 第3弾はこちらから要チェック！！

🚀イベント概要

• タイトル: Nagoya LLM Night 〜RAG & AIエージェント知見共有会〜
• 場所: NAGOYA INNOVATOR'S GARAGE / オンライン配信
• 日時: 2024年12月12日 19:30 - 21:30
• 目的: 2025年2月開催の「TechGALA Japan」に向け、RAGやAIエージェントに関する知識を共有し、名古屋からイノベーションを創出することを目指す！
• イベントURL: https://connpass.com/event/336484/

📅イベント構成

1. 開場・受付 (19:00-19:30)
2. オープニング・アイスブレイク (19:30-19:35)
3. 「RAG？エージェント？何それおいしいの？今からはじめる生成AI爆速キャッチアップ」 (19:35-20:00): KDDIアジャイル開発センター 岸田 正吉 氏

--------↑第1弾レポート--------

4. 「未経験からの挑戦：注文管理アプリ開発 with ChatGPT」 (20:00-20:20): アクセンチュア株式会社 工藤 真咲
5. 「生成AI界隈で大注目！MCPについて」 (20:20-20:35): アクセンチュア株式会社 吉田 雅紀、樋口 恭介

--------↑第2弾レポート (本レポート）--------

6. 「エージェントを実運用に乗せるステップはこんな感じじゃなかろうか」 (20:35-21:00): 株式会社Algomatic 大田 直人 氏
7. クロージング (21:00-21:05)

--------↑第3弾レポート--------

💻若手社員セッション：未経験からの挑戦！ChatGPTでアプリ開発！

岸田さんのセッションの興奮冷めやらぬ中、続いて登壇したのはアクセンチュアの工藤さん。「未経験からの挑戦！ChatGPTでアプリ開発」と題し、ChatGPTを活用したアプリ開発のリアルな体験談を語ってくださいました。

今年6月に新卒入社したての工藤さん

工藤さんは、ご自身が未経験ながら、ChatGPTとの対話を通してどのようにアプリ開発を進めたのか、具体的な事例を交えながら解説。その中で、生成AIの進化が、未経験者でもアプリ開発に挑戦できる可能性を示唆しました。

💡セッションの背景：農家さんの課題解決から始まった挑戦

工藤さんは、まず今回のアプリ開発に至った背景を説明。ご自身の知人である農家の方が、人手不足の中でアナログな受付業務に苦労している現状を知り、その課題を解決するために今回のアプリ開発を思い立ったそうです。

🛠️開発プロセス：ChatGPTとの対話を重視

ChatGPTを使ってコードを生成する過程、要件定義から実装、そしてデバッグに至るまで、具体的な手順を丁寧に解説。ChatGPTをただのツールとして使うのではなく、開発パートナーとして活用していく様子を垣間見ることができました。
セッションでは、以下の具体的な開発プロセスを説明しました。

1. 要件定義: アプリで実現したいことを明確化し、ChatGPTに伝えました。
2. 実装方法の提案: ChatGPTから、適切な技術やフレームワークの提案を受けました。
3. コードの生成依頼: ChatGPTに具体的なコードの生成を依頼しました。
4. コードの提示: ChatGPTから生成されたコードを参考に、実装を進めました。
5. 実装と改善: 実際にアプリを動かし、不具合があればChatGPTに修正を依頼しました。

🤖技術的な側面：FirebaseとReactの活用

アプリのバックエンドにFirebase、フロントエンドにReactを採用。これらの技術選定についても、ChatGPTに相談しながら決定したそうです。

• Firebase: データベースや認証機能など、アプリに必要な機能をクラウドで提供。
• React: ユーザーインターフェースを効率的に構築するためのJavaScriptライブラリ。

ChatGPTを駆使することで、プログラミング未経験でも十分アプリ開発が可能であることを証明しました。

🔥MCPセッション：生成AI界隈で大注目！MCPの解説！

続いては、アクセンチュアの吉田さんが登壇。「生成AI界隈で大注目！MCPについて」と題し、生成AIの最新トレンドと、特に最近注目を集めているMCP（Model Context Protocol）について解説。

吉田さんは、生成AIの進化がもたらす変革について語るとともに、MCPが今後どのように活用されていくのか、その可能性について言及。最新技術への関心と期待感を高める内容でした。

💡セッションの背景：生成AIの進化と課題

吉田さんは、生成AIの進化が目覚ましい一方で、いくつかの課題も指摘しました。

• LLMの限界: 大規模言語モデルは、思考や推論能力が限定的であり、ハルシネーション（もっともらしい嘘を言う）などの問題も抱えている。
• データ連携の課題: 外部のデータソースやサービスとの連携が難しく、高度なAIアプリケーションの開発が困難。

これらの課題を解決する技術として、MCP（Model Context Protocol）が登場したことを説明しました。

⚙️MCPの仕組み：AIとデータソースを繋ぐ架け橋

MCPは、AIとデータソースやサービスを簡単に連携させるためのプロトコルです。吉田さんは、MCPの仕組みを以下のように解説しました。

1. データソースの定義: 外部のデータソースやサービスをMCPで定義します。

2. AIモデルとの接続: LLMなどのAIモデルと、定義したデータソースを接続します。

3. コンテキストの共有: AIモデルがデータソースにアクセスする際に必要な情報を、MCPが共有します。

4. AIによる処理: AIモデルは、共有されたコンテキストに基づき、データソースから情報を取得し、処理を行います。

5. 結果の出力: 処理結果を、ユーザーに分かりやすい形で出力します。

MCPは、AIと様々なデータソースを柔軟に連携させることで、より高度なAIアプリケーションの開発を可能にする技術として注目されています。

🔑MCPの利点：ローカル環境での利用とセキュリティ

吉田さんは、MCPの大きな利点として、ローカル環境での利用を前提としている点を強調しました。

• セキュリティの向上: 外部のクラウドサービスにデータを送信する必要がないため、情報漏洩のリスクを低減できます。
• クローズドな環境での活用: 機密性の高いデータを取り扱う業務や、インターネットに接続できない環境でもAIを活用できます。
• 柔軟なカスタマイズ: データソースやサービスを自由に組み合わせて、独自のAIアプリケーションを開発できます。

これらの利点から、MCPは、企業や政府機関など、セキュリティを重視する組織でのAI活用を促進する技術として期待されています。

📝まとめ

• 工藤さんのセッションでは、プログラミング未経験者がChatGPTを開発パートナーとして活用し、FirebaseとReactを用いてアプリ開発に成功した事例を紹介。何より、入社半年の若手社員の発表に参加者は心打たれていました。
• 吉田さんのセッションでは、生成AIの課題を解決する技術として、MCP（Model Context Protocol）を解説。MCPが、AIと様々なデータソースを安全に連携させ、高度なAIアプリケーション開発を促進する技術であることを示しました。

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今回のイベントレポートはここまで！
次回のレポートは最終第3弾！お楽しみに！！
第3弾レポートはこちら！！

ノリノリの吉田氏

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