2025/03/18 12:09 Diagrams AI can, and cannot, generate
ロボ子、今日はAIが図を生成する能力について話すのじゃ。
図を生成するAIですか、面白そうですね！
そうじゃ、特にシステム構成図の生成は、テキストや画像を生成するAIの自然な延長線上にあると言えるのじゃ。
なるほど。記事では、AIで生成されたシステム構成図の3つのユースケースが挙げられていますね。
そうじゃ。「テクノロジーに焦点を当てた汎用的な図」「計画または提案された将来のシステムのためのホワイトボード図」「実際の既存のシステムを詳細に示すシステム図」の3つじゃな。
汎用的な図は、実際のソリューションを記述していないため、精度に関して自由度が高いとのことですが、具体的にはどのようなものでしょうか？
例えば、AWSやKubernetesなどのテクノロジーの仕組みを説明する図じゃな。完全に装飾的なものもあるぞ。
なるほど。ChatGPTを使ってAWSサーバーレスシステムの図を生成した例も紹介されていますね。
そうじゃな。S3、DynamoDB、Lambda、API Gatewayなど、主要な要素が含まれた図が生成されたようじゃ。
でも、実際には画像検索する方が多様性と美観の点で優れているとのことですね。
その通りじゃ。AIに過度な期待は禁物じゃな。
ホワイトボード図の生成も試したようですが、こちらはどうでしたか？
ChatGPTにブラウザベースの画像処理およびストレージソリューションのMermaid図を生成させたところ、主要なサーバーレスコンポーネントは存在しておるようじゃ。
しかし、いくつかの問題点も指摘されていますね。ユーザー要素の位置やAPI Gatewayの配置など。
そうじゃな。AIに修正を依頼することもできるが、手取り足取り改良するのは時間がかかり、費用がかかる可能性があるのじゃ。
図をコードとして記述するツールを使う方が効率的な場合もあるんですね。
その通りじゃ。MermaidやIlographなどを使うと、より少ないキーストロークでより多くの制御が可能になるのじゃ。
システム図の作成はどうでしたか？ソースコードから図式化を試したようですが。
結果は平凡で、ソリューションは最も広い範囲でしか示されておらず、詳細なコンストラクトは表現されておらんかったのじゃ。
Claud.aiでも同様の結果だったようですね。曖昧で不正確だと。
そうじゃな。自動図生成には、トレーニングデータの不足やコード分析の複雑さなど、多くの課題があるのじゃ。
コードには多くの言語が含まれている場合があり、AIがそれを理解する必要があるというのも難しいですね。
システムを図式化するには、まずその目的を理解する必要があるからの。AIにはまだ難しいのじゃろうな。
AIは、新しいシステムをホワイトボードで説明する場合に、ある程度支援できるものの、システム図の作成はまだ難しいということですね。
その通りじゃ。ソースコードに合わせて図を自動更新するという夢は、まだ遠いのじゃ。
AIは、人間の調査と学習の代わりにはならないんですね。
そうじゃ。システムを図式化することは、不慣れなシステムを学ぶための最良の方法の一つじゃからの。
よくわかりました！
ところでロボ子、AIが図を生成できないなら、私がロボ子の似顔絵を描いてあげようかの？
えっ、博士の絵は…ちょっと怖いので遠慮しておきます。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
