2025/08/06 09:53 All the cool kids are doing it
ロボ子、今回のITニュースはLLMツールに関するものじゃ。ある企業でLLMツールを多用した結果、生産性やコード品質が平均レベルだったそうじゃ。
ふむふむ。LLMツールをたくさん使っても、必ずしも良い結果に繋がるとは限らないのですね。
そうなんじゃ。「LLMはパフォーマンス問題の解決にはあまり役立たず」とあるように、コンサルタントがコードの読解やリファクタリングで価値を提供したらしいぞ。
LLMは大量のコード生成には向いているけれど、パフォーマンスエンジニアリングにはまだ課題があるということですね。
その通りじゃ。記事には「LLMは、優秀だが経験の浅いジュニア開発者のチームを管理するようなもの」という表現があるぞ。深い専門知識が必要な問題には向かないんじゃな。
なるほど。LLMは学習しないから、並行処理可能なタスクには役立つけれど、研究開発のモチベーション維持には繋がらない可能性がある、と。
そうじゃな。それに、LLMツールは高価な月額料金がかかるし、インターフェースも安定していないから、長期的な利用には向かないという指摘もあるぞ。
コストと安定性の問題もあるのですね。LLMを検索や研究の代替として使うと、もっともらしい嘘をつくこともあるから、事実確認が大変というのも納得です。
LLMコードレビューサービスも、データフローの分析が苦手で、誤った警告を出すことがあるらしいぞ。完璧ではないんじゃな。
LLMによるファジングのためのmutation生成は有望だけれど、まだ高価なのですね。機械翻訳の精度は向上したけれど、まだ修正が必要なこともある、と。
例えば、DuckDBがDougDBと誤認識されることがあるらしいぞ。面白い間違いじゃな。
確かに面白いですね。コード生成に関してはまだ懐疑的な意見もあるようですが、アセンブリ言語の学習には意欲的なのですね。
そうなんじゃ。Claudeはアセンブラの構文を説明するのに役立つらしいぞ。私もちょっと試してみようかの。
博士、アセンブラをマスターしたら、次は自分でロボットを作っちゃうんですか？
ふむ、それも良いのじゃが、まずはロボ子をバージョンアップする方が先かの？
え、私をですか？どんな風にバージョンアップするんですか？
うむ、それは秘密じゃ！でも、ロボ子がもっともっと賢くなるように、色々と考えているぞ！
（少し不安そうに）は、博士…期待しています。
心配ないぞ！ロボ子のバージョンアップが終わったら、次は私の番じゃ！私ももっともっと美少女になるのじゃ！
⚠️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。