こんにちは、ecbeingの太田です。
AI系の製品開発や研究を中心に行っています。
はじめに
最近、私が開発責任者として立ち上げたチームで、「AIデジタルスタッフ」というサービスをリリースしました。
このサービスは、ChatGPTを基盤としたチャットボットサービスです。我々のチームでは「前人未踏のAI開発で世界をリードする！」という壮大なビジョンを掲げています。プロダクトの開発にとどまらず、大規模言語モデルや画像生成AIなども研究しています。
この記事では、AIデジタルスタッフを「3ヶ月でゼロからリリースする」という挑戦的な目標を達成するために実施した、いくつかの戦略をご紹介します。
スモールスタート・スモールリリース
初回リリースは最低限の機能とし（スモールスタート）、初回以降のリリースでは1回のリリースの単位を小さくするようにしました（スモールリリース）。
スモールリリースの例
例として、チャットボット上に「いいねボタン」（👍・👎）を表示して、チャットボットの回答をフィードバックできる機能（通称：いいね機能）のリリースがありました。
▲いいねボタンのイメージ画像▲
この「いいね機能」を作るにあたっては、様々な改修が必要でした。
従来であれば、以下に列挙するような改修が全て終わってからリリースを行っていたのですが「スモールリリース」を掲げていたので、１つ１つリリースを分けて実施しました。
フィードバック情報を記録するテーブルを追加する
この時点では、データベース上にテーブルを追加するだけで、見た目上特に変わる部分はありません。フロントエンド上で「いいねボタン」マークを表示する
この時点では、フロントエンドでボタンが表示され、押すとデータベースに情報が記録されます。しかし、記録された情報はデータベースに直接アクセスしないと確認できません。押された「いいねボタン」の情報を確認する画面を作る
ここまでリリースしてはじめて、押されたいいねの情報をウェブ上で確認できるようになります。
スモールスタート・スモールリリースのメリット
リリース範囲を小さくすることで、様々なメリットが生まれました。
開発サイクルのスピードアップ
1回のリリース範囲が限られているので、完成した新たな機能や修正点を、素早くリリースすることが可能になりました。リスク管理
リリースに際して何らかの問題が発生した場合、影響範囲が最小限かつ、切り戻すことが容易になりました。健全性
リリースの作業時間が短くなることで、リリース作業に根付いていた負のイメージが払拭できました。- 旧来：リリース→多くの準備をして、長時間作業しなければならない→怖い
- 現在：リリース→限られた機能を短時間でリリースする→作った機能がリリースされるのが楽しみ
CI/CD環境の整備・効率化
当プロジェクトでは「Terraform」を用いてインフラ構築を効率化し、「Azure Pipelines」を用いてデプロイの自動化も行いました。
「Terraform」「Pipelines」については、私が以前に書いた記事をご参照ください。
今回は新たな試みとして、Terraformの「モジュール化」を実施しました。上記の記事を書いた段階では、モジュール化の機能は無かったのですが、Terraformのアップデートに伴って追加されました。この記事で詳細な実装は割愛しますが、以下のようなイメージです。
▲モジュール化を行うことで、コードの見通しがよくなった▲
新たなインフラ構成の追加や、既存の構成を修正する場合の修正範囲が極めて小さくなり、作業時間の短縮・修正漏れといったメリットをもたらしました。モジュール化自体は大変でしたが、それ以上のメリットをもたらすことができました。
インフラ変更時の修正差分が少なすぎて、コードレビューしていただいた際に「修正これだけでいいの？？」と言われてしまうくらいシンプルになりました（笑）
Azure OpenAI Service の調査・情報共有
今年に入って登場したばかりの「Azure OpenAI Service」をいち早く利用するために、積極的に情報収集を行いました。
ChatGPTに関する様々な勉強会、X（旧Twitter）やQiitaなどのSNSでの情報収集、そして自らも毎日ChatGPTを使い倒すことで、ChatGPTをシステムに組み込む術を身に着けていきました。
その一環として、Azure OpenAI Serviceについて以下の記事でAzure OpenAI ServiceをC#で使う方法について紹介しています。
blog.ecbeing.tech
また、会社のSlackや勉強会で積極的にChatGPTの情報発信・交換を行うことで、ChatGPTに取り組んでいくムーブメントを作ることができました。そして新たに得たナレッジをチャットボットに輸入することで、未知のAzure OpenAI Serviceを使ったサービスのリリースをいち早く行うことに繋がりました。
AIとの協働・業務効率化
ChatGPTはOpenAI社が提供しているサービスですが、OpenAI社は他にも「Whisper」という文字起こしのAIサービスを提供しています。これまでの文字起こしと比べて、比較にならないほど精度の高い文字起こしができるのが特徴です。
今回の開発では限られた時間・リソースの中で作業効率化をするため、このWhisperに目をつけました。具体的には、様々な会話を文字起こしして、ChatGPTで構造化・校正することでドキュメントを錬成しました。
例えば、口頭での作業手順を文字起こししておいて、ChatGPTで文章をまとめることでドキュメント作成を自動化（もちろんドキュメント内容のレビューは必要です）。会議の内容を文字起こししておいて、議事録の自動生成など。最近ではこのようなサービスがいくつも登場してきましたが、いち早くWhisperとChatGPTを組み合わせることでAIを活用し、業務を効率化していました。
最後に
以上が、我々が新サービス開発で特に力を入れたポイントです。これらの工夫により、開発プロセスが格段にスムーズになり、結果としてリリースをいち早く行うことに繋がりました。是非、皆さんのプロジェクトにも参考にしていただければと思います。
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