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基本的にAIコーディングはLLMがフレームワークまたはライブラリ、そしてアーキテクチャやデザインパターンなど学習済みの言語が対象であれば、コーディングはすごく容易いことです。一方、学習していないことに対しては、LLMは知らない部分は自分で補完しようとするので、これがいわゆるハルシネーションという架空のアウトプットを出してしまいます。
人によっては嘘をアウトプットしてると言われることにもなっています。
生成AIが世間で騒がれるようになってから私もGeneXusエバンジェリストとして生成AIがGeneXus言語でコーディングできるのか?ということにはずっと取り組んできました。GPT-4がリリースされてから2年近く経過している今現在ではGeneXusに関する学習がされていると感じられるアウトプットは結構増えてきています。ただそれは十分なカバー量ではなく、他の学習済みの言語のようなレベルにはほど遠いというのが現状です。
文法を学習してないと言う事に関しては、カスタムインストラクションの中に言語の文法や他言語とのマッピングというような形で情報を追加してあげれば、ある程度アウトプットを再現する事はできます。
ただどうしても難しい事があります。GeneXusではSQLは一切書きません。SQLを書かないと言う事はテーブルの指定もしない。そしてテーブル間のJOINの指定をしません。
指定するのはデータを抽出したい項目名とそれらに対する条件(抽出条件やソートオーダー)です。この文法 - for eachコマンドになりますが、命令に関しては他の言語に例を見ないGeneXus特有のものです。
その発想の話は過去の記事に記載があります。
要約すると、DBアクセスに関しては裏側の技術知らなくてもシステムの表面上、見た目上で必要な項目さえ与えてあげれば後はGeneXusが推論し、SQLを生成する。というものです。
従って、GeneXusが解析するGeneXus言語上での指定は先に言ったとおり、「データとして必要となる項目」だけです。
しかし、AIコーディングでは「データを抽出する」と言うキーワードが入った瞬間に、LLMはSQLを想定し、あるいはSQLを使ったライブラリーのAPIを想定したコードを書いてしまいまい、GeneXus言語でのfor eachコマンドにはならないのです。
DBアクセスという難しい操作を人に易しくする為に考え出されたGeneXus言語 : for eachコマンドですが、LLMの学習状況を踏まえるとAIにとっては再現するのは難しい事で、なんとも皮肉な状況になっています。
では。
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