共同で執筆いたしました。みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの山澤です。人材のニーズが高まっているという話をよく耳にします。エンジニアを育成するかは、非常に重要なテーマではないでしょうか。本記事では、このような課題に対する取り組みとして、株式会社ゼネット様の事例をご紹介します。活用した自動質問回答機能と自動ソースコードレビュー機能を導入しました。これにより、受講生からの質問やソースコードレビューに素早く対応できるようになり、同時に講師の生産性も大幅に向上しました。ラーニング学習用コンテンツ登録プラットフォーム「Xlabo」を提供しております。エンジニアの育成に力を入れてきました。名以上の受講生を受け入れるほどまで事業を拡大し、リピート率も高い研修となっておりますが、以下のような課題感がありました。よる自動での質問回答を行うことで、上記の課題解決に向けて、検証することになりました。つの新しい機能を開発しました。お客様曰く、これらの機能は、実際の講師と同じくらい、あるいはそれ以上の精度で回答できるようになっているとのことです。自動質問回答機能まずは、質問への回答の面で受講生をサポートする機能を公開されています。質問に答えるだけではなく、質問をより適切な質問にブラッシュアップするサポートもされている点が特徴的です。「エラーで躓いています。エラーのデバッグ方法を教えてほしいです。」という、ファジーな質問に対して、以下のような質問内容へのアドバイスと、より良い質問の提案をレコメンデーションすることで、期待する回答が返ってきやすい質問にするサポートをします。画面キャプチャなど画像付きで質問されたい受講生も多くいらっしゃいます。そのため、テキストだけではなく、画像を質問の入力に加えていただき、「添付画像の問題が理解できませんでした。」のような質問を受け付けられるようにしているのも特徴的です。つのフェーズで構成されています。:質問内容をチェックし、より良い質問の仕方を提案します。これにより、受講生の質問する能力を向上させます。:質問に対する回答を作成します。次に、受講生が提出したプログラムコードをレビューする機能も公開されています。(大規模言語モデル)によるレビューの範囲を制限しています。これにより、受講生がまだ学んでいない内容を含めた指摘がされないように実装されています。プログラムの実行やレビュー観点でのチェックで問題がなかった場合には、プラスアルファで学ぶと良い知識を提供します。させると、学習者がまだ習得していない表現や文法を含めた内容を生成してしまう可能性があります。そのため、設問の条件などを考慮し、受講生の学習進度に合わせたアドバイスをされている点が特徴的です。使用は一般的にはメインメソッド内で避けるべきです。代わりに、エラー処理を行うメソッドを作成し、早期リターンを使用することで、コードの可読性と保守性が向上します。」といったアドバイスがされる可能性があります。このような設問条件に矛盾するアドバイスが提供されないように実装されています。つのフェーズで構成されています。プログラムを実行します。用いて、ユーザに対して、実行エラーの解説をします。用いて、設問作成者があらかじめ登録したレビュー観点を基にチェックをします。レビューで問題がある場合は、ユーザに対して、レビューの結果をお伝えします。用いて、ユーザーに対して、プラスアルファで学ぶと良い知識をお伝えします。用いて出力内容が設問の範囲内であるかを確認し、未学習の表現や文法を含む知識が提供されないよう対策を講じています。プロンプトの工夫に加えて、このようにステッププロンプト(一度きりの命令ではなく、複数のステップに分けて回答を生成する手法)を採用することで回答の精度を大きく向上させることに成功されたとのことです。性能評価を実施されました。優れた精度を確認されたため、システムへの採用を決定されました。画像内のテキストや数値を高精度で認識し、正確に抽出することができました。学習者が以下のような設問の画像を添付し、質問をすることが可能となりました。ソースコードのインデントやスペースといった構造要素を高い精度で認識し、必要に応じて指摘することができました。これにより、自動ソースコードレビュー機能で、学習者が提出したコードの形式や構造の適切さを正確に評価し、より質の高いフィードバックを提供することが可能となりました。つの効果を得ることができました。分以内での回答が可能になった。出力する内容を受講者の習得範囲内に制限しています。このしくみにより、受講者の学習進捗状況に合わせた形で、プラスアルファの知識を提供することができました。このような機能は、教育関連のシステムを提供しているお客様にとって有用ではないかと考えています。ラーニング向けシステムに自動質問回答機能と自動ソースコードレビュー機能を追加したお客様事例をご紹介いたしました。幅広い場面で活用できるようになったと実感しています。使った生成AIの活用に興味をお持ちの方は、お気軽にご相談ください。月からプラットフォーム型のサービスとして販売を予定しています。現在、無料モニターを募集中ですのでご興味のある方は、こちらからお問い合わせください。アーキテクチャ今回の記事では、お客様が力を入れて取り組まれた生成AIの活用についてご紹介することに重点を置いたため、アーキテクチャの細かい説明は割愛しますが、これらの機能は、インフラストラクチャの管理、運用負荷の少ないマネージドサービスで構成されています。がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。