皆さん、こんにちは。HITOSHIです。ITインフラエンジニアとして、この世界に足を踏み入れて早17年。私もすっかりシニアの仲間入りです。ええ、この我孫子の地で、愛する家族と二匹の猫に囲まれて、日々パソコンと格闘していますよ。

さて、今日のテーマは、まさに今、IT業界で最も熱い話題の一つ、AIレビュー対決についてです。具体的には、「OpenなAI」と「LocalなAI」が、我々ITインフラエンジニアにとって避けて通れない「詳細設計書」のレビューにおいて、一体どちらが優れているのか、という、まるでプロレスのタイトルマッチのようなお話です。

「設計書レビューなんて、ベテランの目で見るのが一番じゃないか！」と思われる方もいらっしゃるでしょう。私もかつてはそうでした。しかし、時代は変わります。AIが、私たちの仕事にどう影響を与え、そしてどう味方になってくれるのか、ちょっとばかり覗いてみませんか？正直なところ、私も最初は半信半疑でした。でもね、これからの設計現場を考える上で、無視できない流れになっているんですよ。

私たちのR&D（研究開発）対象は、ITインフラにおける要件定義、基本設計、そして詳細設計という、プロジェクトの根幹をなすフェーズです。これまで、これらの工程は、経験豊富なエンジニアの知識と経験、そして膨大な時間によって支えられてきました。

AIがここにどう介入するのか？例えば、要件定義の段階で、顧客の漠然とした要望をAIが整理し、具体的な要件として抽出してくれる可能性があります。基本設計では、過去の類似プロジェクトのデータを学習し、最適なアーキテクチャを提案することが期待できます。そして、今回の主役である詳細設計書。膨大なパラメータや記述の整合性、あるいは見落としがちなセキュリティ要件まで、AIが瞬時にチェックし、レビューを補助できる可能性は、まさに計り知れません。

私自身、何百枚もの詳細設計書を睨みつけ、深夜までレビューしていた日々を思い出します。もしあの頃にAIがいれば…いや、考えないでおきましょう。しかし、AIが私たちの仕事を効率化し、より質の高い成果物を作り出す手助けをしてくれる可能性は、まさに計り知れません。

このAIレビュー対決、一見すると「AIに仕事を奪われる！」なんて危機感を覚えるかもしれませんね。でもね、ちょっと待ってくださいよ。これは「敵」ではなく、「頼れる相棒」を見つけるための戦いなんです。

OpenなAI、例えばAmazon Bedrockのようなサービス（Amazon Bedrockは2023年4月に発表され、同年9月に一般提供が開始されました）は、膨大な汎用データを学習しているため、一般的な知識や常識に基づいたレビューに強いのが特徴です。あらゆる業界の「賢者」に相談しているようなものですね。一方で、LocalなAIは、特定のプロジェクトや企業の過去データに特化して学習させることで、より精密で専門的なレビューが期待できます。例えるなら、長年一緒に仕事をしてきた「熟練の同僚」といったところでしょうか。Oracleの「Document Understanding」や「OCI Generative AI」といったソリューションも、専門業務へのAI適用を進めていますね。

「でも、AIに任せて大丈夫なの？」そう思う気持ちもよく分かります。確かに、AIも完璧ではありません。AIが誤った情報を提示するリスクや、学習データに起因するバイアス、あるいはセキュリティ上の脆弱性が全くないとは言えません。時には 頓 Simplisticな提案 をしてきたり、人間の意図を汲み取れないこともあります。

しかし、そのデメリットすら、我々エンジニアが「AIをどう使いこなすか」という、新たなスキルの向上につながると思えば、むしろポジティブに捉えられるのではないでしょうか？AIのレビュー結果を鵜呑みにするのではなく、それを叩き台として、より深い議論や検証を行うために使う。

最近の技術トレンドを見ると、AIレビュー対決の舞台裏では、驚くべき進化が続いています。特にAIによる「コードレビュー」はすでに実用化が進んでいますが、「設計書レビュー」となると、その複雑さゆえにまだ発展途上と言えるでしょう。しかし、自然言語処理（NLP）技術の進歩は目覚ましく、設計書のテキスト情報をAIが深く理解し、文脈から潜在的な問題点を見つけ出す能力は飛躍的に向上しています。

今注目されているのは、AIが設計書の「意図」を理解し、その意図に沿っているか、矛盾がないかをチェックする技術です。単なる誤字脱字やフォーマットのチェックだけでなく、要求事項と設計内容の乖離、さらには将来的な拡張性や運用性まで考慮したレビューが可能になりつつあります。また、AIが自動でレビューコメントを生成し、さらにはそのコメントに対する修正案まで提示するなんて話も出てきています。ファンとしては、AIがどこまで人間らしい「アハ体験」を提供してくれるのか、期待せずにはいられませんね。

そして、忘れてならないのがガバナンスの側面です。AIによるレビューを導入するにあたっては、以下の点も非常に重要になってきます。

• モデルの説明責任: AIがなぜそのレビュー結果を出したのか、その根拠を説明できる仕組みが求められます。
• ログ取得と監査: AIが行ったレビューの履歴や判断過程を記録し、後から監査できるようにすることが重要です。
• 承認権者との役割分担: 最終的な承認は人間の責任であるため、AIのレビュー結果をどこまで信頼し、どこから人間が最終判断するのか、役割分担を明確にすることも必要です。

OpenAI：AIの可能性を切り拓く先駆者

まずは、生成AIブームの火付け役とも言えるOpenAIです。彼らは「安全な汎用人工知能（AGI）を開発し、全人類に利益をもたらす」という壮大なミッションを掲げています。

• 革新的なモデル開発: ご存知の通り、ChatGPTやGPT-4oといった大規模言語モデル（LLM）の開発で世界を驚かせました。これらのモデルは、膨大なテキストデータから学習することで、人間が書いたような自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたり、さらにはプログラムコードまで書くことができます。
• APIを通じた汎用的な提供: 彼らのモデルは、APIを通じて多くの企業や開発者に提供されており、様々なアプリケーションやサービスに組み込まれています。私たちの詳細設計書レビューの文脈でも、一般的な用語や概念のチェック、文章表現の改善提案などに活用できるでしょう。
• Microsoftとの戦略的提携: Microsoftからの巨額の投資を受け、Azureのクラウドインフラを活用してモデル開発を加速させています。これにより、彼らのモデルはより多くのユーザーに、より安定的に届けられるようになっています。

Google：AIの民主化を掲げる巨艦

次に、長年にわたりAI研究の最前線を走ってきたGoogleです。彼らは「世界の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて役立つものにする」というミッションのもと、AIの民主化を推進しています。

• Geminiシリーズ: OpenAIのGPTシリーズに対抗する形で開発されたのが、マルチモーダルAIモデル「Gemini」です。テキスト、画像、音声、動画など、多様な情報を同時に理解し、処理できる点が大きな特徴です。これにより、設計図や図表が含まれる詳細設計書レビューにおいても、より高度な分析が可能になることが期待されます。
• Vertex AI: Google Cloudが提供する統合型AIプラットフォーム「Vertex AI」では、Geminiを含む様々な基盤モデルを利用したり、独自のカスタムモデルを構築・デプロイしたりすることができます。私たちインフラエンジニアとしては、このプラットフォーム上でAIモデルのライフサイクル全体を管理するスキルが重要になってくるでしょう。
• 研究と応用の両輪: Googleは、Transformerなどの基盤技術を生み出す基礎研究と、Google検索やGoogleアシスタント、そして自動運転のWaymoなど、具体的なサービスへの応用を両輪で進めています。

Microsoft：Copilot戦略でビジネスシーンを席巻

そして、OpenAIとの強力なパートナーシップを背景に、AIをビジネスアプリケーションに深く組み込んでいるのがMicrosoftです。彼らの戦略は、まさに「Copilot（副操縦士）」という言葉に集約されています。

• Copilotの多角展開: Windows、Microsoft 365、GitHub、Dynamics 365など、Microsoftの主要な製品群に「Copilot」として生成AI機能を統合しています。これにより、Wordでの文書作成、Excelでのデータ分析、Outlookでのメール作成、Teamsでの会議要約といった日々の業務が、AIによって劇的に効率化されています。詳細設計書作成やレビューにおいても、Copilotが資料作成やコメント生成の強力なアシスタントとなるでしょう。
• Azure OpenAI Service: OpenAIのモデルをAzureのインフラ上で提供する「Azure OpenAI Service」は、企業がエンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス要件を満たしながら、OpenAIの技術を活用できる環境を提供しています。これは、特に機密性の高い設計書データを扱う上で重要な選択肢となります。
• AI開発環境の提供: Azure Machine Learning (ML Studioは過去の名称で、現在はAzure Machine Learningの一部として機能が統合されています) のようなツールを通じて、開発者がAIモデルを構築、訓練、デプロイ、管理できる包括的な環境を提供しています。

Amazon：SageMakerで機械学習開発を支援

最後に、クラウドインフラの雄であるAmazonです。彼らは「地球上で最も顧客中心の企業であること」を掲げ、AIの分野でもその哲学を貫いています。

• Amazon SageMaker: 機械学習（ML）のあらゆるステップを効率化するためのフルマネージドサービスです。データの準備からモデルの構築、訓練、デプロイ、そして管理まで、データサイエンティストやMLエンジニアが簡単にMLプロジェクトを進められるよう設計されています。詳細設計書レビューの文脈でLocal AIを構築する場合、SageMakerは強力な開発基盤となるでしょう。
• Amazon Bedrock: 以前も触れましたが、AnthropicのClaudeやAI21 LabsのJurassic、CohereのCommandなど、主要な基盤モデル（Foundation Models）をAPI経由で利用できるフルマネージドサービスです。これにより、自社で大規模なモデルを構築するリソースがなくても、最先端の生成AIを手軽に利用し、設計書レビューなどの業務に組み込むことが可能になります。
• 自社AIモデルの開発（Novaなど）: そして、先日話題になった「Nova」のように、Amazon自身も超大規模な基盤モデルの開発に力を入れています。これは、自社のクラウドインフラとAI開発力を最大限に活かし、市場での競争力をさらに高めようとする動きです。

AIレビュー対決を支えるこれらの巨大企業たちは、それぞれ異なる強みと戦略でAI開発を推進しています。OpenAIはモデルの革新性、GoogleはAIの民主化とマルチモーダル、Microsoftはビジネスアプリケーションへの統合、Amazonはインフラとマネージドサービスでの支援。

私たちITインフラエンジニアは、これらの企業の動向を注視し、それぞれのサービスの特性を理解することが、これからの時代を生き抜く上で不可欠です。AIを単なるツールとしてではなく、私たちの能力を拡張し、より創造的な仕事に集中するための「パートナー」として捉えることが重要だと、私は千葉の地から強く思いますね。

AIが発見した問題点を最終的に判断し、より良い解決策を導き出すのは、やはり私たちエンジニアの役割です。AIと人間が協力し、これまでにない価値を生み出す未来に、私は大いに期待しています。