※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
What Will Happen to the Full-Stack Framework in the Future? - DEV Community
意訳+要約
フルスタック・フレームワークは今後どうなるのか？
このブログは、フルスタックフレームワークの未来について論じています。
フルスタックフレームワークとは、Webアプリケーションのフロントエンドとバックエンド両方を開発するために使用できるフレームワークです。フルスタックフレームワークは、開発者の生産性を向上させ、Webアプリケーションの開発をより簡単にすることができます。
しかし、フルスタックフレームワークにはいくつかの課題もあります。まず、フルスタックフレームワークは複雑になる傾向があり、学習と使用が難しい場合があります。また、フルスタックフレームワークは、特定のニーズに適していない場合があります。
このブログの著者は、フルスタックフレームワークの未来は、データ層の抽象化とコード生成に焦点を当てると考えています。データ層は、Webアプリケーションのパフォーマンスとセキュリティに重要な役割を果たします。データ層の抽象化により、開発者はデータ層の複雑さを隠すことができ、コード生成により、開発者は手動でコードを書く時間を節約できます。
また、AIはフルスタックフレームワークの改善に役立つ可能性があります。AIは、開発者の作業を自動化したり、開発者の意思決定を支援したりすることができます。
以下に、このブログの重要な点を箇条書きでまとめます。
- フルスタックフレームワークは、Webアプリケーションの開発をより簡単にすることができますが、いくつかの課題もあります。
- フルスタックフレームワークの未来は、データ層の抽象化とコード生成に焦点を当てると予想されます。
- AIは、フルスタックフレームワークの改善に役立つ可能性があります。
Bardさんに聞いてみた
Ｑ：AIがフルスタックフレームワークでどのように活用されるのでしょうか？
AIは、フルスタックフレームワークの改善に役立つ可能性があります。具体的には、AIは次のことに使用できます。
- 開発者の作業を自動化します。たとえば、AIは、コードの生成、テストの実行、デプロイの自動化に使用できます。
- 開発者の意思決定を支援します。たとえば、AIは、パフォーマンスの向上、セキュリティの強化、ユーザーエクスペリエンスの向上に役立つ推奨事項を提供できます。
このブログの著者は、AIがフルスタックフレームワークの未来において重要な役割を果たすと考えています。特に、AIは、宣言型フレームワークの理解と操作に使用できると考えています。宣言型フレームワークは、開発者が何を達成したいかを記述するだけで、どのように達成するかを記述する必要がないフレームワークです。これにより、AIはフレームワークをより簡単に理解し、開発者の作業を自動化することができます。
具体的には、AIは次の方法で宣言型フレームワークを理解および操作できます。
AIは、宣言型フレームワークの理解と操作を改善することで、開発者の生産性を向上させ、Webアプリケーションの開発をより簡単にすることができます。
このブログでは、ChatGPTという大規模な言語モデルが、宣言型フレームワークの理解と操作に使用される例として紹介されています。ChatGPTは、テキストを生成するAIモデルです。このモデルは、テキストの生成だけでなく、コードの生成にも使用できます。ChatGPTは、宣言型フレームワークの文法とセマンティクスを学習することで、宣言型フレームワークで記述されたコードを生成することができます。
AIは、フルスタックフレームワークの未来において、開発者の生産性を向上させ、Webアプリケーションの開発をより簡単にする可能性を秘めています。
Ｑ：フレームワークの使い方からAIの使い方を学習するに変わるだけだと思うのですが、学習コストは減るのでしょうか？
学習コストの減少は、AIの活用の程度によって異なります。
AIがフレームワークの使い方を完全に自動化した場合、開発者はフレームワークの使い方を学習する必要がなくなります。これにより、学習コストは大幅に減少するでしょう。
しかし、AIがフレームワークの使い方を完全に自動化することは、現時点では難しいと考えられます。AIは、フレームワークの文法とセマンティクスを学習する必要がありますが、フレームワークのコードベースは膨大であり、学習には時間と労力がかかります。
現実的なシナリオでは、AIはフレームワークの使い方を部分的に自動化します。たとえば、AIは、コードの生成やテストの実行などの単純な作業を自動化しますが、複雑な作業は開発者自身が行う必要があります。
この場合、学習コストはフレームワークの使い方を学習するコストとAIの使い方を学習するコストの両方がかかります。フレームワークの使い方を学習するコストは、AIがフレームワークの使い方を自動化することで減少しますが、AIの使い方を学習するコストは新たに発生します。
総合的に判断すると、AIの活用により学習コストが完全になくなる可能性は低いと考えられます。しかし、AIの活用により、学習コストが一部削減される可能性は十分にあります。
具体的には、以下のようなメリットが考えられます。
AIの活用により、フルスタックフレームワークの学習がより簡単で効率的になる可能性があります。
Ｑ：ChatGPTのような汎用的なAIよりも、フレームワークに特化したAIの方が重要な気がしますが、意見を聞かせてください。メリット・デメリットについても解説をお願いします。
フレームワークに特化したAIの方が重要なという意見は、概ね正しいと思います。
汎用的なAIは、さまざまなフレームワークを理解して操作することができます。しかし、フレームワークごとに文法やセマンティクスが異なるため、汎用的なAIはすべてのフレームワークを完全に理解することはできません。そのため、汎用的なAIは、フレームワークの使い方を完全に自動化することはできません。
一方、フレームワークに特化したAIは、特定のフレームワークの文法とセマンティクスを深く理解することができます。そのため、フレームワークの使い方を完全に自動化することが可能です。
フレームワークに特化したAIのメリットは、以下のとおりです。
フレームワークに特化したAIのデメリットは、以下のとおりです。
総合的に判断すると、フレームワークに特化したAIは、フルスタックフレームワークの開発と利用をより効率的かつ効果的にするために、重要な役割を果たすと考えられます。
具体的には、以下のようなシナリオでフレームワークに特化したAIが活用されると考えられます。
今後、フレームワークに特化したAIの開発が進むことで、フルスタックフレームワークの利用がより身近なものになるでしょう。
感想＋雑記
フルスタックをゼロから学べと言われたら、Noと言いたくなるのは、分かる。
Javaのバックエンドエンジニアだが、Spring以外のフレームワークをゼロから学んで開発しろと言われたら、やる気は出ない。
最初の一歩を補助するという意味であれば、AIの活用は推進すべきだと思う。
生成AIとしては、若干怪しいところがあるイメージ。
今の生成系は、生成するところをコーディングしてあって、特殊ケースに対応できなかったりしている。
それで、よく問い合わせしたり、「なんで？？」で迷ったりすることが多発してる印象。
生成AIになっても、それが解消できるのかは、正直怪しい。
生成されたものが正しいって分からないのが、ものすごい面倒な気がする。
コンパイル系の言語なら、コンパイルである程度ソースの妥当性は検証できるけど、そうじゃないコードはどうするんだろう？
活用方法は、定期的にウォッチして、優位性を確保したい。
