※本記事は、ChatGPT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
意訳+要約
2024年の新興技術動向： AI、API、オートメーションの最新動向
最新の技術動向を以下にまとめました：
AIの進化
APIの重要性
自動化の進化
- AIとRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が業務自動化を推進。特にホワイトカラーの業務に影響。
- オーケストレーションプラットフォーム（例：Conductor）による複雑な業務プロセスの自動化が進展。
これらの技術は、業務効率化と生産性向上を促進し、企業が高付加価値の業務に集中できるようサポートします。
ChatGPTへのQA
Ｑ：API as a Productとは何ですか？
「API as a Product」は、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）を単なる技術的手段ではなく、一つの製品として扱う概念です。このモデルでは、APIが商業的価値を持ち、顧客に提供されるサービスや製品として位置付けられます。例えば、StripeやTwilioはAPIを通じて決済や通信機能を提供し、それ自体が収益源となっています。API as a Productは、APIの設計、管理、マーケティングに重点を置き、開発者体験を向上させることを目的としています。
Ｑ：AIとAPIの担当領域について説明してください
AIとAPIの担当領域は次のように分けられます：
AIの担当領域
- データ分析：大量のデータから有用な情報やパターンを抽出します。
- 機械学習：アルゴリズムを使ってデータから学び、予測や分類を行います。
- 自然言語処理（NLP）：テキストデータの理解や生成を行います。
- 画像認識：画像データから情報を抽出し、分類や認識を行います。
APIの担当領域
- データのやり取り：システム間でデータを送受信する役割を担います。
- サービスの統合：異なるシステムやサービスを連携させます。
- 機能提供：外部アプリケーションに特定の機能（決済、認証など）を提供します。
AIとAPIの連携
- AIモデルのアクセス：APIを介してAIモデルを呼び出し、予測や分析結果を取得します。
- 自動化：APIを通じてAIを利用し、業務プロセスを自動化します。
- リアルタイム応答：チャットボットや音声アシスタントがAPIを使ってリアルタイムで情報を取得し、応答します。
これにより、AIの高度な分析能力とAPIの柔軟な統合能力が組み合わさり、効率的なシステムが構築されます。
感想＋雑記
分析がAIの領分で、連携がAPIの領分ってことね。
生成AI系は、まだ使ったことがないな。いや、語弊があるか。使ったことはあるけど、精度的な問題で生成されたものをそのまま使ってない。
生成された内容を理解したうえで、手を入れて使ってることがおおい。
どっちかというと、個人的には、生成AIよりも、ググるときのヒントを出してくれるのに使ってる。
確率論だから、AIの出してくる情報を鵜呑みにできないのが怖いところよね。
最近は、もっぱらAPIばっかり作ってる。
APIが結局汎用性高くて、使い回しやすいんだよな。
APIに特化したFWとか出てきてもいい気がするが、何かあるんかな？
使ったことがあるFWでは、やっぱりSpringBootがトップクラスに作りやすい。
自動化は、あんまり詳しくないんだよなぁ。。。
RPAでいろいろやってるのは知ってるけど。
AIとAPIを駆使して、タスクの自動化をするんじゃないかなと思ってる。
