アソビュー！ - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiitaの6日目（裏面）です。
アソビューで座席指定システムのエンハンスに携わっている東郷です。

はじめに

エンジニアの皆さん、日々の仕事で技術に向き合う中で、「遊び心」を忘れてしまってはいませんか？
この記事では、私が業務外の余暇に取り組んだ自由研究の体験をもとに、気軽に技術の世界を探求する素晴らしさをお伝えできればと思います！

自由研究のきっかけ

社内コミュニケーション施策の一環で「Slackでどんな絵文字が使われているか」を調査した際、カスタム絵文字が1000種類以上も登録されていることに驚きました。その中にはユーモラスな絵文字も多く、「文脈に応じて最適な絵文字を返せたら面白いかも」と思ったのが自由研究の出発点です。

Slackリアクションツールの試作

このの自由研究では、OpenAIのAPIを活用し、Slackメッセージの内容に応じた絵文字を提案する仕組みを試作しました。完成版ではなく、アイデアを形にしてみる実験的な取り組みです。

大まかな仕組みは以下の通りです。

フローの説明

①② SlackメッセージをOpenAIに送信
OpenAIのAPIにSlackのメッセージを送信し、内容に応じた適切な絵文字を生成してもらいます。
例: 「母の日に体験ギフトを贈りませんか？」 → 🎁（ギフト）

③ カスタム絵文字との対応づけ
OpenAIが返却する標準絵文字に基づき、Slackで利用されるカスタム絵文字をマッチングします。
手法: Slack APIを使い、過去のメッセージで同時に使われたリアクションをクラスタリング。OpenAIが生成した絵文字と意味の近いものを返します。
例: 🎁 →
絵文字クラスタリングの様子

結果の表示
生成されたカスタム絵文字候補をリスト形式で取得し、確率的に高い順で候補を出せるようにしてみました。

自由研究から得た気づき

生成AIの可能性を実感
AIを活用することで、プログラムでは困難な「ニュアンス」や「文脈」を処理できる時代になったと感じました。
AI導入に必要な工夫を学ぶ
実際にAIをサービスに組み込む際の課題や工夫点について、具体的なイメージを得られました。
生成AIの支援でスムーズな開発が可能
ChatGPTを活用することで、モデル構築の難しい部分をシンプルに実現できたことも大きな収穫でした。

その他の自由研究

動画をスライドに分割し、メタデータでアクセス可能にする試み
動画をスライド化し、後から検索できる仕組みを試してみました。動画はあるけどスライドが共有されていないLT会を後で見返す目的で作ってみました。メタデータを検索して対応するスライドの位置を返す仕組みが実現できたので、動画を直接扱うよりサイズやネットワークの面で扱いやすい場面があるかもと思いました。

テストデータ生成を簡略化するDSLの開発
テストデータを効率よく生成するためのドメイン固有言語（DSL）を開発してみました。生成AIを使ってダミーデータを作る場合、プロンプトが複雑になったり大量データを作ることはトークンの関係で難しい課題がありました。SQLライクに書けて、親子関係のあるテーブルのデータを整合性を保ちつつ、現実に近いダミーデータを返してくれて大量生成可能をコンセプトに作ってみました。

チャットで入力フォームを設定する試み
入力フォームの項目が多いと入力が大変と思うことがあります。チャットに日本語を入れたら反映してくれる機能をコンセプト実装してみました。OpenAIのStructured Outputsを利用してJSONスキーマを利用することでそれっぽく実現できました。今後管理画面などで使う機会があるかも。