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さて、世の中ではAI開発全盛期という感じで、とにもかくにも全盛期という感じになってきているので、今回は私自身の活用状況について書いていく。
あらかじめ断りを書いておくと、世の中の人ほど活用できてはいない。
今のところは簡単なツール作りや、実装の部品作りといった、小規模用途に利用していて、開発工数の圧縮には便利だと感じている。
開発でLLMを使ってみた事例
仕事ではなく趣味の開発の話。
事例1：MarkdownをYAMLに変換するスクリプトの作成
私は職務経歴書をWordで作っているのだが、WordそのままだとLLMに読ませるのはしんどい。
そこでLLMに読ませる形にしたいが、Markdownはそこまで構造的ではない。なのでYAMLにすることにした。
単刀直入にやるならWordファイルの中身をLLMに渡し、「これをYAMLにしてください」というのが恐らく一般的で、最も手っ取り早いだろう。
しかし私はそれを避けた。私の経歴書はかなり長く、LLMがどこかでミスをしていた場合、それをレビューするのは至難の業だからだ。例えば経歴の一部がLLMによって書き換えられていたりするリスクは拭えない。
なので私はLLMにWordファイルから切り出したプレーンテキストをYAMLに変換するスクリプトを書くことを依頼した。これであればレビューするのはコードそのもので良いし、静的コードは基本的に文脈を見て判断して勝手に書き換えることはしないし、仮にそんな処理があったとしてもそんなものはコードを見ればわかるからだ。
作らせたのはSESや受託系の経歴書にありがちな、死ぬほど繰り返される案件ごとの経験セクションだ。職務経歴書の中でも職務要約だとか、活かせる経験みたいな単純な文章セクションは手作業でどうにもなるので、そこは手で移植すればいいが、繰り返しはしんどい。
というわけで次のようなものを書いてもらった。これで9割はうまく変換してくれたし、後はざっと目検して行って変換にしくじっている部分を直して対応した。
要はLLMに変換させるのではなく、LLMに変換ツールを作らせると間違いが少ないという話だ。
#!/usr/bin/env perl
use strict;
use warnings;
use utf8;
binmode(STDIN, ':utf8');
binmode(STDOUT, ':utf8');
my $input = do { local $/; <STDIN> };
# 複数のプロジェクトを分割（日付パターンで分割）
my @projects = split(/(?=\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2})/, $input);
print "projects:\n";
for my $project (@projects) {
next if $project =~ /^\s*$/;
parse_project($project);
}
sub parse_project {
my ($text) = @_;
# 時期を抽出
my ($period) = $text =~ /^(\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2})/m;
return unless $period;
# タイトル（時期の後の行）
my ($title) = $text =~ /^\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2}\s*\n(.+?)(?:\t|規模|$)/m;
$title //= '';
$title =~ s/^\s+|\s+$//g;
# 要員数
my ($members) = $text =~ /要員数\s*\t?\s*(\d+名)/;
$members //= '';
# 役割
my ($role) = $text =~ /役割\s*\t?\s*([^\t\n]+)/;
$role //= '';
$role =~ s/^\s+|\s+$//g;
# プロジェクト概要
my ($overview) = $text =~ /【プロジェクト概要】\s*\n(.*?)(?=\n\s*\n|\n【|$)/s;
$overview //= '';
$overview =~ s/^\s+|\s+$//g;
$overview =~ s/\n\s*/\n/g;
# 主な業務
my ($tasks) = $text =~ /【主な業務】\s*\n(.*?)(?=\n\s*\n|\n【|$)/s;
$tasks //= '';
$tasks =~ s/^\s+|\s+$//g;
# 実績・取り組み
my ($achievements_text) = $text =~ /【実績・取り組み】\s*\n(.*?)(?=\t要員数|\n開発環境|$)/s;
$achievements_text //= '';
# 開発環境セクションを抽出
my ($dev_env_text) = $text =~ /開発環境\s*\n(.*?)$/s;
$dev_env_text //= '';
# 出力
print " - 時期: $period\n";
print " 内容: $title\n";
print " 要員数: $members\n";
print " 役割: $role\n";
# プロジェクト概要
print " プロジェクト概要: |-\n";
for my $line (split /\n/, $overview) {
print " $line\n" if $line =~ /\S/;
}
# 主な業務
print " 主な業務:\n";
print " - $tasks\n";
# 実績・取り組み
print " 実績・取り組み:\n";
parse_achievements($achievements_text);
# 開発環境
print " 開発環境:\n";
parse_dev_env($dev_env_text);
}
sub parse_achievements {
my ($text) = @_;
# 実績項目をパース（タイトル + 説明の形式）
my @items;
my $current_title = '';
my $current_desc = '';
for my $line (split /\n/, $text) {
$line =~ s/^\s+|\s+$//g;
next if $line eq '';
# 新しい項目タイトル（短い行で次の行に説明がある）
if ($line =~ /^(.+?)$/ && length($line) < 30 && $line !~ /。$/) {
if ($current_title) {
push @items, { title => $current_title, desc => $current_desc };
}
$current_title = $line;
$current_desc = '';
} else {
$current_desc .= ($current_desc ? "\n" : '') . $line;
}
}
if ($current_title) {
push @items, { title => $current_title, desc => $current_desc };
}
for my $item (@items) {
print " - $item->{title}: |-\n";
for my $desc_line (split /\n/, $item->{desc}) {
print " $desc_line\n" if $desc_line =~ /\S/;
}
}
}
sub parse_dev_env {
my ($text) = @_;
my %sections;
my $current_section = '';
for my $line (split /\n/, $text) {
$line =~ s/^\s+|\s+$//g;
next if $line eq '';
if ($line =~ /^【(.+?)】$/) {
$current_section = $1;
$sections{$current_section} = [];
} elsif ($current_section) {
# カンマやスペースで分割し、バージョン番号を除去
my @items = split /,\s*/, $line;
for my $item (@items) {
$item =~ s/^\s+|\s+$//g;
# バージョン番号を除去（数字とドットのパターン）
$item =~ s/\s*[\d.]+\s*$//;
$item =~ s/\s+\d+(\.\d+)*$//;
push @{$sections{$current_section}}, $item if $item =~ /\S/;
}
}
}
# 順序を維持して出力
my @section_order = ('言語・FW', 'インフラ', 'ドキュメント', 'CI/CD', 'VCS');
for my $section (@section_order) {
next unless exists $sections{$section};
print " $section:\n";
for my $item (@{$sections{$section}}) {
print " - $item\n";
}
}
# 定義順以外のセクションも出力
for my $section (keys %sections) {
next if grep { $_ eq $section } @section_order;
print " $section:\n";
for my $item (@{$sections{$section}}) {
print " - $item\n";
}
}
}
入力に使ったワードファイルのフォーマットは以下のような内容だ。
[企業情報A]
[案件情報1]
[案件情報2]
...
[企業情報B]
[案件情報1]
[案件情報2]
...
ツールの想定漏れにより一部手修正しているが、低いレビューコストと最低限の手作業で完遂でき、LLMに読ませて分析させられる経歴書を作れたので、結果としてこれはよかった。
事例2：adiaryのMarkdownパーサーへの脚注記法の追加
これは重い腰を上げてadiaryのMarkdownパーサーを脚注記法に対応させたでも書いた内容だ。
端的に言うと既存コードを読ませて部品程度の機能を書いてもらった。
そのまま愚直に書いてもうまく動かなったので、結合する部位などは適当に手直ししているが、これもLLMを使ったコーディングが役に立った一例だ。
ローカルLLMの利用状況
現状ではベンチマークを取るくらいしか出来ていないが、試したことを書き留めておく。
Ollamaからllama.cppに乗り換えようとして失敗した話
Ollamaよりllama.cppの方がCPUオフロードなどのチューニングができるので20〜100%程度のパフォーマンス向上が望めるみたいな情報も見かけたが、GitHubのCUDA対応バイナリを単に叩くだけではパフォーマンスが著しく劣化し、Reasoningの影響で、ただでさえ遅いのが余計に遅くなるなど、全く使い物にならなかった。
調べたところ-nglオプションでGPUオフロードを指定したり、--reasoning-budget 0を付加することでReasoningを防げるらしいがReasoningを防げるかどうかはモデルに依存するらしく上手く行かなかったし、-nglオプションも適切な値が謎だったので諦めた（コンテキストトークン長で変わるらしいが計算ツールがWindowsだとハングしたので調べられなかった）
llama.cppは元々mac用に開発されていてCPUオフロードが標準らしいのでWindowsで使うのは結構大変なのかもしれない。
Ollamaの動きを観察していた感じ、なんかいい感じにCPUオフロードとGPUオフロードを按分してくれてるように見えたので、Ollamaでも別に構わない気はした。
それとCPUに全部オフロードしても実用性は薄いが、それなりの速度で生成してくれるのが分かったのは収穫だった。
もし過去にこれを知っていればメモリ高騰前に128GBにしておきたかったと後悔した。何せ去年の8月に5万だったDDR5の32GBメモリ二枚組が、今や22万と、四倍以上も値上がりしていて、もはや手の出しようがない。
ああ、去年DDR4からDDR5に上げるときに64GBを維持せず、いつものように意味もなくメモリを盛っていれば…。
ローカルLLMの活用方法が見えない
たぶんLLMをチューニングする知識がないとどうにもならなさそう。RAGとかMCPとかLoraを自作できれば夢があるのかも？
30b程度のモテルだとClaude Opus 4.5の足元にも及ばないので、多分何かに特化させないと使いみちはないと思う。
PoeでGLM-7を試した感じ体感そこそこ使える気がしたので120b辺りなら実用性が期待できそうだが、これをまともに動かすにはNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellが必要らしく、こいつは140万円もするし、GMKtec EVO-X2 GMKtec EVO-X2でも実用速度で動くらしいが、LLM以外に使いみちのない端末のために貴重な電源と部屋のスペースを取られるのも困りものなので乗り気にはなれない。
まとめ
現状そこまでバチバチに使えているかといわれると、そこまで使えていないのが正直なところだとは思う。
例えばサブエージェントやスキルといったものや、MCP、RAG、ファインチューニング、Loraといったものは活用できていない。
まぁ徐々に使えるようになっていければいいのかなぁというところで、程々にやっていきたい。
ローカルLLMはまたなんかいい感じの情報が出たら試したい。Poeの利用料金もタダではないので…。
