生成 AI によってもたらされるアプリのアーキテクチャ変革

1. はじめに

アプリ開発の世界では、長らく MVC（Model-View-Controller）アーキテクチャが主流でした。しかし、生成 AI の登場により、アプリの設計思想が新たな段階へと進化しつつあります。その新しいアーキテクチャが「MVA（Model-View-AI）」です。本記事では、MVA の概念を解説し、開発者が考慮すべきポイントや適したユースケースについて紹介します。

2. MVA とは何か？

MVA は「Model-View-AI」の略で、従来の MVC アーキテクチャにおける「Controller」の役割を生成 AI が担う形態を指します。生成 AI がリクエストに対する課題の分析や対応方法を自動的に生成することで、アプリケーションの開発プロセスが大幅に簡略化される可能性があります。

3. 従来の MVC との違い

• MVC:

  • Model: データやビジネスロジックを管理する役割
  • View: ユーザにレスポンスを返すインターフェスの役割
  • Controller: ユーザからのリクエストを処理し、Model と View をつなぐ役割

• MVA:

  • Model: データやビジネスロジックを管理する役割（MVC と同様）。
  • View: ユーザにレスポンスを返すインターフェースの役割（MVC と同様）。
  • AI: ユーザからのリクエストの意図を理解し、適切な応答やアクションを生成する役割

MVA では、Controller の役割が生成 AI に置き換わることで、リクエスト処理の柔軟性が飛躍的に向上します。

4. MVA のメリット

1. 開発の簡略化
   生成 AI がリクエストの処理を自動化するため、Controller の設計や実装にかかる労力が削減されます。特に、複雑な条件分岐や動的な応答が求められるアプリで効果を発揮します。

2. ユーザー体験の向上
   AI がユーザの意図を深く理解し、パーソナライズされた応答を生成することで、より直感的で満足度の高い体験を提供できます。

3. スケーラビリティの向上
   AI が動的に対応を生成するため、アプリの機能追加や変更が容易になります。

5. MVA の課題

一方で、MVA にはいくつかの課題も存在します。

1. 応答の一貫性の欠如
   生成 AI の特性上、同じリクエストに対して異なる応答を生成する可能性があります。これにより、ユーザが混乱するリスクがあります

2. AI のトレーニングとメンテナンス
   高品質な応答を生成するためには、AI モデルのトレーニングデータやチューニングが重要です。これには専門知識とリソースが必要です

3. 倫理的・法的な問題
   生成 AI が誤った情報を提供したり、意図しない応答を生成した場合の責任問題が発生する可能性を排除する必要があります

6. MVA に適したユースケース

MVA はすべてのアプリケーションに適しているわけではありません。以下のようなユースケースで特に効果を発揮します。

1. カスタマーサポートアプリ
   ユーザーからの問い合わせに対して、生成 AI が即座に適切な回答を提供。FAQ の自動生成や、複雑な問い合わせへの対応が可能です

2. 教育アプリ
   学習者の質問に対して、AI が個別に応答を生成。学習進度や理解度に応じたパーソナライズされた指導が実現します

3. E コマースアプリ
   ユーザーの嗜好や購入履歴をもとに、AI が商品を提案。チャットボットを通じた自然な対話型ショッピング体験を提供します

4. クリエイティブツール
   ユーザーの指示に基づいて、AI がデザインや文章を生成。プロトタイプ作成やアイデア出しの効率化に寄与します

7. 開発者が考慮すべきポイント

MVA を採用する際、開発者は以下の点を考慮する必要があります。

1. AI モデルの選定
   アプリケーションの目的に応じて、適切な生成 AI モデルを選定することが重要です。例えば、GPT 系モデルや画像生成モデルなど、用途に応じた選択が求められます。

2. ユーザー体験の設計
   AI の応答が一貫性を持ち、ユーザーにとって直感的であるように設計する必要があります。必要に応じて、AI の応答を制約するルールを設定することも検討しましょう。

3. セキュリティとプライバシー
   ユーザーデータを AI が処理する場合、データのセキュリティとプライバシー保護を徹底する必要があります。GDPR や CCPA などの規制に準拠することも重要です。

4. AI のモニタリングと改善
   AI の応答を定期的にモニタリングし、必要に応じて改善を行う仕組みを構築することが求められます。

8. MVA の実装例

次に MVA を実装する具体な手段をいくつか紹介します。どちらも OpenAI の Function Calling の機能をベースとした機能ですが、実装方法が多少異なります。

OpenAI - Function Calling 機能

WIP

Semantic Kernel - Planner 機能

WIP

9. まとめ

MVA（Model-View-AI）は、生成 AI の力を活用してアプリケーション開発を次のレベルへ引き上げる新しいアーキテクチャです。開発の簡略化やユーザー体験の向上といったメリットがある一方で、応答の一貫性や AI のメンテナンスといった課題も存在します。

MVA を成功させるためには、適切なユースケースの選定と、AI の特性を理解した上での設計が重要です。生成 AI がもたらす新たな可能性を活用し、次世代のアプリケーション開発に挑戦してみてはいかがでしょうか？

10. 参考サイト

• OpenAI Function Calling
• Semantic Kernel - Planner とは