MCP入門――生成AIアプリ本格開発

 購入しました。分かり易く書かれていて、参考になりました。

MCPサーバをPythonにすれば簡単そうでしたが、そもそも生成AI用のAPIをスケジュールナースは備えていません。そこで、生成AI用のAPIを策定する必要があります。Copilotの提案をそのまま受け入れるのではなくて、精査して設計する必要があります。

既に何十ものExcel用MCPサーバ実装が公開されているので、予定編集のAPIは、これを参考にすれば良さそうです。

問題は、制約に関することです。従来の考えていたアプローチは、構造化Jsonを公開し、これを生成AIが解釈して、編集するものでした。しかし、それは、生成AIの学習がつきまとい、市井のGPU資源では時間がかかりすぎ、日進月歩のAI業界では、常にキャッチアップするのは容易ではない、という問題がありました。

その点、今回のアプローチは、構造化Jsonを公開する必要はありません。自然言語によるトップダウン的設計手法、一言で言うと大雑把なプロジェクト作成手助けツールです。生成AI指示によるインタラクティブ環境で、大枠のプロジェクトひな型を作ることが目標です。全てを生成AIによるものではありません。大枠のプロジェクトが出来た後、細かな修正は、従来通りGUI操作によるイメージしています。

コパイにイメージを描かせたら、的が外れたものが出来ました。

とりあえず、このアプローチであれば、生成AIの進歩とは切り離しが出来ます。生成AIはユーザサイドで選べばよいです。生成AIモデルは無料・サブスク等ありますが、ユーザ側で選びます。セキュリティ上、生成AIモデルをローカルに持ちたい場合もあるかと思いますが、その選択も可能です。この場合外部ネットの通信はありません。ローカルLLMは、当然、最先端のAIモデルからは、劣りますが、次の事例のように、現在の最先端の性能に、2－3年遅れでキャッチアップする可能性は、十分にあります。（メモリ容量がネックですが、現在の最新マザーは、256GBサポートできます。現在メモリ価格が高騰している背景もLLMがあると思います。）

ローカルLLMで遊んでみる #ollama - Qiita

さらに、言語の制約はありません。日本語で聞いたら日本語で答えてくれるのは、生成AIサイドでやってくれます。スケジュールナース側で設計すれば良いのは、APIだけと言ってもよいかもしれません。

看護師・介護士シフト勤務表に限れば、そこそこ所望のプロジェクトが出来るような気がします。（その他の業種では、それほど知見がある訳ではないので、難しいと思います。）

つまり、プロジェクト作成サービスの置き換え、を目指していることになります。