AIを「使いこなす側」に回るというのはこういうことなんですよね。

先日、あるセキュリティSaaS企業の事例を読んでいて、ちょっと驚きました。

何が起きたか

その会社はデータパイプラインの中で、JSONataというJSON変換言語を使っていたんですよね。でも、JSONataのリファレンス実装はJavaScript製で、自社のシステムはGo製。なのでずっと「GoからJavaScriptプロセスにRPCで呼び出す」という方法を取っていた。

これが毎秒何十億ものイベントに対して走るので、クラウドのコンピュートコストが年間約3000万円に膨らんでいたらしいんです。しかも増え続けていた。

どう解決したか

あるエンジニアが、「Cloudflareがこういうアプローチでやっていたな」と思い出したわけです。AIにテストスイートを渡して、テストが全部通るまで実装させる、という方法。

それをそのまま自社の問題に当てはめて、JSONataのGo実装「gnata」を作り始めた。

結果：

  • 所要時間：7時間
  • AIトークン代：約6万円（$400）
  • 処理速度：1,000倍向上
  • 年間コスト削減：約5000万円（$500K）

    • 私が思うこと

    ROIが1,000倍超えてるんですよ、これ。

    もちろん、「AIに丸投げして7時間でできた」というのは少し単純化されていて、実際にはそのエンジニアがJSONataの仕様をちゃんと理解していたからこそできた話だと思います。でも、それは逆に言えば「仕様を理解していれば、AIが実装の手を動かしてくれる」時代になったということでもある。

    中小企業やスタートアップにとって、これはすごく希望のある話だと思っています。大きなエンジニアリングチームがなくても、「何が問題か」「どう解決すべきか」を理解しているなら、AIと組み合わせることで驚くような成果が出せる可能性がある。

    AIを使いこなす側に回る、というのはまさにこういうことだと感じました。

    元記事：[We Rewrote JSONata with AI in a Day, Saved $500K/Year](https://www.reco.ai/blog/we-rewrote-jsonata-with-ai)

    📰 参考：https://www.reco.ai/blog/we-rewrote-jsonata-with-ai
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