AIを使い倒すエンジニアの思考法

ChatGPTやCopilotをはじめとする生成AIの普及により、エンジニアの開発業務は大きく変化しています。

一方で、「AIが出力したコードによる不具合の発生」や「AIへの依存による自身のスキル停滞」といった不安を抱える方も少なくありません。

本授業では、コーディングや設計・要件定義の各工程において、AIに委ねる領域と人間が判断すべき境界線を整理します。

単に動くだけではない、実務要件を満たす「任せられるコード」を見極める検証の視点を押さえ、AIと効果的に協業しながらエンジニアとしての専門性と市場価値を高めるための思考法を身につけます。

【このコースについて】

• 全1回の授業です。

【この授業で学べること】

• 開発プロセスにおけるAIへの委任範囲と人間が担うべき領域の切り分け方
• 「動くコード」と「実務で任せられるコード」を見極めるための品質検証基準
• AIとの協業を通じて自身の専門性やスキルを高めるための思考法

【利用シーン】

• AIが生成したコードや設計案を実際の開発環境に導入する前に、品質や整合性を検証する場面
• 設計補助や要件整理において、AIを活用する範囲と自身が意思決定を行う範囲を判断する場面
• 日常的な開発業務で生成AIを活用しながら、自身のエンジニアとしてのスキル向上につなげるアプローチを検討する場面

【授業構成】

 　1. AI時代のいま — 開発の現場で何が起きているのか

　 2. その「不安」の正体 — なぜ不安を感じるのか

　 3. 解消法① 正しさは『テストとレビュー』で確かめる

    4. 解消法② 理解不足は『基礎の幅広い習得』で埋める

    5. 実践 — 明日からのAIとの付き合い方

【こんな人におすすめ】

  ChatGPTやCopilotなどの生成AIを開発や設計補助に取り入れているが、出力内容の検証精度に不安がある方

• AIの生成したコードで不具合を経験し、どこまで頼ってよいかの判断基準を明確にしたい方
• AIの回答に頼りすぎず、自分自身の開発スキルや理解度を維持・向上させたい方

【対象職位】

• 若手・一般社員（エンジニア職）
• 中堅・リーダー