日々の開発や調査、設計補助において、ChatGPTやCopilotなどの生成AIを活用する場面が急速に増えています。一方で、「生成されたコードを採用したものの思わぬ不具合が発生した」「AIの回答に頼り切りになっており、自分自身の理解が追いついていない気がする」といった不安や課題感を抱えているエンジニアも少なくありません。
本授業では、コーディング・設計・要件定義といった一連の開発プロセスにおいて、AIに任せる範囲と人間が判断すべき領域の境界線を整理します。単に「動くコード」を得るだけでなく、開発要件やプロダクト品質に合致した「任せられるコード」を見極めて検証するための視点を解説します。AIを効果的に取り入れながら、自身のエンジニアとしてのスキルや提供価値を高めていくための協業思考を整理していきましょう。
【このコースについて】
【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
- 「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】
