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◆エンジニアの成長は、AIの使い方で決まる◆
「AIに頼りすぎて、自分は成長できていないのでは」
「気づけば、AIの提案にただ従っているだけになっている…」
AIを仕事で使う中で、そんな違和感を覚えたことはないでしょうか?
エンジニアに必要なのは、答えを出してくれる存在ではなく、自分の思考力と判断力を伸ばしてくれる「壁打ち相手」です。「一生使える思考のスキル」を身につけ、AIとの壁打ちを重ねることで、エンジニアとしての成長は加速していきます。
本書では、企画・設計・実装・問題解決という開発の流れに沿って、各フェーズにおけるAIとの壁打ちの実践例を解説します。
AIとの対話を通じて自分の考えを磨き、より良い判断を行う。そのプロセスを通じて、エンジニアとして成長し続けるための、「現場で生きる自走力」を身につけましょう。
■こんな方におすすめ
・AIを使って独学や自己研鑽を進めたい人
・AIに頼りすぎて、自分の実力が伸びていないと感じる人
・OJTや先輩のサポートが減り、自己成長の方法を模索している若手エンジニア
・ある程度コードは書けるが、設計・調査・学習法に課題を感じている人
■目次
序章 AIとの関係性を自覚する
第1章 AI時代の成長ルールを理解する
・1-1 成長速度は、PDCA サイクルを回した回数で決まる
・1-2 質問力で解くべき問題を見極める
・1-3 仮説構築力で結果を学びに変える
・1-4 言語化力で判断と行動を前に進める
・1-5 思考体力をつけ、サイクルを回し続ける
・1-6 AI活用の範囲と質を引き上げる
第2章 AIをを壁打ち相手にする対話の技術
・2-1 AIとうまく対話するための5つの基本原則を理解する
・2-2 ハルシネーションを前提に検証プロセスを設計する
・2-3 漠然とした「わからない」を分解する
・2-4 プロンプトをAIに考えさせる
・2-5 AIに複数案を出させて比較し、判断力を鍛える
・2-6 アイデアの弱点をAIに批判させ、補強する
・2-7 完璧主義を捨て、検証可能な状態でアウトプットを出す
・2-8 成果物の説明責任を果たす
第3章 企画 アイデアの解像度を上げ、価値を言語化する
・3-1 どう作るかを考える前に、なぜ作るかを明らかにする
・3-2 タスクの入力・出力・制約を整理し、全体像を掴む
・3-3 理想のユーザー体験からプロダクトの完成形を決める
・3-4 コンセプトを可視化する
・3-5 ユーザーの声を聞く
・3-6 大きな課題は細かいタスクに分解し、開発を前に進める
第4章 設計 技術選定からアーキテクチャを深掘りする
・4-1 設計を始める前に、判断するための軸を作る
・4-2 最適な技術を選ぶために、知識の外にある選択肢を探す
・4-3 選択肢を並べ、トレードオフを比較して判断する
・4-4 将来の変化を見据えて、設計判断の精度を上げる
・4-5 選んだ理由と選ばなかった理由を言語化して、設計判断を完成させる
第5章 実装 AIとともに進める、わかるコードの作り方
・5-1 実装前に目的と仕様を整理し、作業の道筋を立てる
・5-2 AIに実装を任せながら主導権を握り続ける
・5-3 動くだけのコードからわかるコードへ
・5-4 リファクタリングを通じて、コードと自分を成長させる
・5-5 テストでコードの確からしさを確認し、安心して前に進む
第6章 問題解決 動かない理由を仮説検証し、切り分け力を養う
・6-1 問題を構造化し、AIへ正確に伝える
・6-2 エラーを読み解き、仕組みを理解する
・6-3 思い込みを疑い、バグの原因を正しく絞り込む
・6-4 問題を振り返り、経験を成長につなげる
終章 自走型エンジニアの生存戦略
■著者プロフィール
平湯 太郎:KDDIアジャイル開発センター株式会社 プロジェクトマネージャー。スクラムマスターとしてチームのアジャイル開発を推進した後、現在はAI駆動開発とオフショアを組み合わせた事業を主導。
髙槻 大貴:KDDIアジャイル開発センター株式会社 ソフトウェアエンジニア。顧客企業のアジャイル開発における内製化支援やエンジニア育成の伴走に携わり開発プロセスへのAI活用の推進・導入を主導。
米道 卓音:KDDIアジャイル開発センター株式会社 サービスデザイナー。法人向け生成AIプロダクトのサービスデザインやUXデザイン、デザイン思考研修の設計・講師などを担当。
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
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