AI開発ワークフロー：燃え尽きずに10倍速

開発者にとってのAIとは

すでにGitHub Copilotの補完や、ChatGPTへのコードの質問は経験済みかもしれない。

しかしAI活用開発の本当の力は、開発ライフサイクル全体に組み込むことで発揮される。

日本のエンジニアとAI

Qiita、Zenn、note上で「AIペアプロ」の記事は急増中。しかし多くは「ChatGPTにコード書かせてみた」レベルで止まっている。

このコースでは、プロダクションレベルのAI活用を体系的に学ぶ。

AI活用の3原則

1. AIは「第二の脳」であって「自動操縦」ではない

   • AIの出力は必ず人間がレビューする
   • 理解できないコードは使わない

2. コンテキストが命

   • AIに渡す情報の質＝出力の質
   • 「コード書いて」ではなく「このコードベースのパターンに従って、Xを実現するYを書いて」

3. 小さく分割、逐次検証

   • 大きな機能を一度に生成させない
   • コンポーネントごとに生成→検証→次へ

クイックウィン：AIデバッグ体験

今すぐ試せるAIデバッグ：

以下のエラーが発生しています。原因と修正方法を教えてください。

エラーメッセージ：
[エラーを貼り付け]

関連コード：
[該当コードを貼り付け]

期待する動作：
[何が起きるべきだったかを記述]

この「エラー＋コード＋期待動作」の3点セットが、AIデバッグの基本形。

コース構成

💡 ポイント： AIは「サボるためのツール」ではなく「もっと良い仕事をするためのツール」。使いこなす開発者ほど、コードの品質が上がる。