【電子書籍】SEのためのChatGPTCopilot実践活用術 爆速コーディングと業務効率化で「できるSE」になる！
あなたのAI活用は「使いこなせていない」かもしれません。
「ChatGPTを試してみたけど、思ったような結果が得られない…」
「GitHub Copilotを導入したものの、どう使えばいいか、いまいち効果的な使い方が分からない…」
「AIの可能性は感じるけど、自分の業務にどう活かせばいいか分からない…」
「もっと開発を速く、もっと効率的に業務を進めたいのに、AIの壁が立ちはだかっている…」
もし一つでも当てはまるなら、本書はあなたのための実践書です。
本書が約束する未来：AIがあなたの「能力」を劇的に拡張する
本書は、AIを単なる便利なツールではなく、あなたの能力を飛躍的に拡張し、新たな価値を創造する「協働パートナー」に変えるための実践ガイドです。
- AIから最高の答えを引き出す「問いかけ方」を習得: 「何からどう聞けば、最適な答えが引き出せるのか？」というAI活用の最大の壁を打ち破るための、実践的なノウハウを凝縮。AIに「正しく意図を伝え、期待通りの成果を引き出す」ための方法論を体系的に学べます。
- コーディング作業をAIアシストで「爆速化」: プロンプトエンジニアリングの基本から具体的なコード生成、エラー解析、デバッグ支援まで、AIを活用した効率的なコーディング術を習得。大幅な時間短縮を実現します。
- システム開発ライフサイクル全体でAIを最大限に活用: 要件定義、設計、テスト計画策定、ドキュメント作成といった上流工程から実装、運用まで、各フェーズでAIをどのように活用し、プロジェクト全体の品質と効率を飛躍的に向上させるかを、豊富な実例とともに紹介します。
- AIによるデータ分析と日常業務の自動化を身につける: 煩雑なデータクレンジングや探索的データ分析を効率化。さらに、日々のレポート作成や資料生成といった定型業務をAIで自動化・アシストするシナリオを学び、あなたの業務効率を劇的に改善します。
- AI時代を生き抜く「思考法」と「基礎体力」を養う: AIを活用するための「思考の転換」と、AIが生成したものを「良いか悪いか検証し、編集する」ための「基礎体力」を養います。AIを真に使いこなし、変化の激しいIT業界で「できるSE」として自信を持って活躍できる土台を築きます。
そして何よりも、AIアシストによる自動化を身につけることで、あなたはこれまで業務に費やしていた膨大な時間と労力から解放されるでしょう。そこで生まれた「自由な時間」と「精神的なゆとり」こそが、あなたの次の成長、さらなる効率化、そして何よりも「仕事の楽しさ」を生み出す源泉となることをお約束します。
著者紹介：20年の実務経験を持つ現役SEがAIの可能性を追求
システム開発歴20年以上の経験を持つ現役システムエンジニアとして、多岐にわたるIT技術と業務効率化を追求し、現在はAIを駆使した新たな働き方を実践しています。
私自身、ブログ運営でAIを使い始めた時、その性能の高さに文字通り驚愕しました。文章の校閲・改善から、複雑なデータや具体例の作成まで、AIが瞬時にこなす様は、まさに「能力の拡張」そのものだと確信したのです。
特に衝撃的だったのは、長年のプログラミング経験がありながらも未経験だった機械学習の領域でした。通常なら習得に膨大な時間を要するはずの「画像の機械学習ツール」が、AIのアシストを得ることで、なんと2日以内に完成してしまったのです。これは、AIが専門外の分野でも、私たちエンジニアの可能性を飛躍的に広げることを証明する出来事でした。
これまで、新卒や第二新卒のプログラミング指導、Excel活用の手ほどきを通じて、技術習得のスピードや得意・不得意に個人差があること、そして画一的なアプローチでは誰もが伸びるわけではないことを実感してきました。AI活用も同様です。本書は、私の指導経験から得た「様々なアプローチ」と「長期的な成長を支える考え方」を提供することで、読者一人ひとりがAI活用の壁を乗り越え、確実にスキルを身につけられるよう、丁寧に寄り添います。
個人事業主としては、AIイラスト販売、サイト運営（広告収入）、電子書籍販売にAIを活用し、新たな収益源を確立するなど、多角的に事業を展開しています。AIを活用することで、かつては不可能だった短期間でのプロジェクト完遂や、専門外の領域への挑戦が可能になり、私のキャリアと生活に「自由」と「新たな可能性」をもたらしてくれています。
本書で学べること (目次)
第1章: システムエンジニアとAIの新たな関係性
- 1.1 AIによるシステム開発体験の変革
- 1.2 SE業務を支援する能力拡張ツールとしてのAI
- 1.3 ChatGPTとGitHub Copilotの基本機能と特徴
- 1.4 AIと協働するSEのマインドセット
第2章: 効果的なAIとのコミュニケーション
- 2.1 プロンプトエンジニアリングの基本原則
- 2.2 具体的で明確な指示の設計方法
- 2.3 コンテキストの効果的な提供技術
- 2.4 反復的な改善と結果の評価手法
第3章: SEの基本業務におけるコーディング支援の実践活用
- 3.1 実践のための開発環境構築（Windows・Python・venv・Visual Studio Code）
- 3.2 Python/JavaScriptでのコードスニペット生成
- 3.3 一般的なアルゴリズム実装の効率化
- 3.4 エラー解決とデバッグ支援の活用法
- 3.5 コーディング支援の実践テクニック集
第4章: 上流工程から実装までの応用的課題への対応
- 4.1 要件定義から設計への複雑なデータ構造の実装支援
- 4.2 既存システムのパフォーマンス最適化とリファクタリング戦略
- 4.3 システム間連携とAPI設計の効率化
- 4.4 実践例: 受託開発における基幹システム連携機能の完全実装
第5章: データ分析と業務効率化の実現
- 5.1 データクレンジングと前処理の自動化
- 5.2 探索的データ分析の効率的な進め方
- 5.3 視覚化と結果解釈の支援技術
- 5.4 実践例: 業務システムのデータ分析機能開発（通し事例 Part 2）
第6章: システム開発ライフサイクル全体でのAI活用
- 6.1 要件分析と基本設計フェーズでの支援活用
- 6.2 テスト計画策定とケース生成の効率化
- 6.3 システム仕様書作成と保守ドキュメントの自動化
- 6.4 実践例: 業務システムの開発プロセス全体（通し事例 Part 3）
第7章: AIによる業務プロセスの変革と効率化
- 7.1 定型業務の自動化シナリオ設計
- 7.2 ワークフロー最適化とボトルネック解消法
- 7.3 SI企業・受託開発現場でのAI活用推進方法
- 7.4 実践で学んだAI活用のベストプラクティス
- 7.5 組織導入のための実践ガイド
第8章: 持続可能なAI活用戦略と今後の展望
- 8.1 技術進化に追従するための継続学習法
- 8.2 AIと人間の強みを組み合わせた価値創造
- 8.3 責任あるAI活用と倫理的考慮事項
- 8.4 2年後を見据えた技術トレンドと準備すべき方向性
読者へのメッセージ
AI技術の進化は、もはや予測が追いつかないほどの驚きです。この進化は、「AIを賢く活用できる人間と、そうでない人間の間に埋めがたいほどの大きな差が生まれる」という現実も突きつけています。一方で、AIに依存しすぎて「良いか悪いか検証し、編集する」という基礎体力が失われることへの懸念も抱いています。AI生成文章を扱うには自分で書いて読む力が、コード生成では、自分でコードを読み、修正し、テストする力が不可欠です。
この懸念に対し、私はただ傍観するのではなく、行動で応えたいと考えています。システムエンジニア向けの技術書に加え、これまでにもExcel、RPA、Googleタグマネージャーといったテーマで非エンジニアの方々の「業務効率化」や「ITリテラシー向上」をサポートする書籍を多数出版してきました。現在入稿中の新刊『仕事が変わるプログラミング思考 - データと条件で考える業務術』は、AI時代にこそ必要となる「基礎体力」を補強するための一冊です。
本書『SEのためのChatGPT/Copilot実践活用術』でAI活用の扉を開き、次なる書で思考の土台を固める。これからも業務効率化とAI活用を主題に据えつつ、幅広い読者層の皆様がITを真に「使いこなせる」ための基礎体力をカバーできるような活動を継続していきます。
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