内容紹介
「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を仕事に使う中で、そんな違和感を覚えたことはないでしょうか。
本書は、AIを「壁打ち相手」として使いこなし、自分自身の思考力と判断力を鍛えるための実践書です。エンジニアに必要なのは、小手先のプロンプトのテクニックではなく、「質問力」「仮説構築力」「言語化力」という、一生使えるスキルなのです。
企画・設計・実装・問題解決という開発の流れに沿って、各フェーズでAIとどう壁打ちすればよいかを具体的に解説します。自分の業務やプロジェクトをイメージしながら、AIと仕事を進めるための「考え方」「進め方」「判断のしかた」を実践的に学べます。
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、自分の思考力を伸ばしてくれる存在です。
AIとの対話を通じて自分の思考力を磨き、より良い判断へとたどり着く。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「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
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「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を仕事に使う中で、そんな違和感を覚えたことはないでしょうか。
本書は、AIを「壁打ち相手」として使いこなし、自分自身の思考力と判断力を鍛えるための実践書です。エンジニアに必要なのは、小手先のプロンプトのテクニックではなく、「質問力」「仮説構築力」「言語化力」という、一生使えるスキルなのです。
企画・設計・実装・問題解決という開発の流れに沿って、各フェーズでAIとどう壁打ちすればよいかを具体的に解説します。自分の業務やプロジェクトをイメージしながら、AIと仕事を進めるための「考え方」「進め方」「判断のしかた」を実践的に学べます。
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、自分の思考力を伸ばしてくれる存在です。
AIとの対話を通じて自分の思考力を磨き、より良い判断へとたどり着く。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「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
AIに使われている状態になっていないか
答えはAIがくれる。では、私たちの価値は？
本書のコンセプトと想定読者
本書の構成と読み方
■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のサイクル数で決まる
1-2 質問力で解くべき問題を見極める
1-3 仮説を構築して差分から学ぶ
1-4 言語化能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
1-7 第1章まとめ
Tips 検索と対話の違いを知る
■第2章 AIを最強のコーチにする対話の技術
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」を分割する
2-4 プロンプトをAIに考えさせる
2-5 複数案を出させて比較し判断力を鍛える
2-6 思考の弱点をAIに批判させ、補強する
2-7 完璧主義を捨て、検証可能な状態で出す
2-8 成果物の説明責任を果たす
2-9 第2章まとめ
Tips 人間にはない、AIに壁打ちするメリット
■第3章 企画 アイデアの価値を言語化する
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 背景・目的・ゴール・制約を整理し、タスクの全体像を掴む
3-3 アプリの完成形を理想のユーザー体験で定義する
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 大きな課題を着手可能なタスクに分解し、開発を前に進める
3-7 第3章まとめ
Tips デザインに必要なのは、作りたいという熱量
■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、自分の知識の外にある選択肢を探しに行く
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
4-6 第4章まとめ
Tips ADRで設計判断を記録する
■第5章 実装 AIとの対話的プログラミング法
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
5-6 第5章まとめ
Tips 音声入力でAIに言語化のハードルを下げてもらう
■第6章 課題解決 動かない理由を仮説検証する
6-1 問題を構造化し、AIに正確に伝える
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、原因を絞り込む
6-4 問題を振り返り、経験を成長に繋げる
6-5 第6章まとめ
Tips ポストモーテムで失敗をチームの学びに変える
■終章 変化する時代を生き抜くエンジニアの戦略
技術と同じくらいビジネスの基礎力を上げる
一人が複数領域をカバーする時代
常に最新ツールを触り続け、好奇心を武器にする
AIには生成できない一次情報を取りに行く
AI時代に自走できるプロフェッショナルを目指す
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AIに使われている状態になっていないか
答えはAIがくれる。では、私たちの価値は？
本書のコンセプトと想定読者
本書の構成と読み方
■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のサイクル数で決まる
1-2 質問力で解くべき問題を見極める
1-3 仮説を構築して差分から学ぶ
1-4 言語化能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
1-7 第1章まとめ
Tips 検索と対話の違いを知る
■第2章 AIを最強のコーチにする対話の技術
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」を分割する
2-4 プロンプトをAIに考えさせる
2-5 複数案を出させて比較し判断力を鍛える
2-6 思考の弱点をAIに批判させ、補強する
2-7 完璧主義を捨て、検証可能な状態で出す
2-8 成果物の説明責任を果たす
2-9 第2章まとめ
Tips 人間にはない、AIに壁打ちするメリット
■第3章 企画 アイデアの価値を言語化する
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 背景・目的・ゴール・制約を整理し、タスクの全体像を掴む
3-3 アプリの完成形を理想のユーザー体験で定義する
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 大きな課題を着手可能なタスクに分解し、開発を前に進める
3-7 第3章まとめ
Tips デザインに必要なのは、作りたいという熱量
■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、自分の知識の外にある選択肢を探しに行く
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
4-6 第4章まとめ
Tips ADRで設計判断を記録する
■第5章 実装 AIとの対話的プログラミング法
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
5-6 第5章まとめ
Tips 音声入力でAIに言語化のハードルを下げてもらう
■第6章 課題解決 動かない理由を仮説検証する
6-1 問題を構造化し、AIに正確に伝える
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、原因を絞り込む
6-4 問題を振り返り、経験を成長に繋げる
6-5 第6章まとめ
Tips ポストモーテムで失敗をチームの学びに変える
■終章 変化する時代を生き抜くエンジニアの戦略
技術と同じくらいビジネスの基礎力を上げる
一人が複数領域をカバーする時代
常に最新ツールを触り続け、好奇心を武器にする
AIには生成できない一次情報を取りに行く
AI時代に自走できるプロフェッショナルを目指す