AI技術の進化は、エンジニアのスキル活用方法に革命をもたらしています。本記事では、AIを活用して具体的に成功を掴むための戦略やスキル向上のポイントを解説します。これにより、未来型キャリアパスを描き、無限の可能性を追求するための道筋を示します。
AIが変えるエンジニアの働き方
AI技術は、エンジニアの働き方に大きな変革をもたらしています。日常業務の効率化からチームのコラボレーション支援まで、AIを導入することで多くの時間を創出し、クリエイティブな業務に集中できる環境を構築します。
業務効率化を実現するAIツールの導入
AIツールの導入は、エンジニアの日常業務の効率化に大きく寄与します。例えば、プロジェクト管理ツールにAIを統合することで、タスクの優先順位付けや進捗状況の追跡が自動化され、時間を有効に活用できます。また、コードアドバイザーやコードレビュー、エラーチェックを行うAIツールは、開発スピードの向上と品質の確保に貢献します。
ここではエンジニアが一番気になっているであろうコーディングに関するAI(ChatGPT)の活用法を説明します。
AIツール：ChatGPTの導入方法
ChatGPTを業務で活用するための導入方法は非常にシンプルで、初心者でもすぐに始められるステップで構成されています。以下の手順に従って、ChatGPTを導入してください。
ChatGPTの導入方法
step.1
アカウントの作成
まず、OpenAI公式サイトにアクセスし、アカウントを作成します。必要なのはメールアドレスとパスワードだけです。GoogleアカウントやMicrosoftアカウントを使った登録も可能で、数分で完了します。step.2
プランの選択
ChatGPTは無料版と有料版（ChatGPT Plus）が提供されています。以下のポイントを参考に、自分に合ったプランを選びましょう：- 無料版: 基本的な機能を試すには十分ですが、リソースが混雑する時間帯にはアクセスが制限される場合があります。
- 有料版（ChatGPT Plus）: 高速応答や優先アクセスが提供され、特に業務で頻繁に使用する場合におすすめです。
step.3
アプリケーションまたはWebインターフェースへのアクセス
ChatGPTはブラウザや専用アプリ（デスクトップ版およびモバイル版）を通じて利用できます。- ブラウザ: ChromeやEdgeなどのブラウザで公式サイトにログインし、そのまま利用可能です。
- モバイルアプリ: App StoreやGoogle PlayからChatGPTアプリをダウンロードすることで、スマートフォンやタブレットでも利用できます。
step.4
実際の活用方法
ChatGPTは非常に汎用性が高いため、以下のような形で使用できます- 質問を入力して情報を取得する。
- コードや文章の生成を依頼する。
- プロジェクトに関するアドバイスやアイデアを求める。
ChatGPTの無料版と有料版（ChatGPT Plus）では、明らかに推論能力に差があると実感します。特にプログラム作成におけるアルゴリズムの認識や複雑なコードの理解力に違いが顕著にでます。有料版は最新モデルを使用できるため、より正確で深いアシストを提供します。無料版では簡単なタスクには十分対応できますが、複雑なプログラミング課題や高度なアルゴリズムの相談では有料版が圧倒的に有利です。色々試してみましたが、筆者は有料版のPlusを選択しました（$20/月 2025年1月現在）
コード生成の具体例：AIでコードを生成する方法
AIを活用したコード生成は、エンジニアリング作業を効率化し、開発プロセスのスピードを大幅に向上させる効果があります。以下は、ChatGPTを使った具体的なコード生成の方法です。今回は、本格的なコーディングに入る前に、まずは軽くジャブとして、どんな感じでコーディングしてくれるのか試してみました。
ChatGPTでコードを生成する
step.1
新しいコードの生成
ChatGPTに要件を記述するだけで、特定の機能やアルゴリズムを実装するコードを生成できます。
Pythonで配列の中の最大値を見つけるコードを作成してください
def find_max(array):
retuen max(array)step.2
テンプレートコードの作成
Flaskを使ったシンプルなREST APIのテンプレートを作成して下さい。
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(name)
@app.route('/api', methods=['GET'])
def api():
return jsonify({"message": "Hello, World!"})if name == 'main':
app.run(debug=True)step.3
特定のアルゴリズムの実装
バブルソートアルゴリズムをPythonで実装してください
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
ChatGPT Plus（有料版）では、プロジェクト内でファイルをアップロードすることが可能です。一度にアップロードできるファイルの最大サイズは25MBまでです。ただし、最大保管可能サイズについては、公式に具体的な上限が発表されていません。必要に応じて、アップロードするファイルのサイズや内容を整理して利用すると良いでしょう。
ChatGPTでPythonコードを実行
「特定アルゴリズムの実装」で生成されたコードを実行してください。
実行結果:
入力リスト [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] をバブルソートで並び替えた結果は以下の通りです：
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
バブルソート（Bubble Sort）とは、配列（リスト）の要素を比較して順番を並べ替える、非常にシンプルなアルゴリズムの一つです。隣り合う要素を比較し、必要に応じて交換を繰り返すことで、データを昇順または降順に並べ替えます。
なぜChatGPTを使ったコード生成が効果的なのか？
- スピード: 通常のコーディングよりも短時間で作成可能。
- 正確性: 一般的な構文エラーを防ぎ、初期段階から動作可能なコードを提供。
- 幅広いサポート: Python、JavaScript、Java、C++など、主要な言語に対応。
ChatGPTを活用すれば、日常的なコード生成タスクを効率化し、開発プロセスにおける負担を軽減することができます。特にアイデアのプロトタイピングや初期開発フェーズにおいて、その真価を発揮します。
AIスキルがキャリアを拡張する理由
実際にChatGPTを使ってみて思ったことは、AIスキルは、エンジニアとしてのキャリアを大きく拡張する可能性を秘めています。AI技術は、データ分析、モデル構築、プロセスの自動化など、幅広い業務に応用できるため、市場での競争力を高めます。これらのスキルを持つことで、多様な業界での活躍が期待され、不況や技術の進化に柔軟に対応できるキャリアの安定性が得られます。
ちなみに下記のリンク先で作成したBashのログ出力ロジックをアップロードしてどこまで理解できるか確認してみました。
いまアップロードしたシェルを理解できますか？
00.comFunc.shrc
以下はその時の原文そのまま
このシェルスクリプトは、共通機能を実装するための「関数ライブラリ」として設計されています。特定の機能を分離して汎用性を高める目的があり、以下の構造と内容を含んでいます。
概要
- バージョン: 1.0.0 (2020年4月24日)
- 目的: 他のシェルスクリプトから共通して呼び出される関数を提供。
- 設定情報: ファイルパスやメッセージ設定を外部ファイルで管理。
構造
- 定数宣言
- バージョン: 1.0.0 (2020年4月24日)
- 目的: 他のシェルスクリプトから共通して呼び出される関数を提供。
- 設定情報: ファイルパスやメッセージ設定を外部ファイルで管理。
- 関数群
- line(): 区切り線とメッセージを表示する。
- startLog(): ログの開始を設定し、ログファイルに出力をリダイレクト。
- exitLog(): 終了ログを記録し、終了コードを返す。
- logOut(): 現在の日時とともにログメッセージを出力。
- getMsg(): 外部設定ファイルからメッセージIDに対応するメッセージを取得。
特徴的な点とコメント
- スクリプトの分離
ベースディレクトリや外部メッセージ設定ファイル (message.conf) を活用することで、スクリプトの拡張性とメンテナンス性を向上。- エラーハンドリング
exitLog 関数で終了コードに応じてログ出力を変え、トラブルシューティングをサポート。- ログ管理
startLog でスクリプトごとにログをファイルに記録。特に PID を含む記録で並行実行の識別を容易化。改善提案
- getMsg の効率化: 現在、cat を複数回呼び出していますが、1回の読み込みで処理を完結させることで効率を向上できます。
line=$(grep "${1}" "${MSG_CONF}")
facility=$(echo "$line" | awk '{print $2}')
echo "${line#*${facility}}"
- エラーメッセージの標準化: エラーコードごとに説明を明記することで、使用者がエラー原因をすぐに理解できるようにすると良いでしょう。
このスクリプトは、複数のシェルスクリプトで再利用可能な設計を意識しており、実用的かつ整理された構造を持っています。特にログ管理や外部設定ファイルの利用は、複雑なプロジェクトで役立ちます。
こいつはマジで使えるかも・・
市場で求められるAIスキルとは
これまでChatGPTを試してみた感想としては、まるで全知全能のサポートを受けているかのような衝撃を受けました。近い将来、国家資格や公的資格、民間資格、ベンダー資格、国際資格といった「その道に精通している証明」とされる資格の価値は失われるのではないかと思います。つまり、知識の指標としての資格は、社会で通用しなくなる時代が来ると確信しました。
また、今後市場で特に求められるAIスキルには、データ処理と分析、機械学習モデルの構築、AIを活用したソフトウェア開発能力があります。さらに、PythonやRといったプログラミング言語の知識、TensorFlowやPyTorchなどのAIフレームワークの活用スキルも重視されています。これらのスキルは、AIプロジェクトの成功に直結するため、多くの企業が採用の際に重視しています。
AI学習のステップ：基礎から応用までの流れ
思ったことを正直に言葉にすると、ChatGPT（知の巨人）を自由に使いこなすためには、暗記ではない本質的な基礎能力が必要です。特に複雑なコーディングを作成する際には、その背景や思想をAIに伝えることが求められます。
この過程は「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれ、AIを効果的に活用するための重要なスキルです。AIを学ぶ際には、まず数学的基礎（線形代数、微積分、確率統計）の理解が不可欠です。また、適切な語彙がなければAIに意図を正確に伝えることが難しくなるため、表現力の向上も重要です。エンジニアに求められる知識が従来とは異なる方向へ進化していると実感します。
筆者自身、言葉で意図を伝えるのが得意ではありませんが、過去にエンジニアとして設計書を作成した経験がある場合、意図を伝える作業が比較的スムーズに進むと感じます。ChatGPTはファイルのアップロードが可能なため、設計書を基にある程度の思想を理解してくれる点も大きな助けになります。
今回、既存のスクリプトを解析させたところ、スムーズに内容を理解してもらうことができました。しかし、新たにプログラムを作成する際には、AIに正確な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」のスキルが非常に重要になります。
その次のステップとしては、機械学習アルゴリズムの学習を始め、小規模なAIプロジェクトを構築して実践的な経験を積むことが推奨されます。最終的には、クラウド環境でのAIモデル運用や、特定の応用分野に特化したスキルを深めることで、実務に直結する即戦力を身につけることが可能です。
AIと共に描く未来の可能性
AI技術は、エンジニアリングとその他の分野との融合を進め、新たな可能性を広げています。リモートワークや持続可能なキャリアの実現といった働き方や生き方における変革の鍵を握るのがAIです。このセクションでは、AIが未来にどのような影響を与えるかを具体的に解説します。
エンジニアリングとAIの融合が生む新たな分野
AIはエンジニアリングと他分野を融合させ、これまで存在しなかった新しい職種やサービスを創出しています。例えば、AIを活用したスマート製造や、建設分野でのAIベースのプロジェクト管理システムなどです。さらに、エンジニアリング分野ではAIを用いた自動設計や、ロボティクスとの連携が進み、効率化だけでなくクリエイティブな可能性も広がっています。このように、AIは従来の境界を越えて新たな価値を生み出すカギとなっています。
新しい働き方の創出：リモート時代のAI活用術
リモートワークが主流となった現代において、AIは効率的な働き方をサポートします。例えば、プロジェクト管理ツールやタスク自動化ツールとAIを組み合わせることで、チーム全体の進捗状況をリアルタイムで把握可能にします。また、AI搭載のコミュニケーションツールは、ミーティングの要約や重要なアクションポイントの抽出を自動化し、生産性を向上させます。こうしたAI活用術を取り入れることで、地理的制約を超えた柔軟な働き方が実現します。
持続可能なキャリアを築くためのAI戦略
AI技術を活用してキャリアを持続可能なものにすることは、今後の重要な課題です。市場の変化に対応するためには、AIスキルを身につけるだけでなく、自己学習や適応能力を向上させることが求められます。また、AIを使った業務効率化により生まれた余剰時間をスキルアップに充てることも有効です。さらに、AIが予測分析を提供することで、将来的なキャリアの方向性を計画的に進めることができます。こうした戦略を取り入れることで、長期的な成長と安定を両立するキャリアパスを築けるでしょう。
