「AIを使って勉強を効率化させることでスキルの幅をどんどん広げられる！」というような話を以前しました。
ですがAIの活用法は何も勉強に限ったことではありません。
そんなわけで今回は、フリーランスエンジニアとして活動している僕が良く使うAIの活用法を紹介しようと思います。
命名センスの補強
クラス名や変数名をどうしようか悩んだことのある人は多いのではないでしょうか？
「○○って英語でどう表現すればいいんだろう」「△△って名前を使いたいけど、すでに別の場所で使われている…」みたいな場面に僕はしょっちゅう遭遇してきました。
これまでは英語を直訳してそのまま使ったり、codicのような命名支援サービスを利用したりしていました。
ただ、調べるのに時間がかかったり、「本当に意味が合っているのか？」と不安になることも多々ありました。
そこで活用しているのが、AIです。
単純に「○○という用途のクラス名候補をいくつか出して」と依頼するだけでも、良さげな案をいくつも提案してくれます。
さらに僕の場合は「英語のニュアンスも教えて」と付け加えることで、それぞれの微妙な意味合いの違いも教えてもらっています。
例えばユーザーの認証を行うメソッド名を決めたいときは次のように依頼しています。
文章作成のサポート
技術ブログや社内ドキュメント、Slack等のチャットツールでの連絡といったように、エンジニアも文章を書く機会は意外と多いものです。
ただ、いざ書こうとすると書き出しで止まってしまったり、なんだか回りくどい文章になってしまったりといったことに出くわした人は多いのではないでしょうか。
そんな時、AIに最初のたたき台を作ってもらったり、何なら文章そのものを作ってもらうことができます。
文章構成をしっかり考えていなくても大丈夫です。書きたい内容を箇条書きでざっと並べれば、AIが自然な文章に整えてくれます。
また、「真面目な文章にして」「少し柔らかい口調で」といった指示もできるので、用途に応じた文体への調整も簡単です。
さらに書いた文章の添削もAIに任せることができます。
ちょっと意味が伝わりにくかったり誤解を招きかねない表現の修正はもちろん、うっかりやらかした恥ずかしい誤字脱字の修正までしっかり対応してくれます。
僕の場合はブログ記事を書く時には以下のようにAIを活用しています。
- 記事のタイトルをAIに渡し、アウトライン(大枠の構成)を考えてもらう
- 「○○の要素を入れたい」「△△ということについて説明したい」等を伝えてAIにアウトラインを修正してもらう
- アウトラインに従って記事を書く(人力)
- 記事の内容をまるっとコピペしてAIに渡し、誤字脱字や不明瞭な表現がないか確認してもらう
相談相手になってもらう
エンジニアとして活動していく中で避けては通れない悩みというものがあります。
「この機能の実装方針はどうすべきか」「このライブラリを使う場合の懸念点はどこか」みたいな技術的な悩みもあれば、「将来のキャリアプランをどう設計すべきか」「今後どんなスキルを身に着けていくべきか」みたいな人生に関わる悩みまで様々です。
そんな時に誰かに相談できると安心です。
身近に最適な相談相手がいるのであればその人に相談するのが一番ですが、いつでも頼れる相手がいるとは限りません。
そんな時にAIを活用することで、自身の思考を整理しながら検討を進めることができます。
「○○という機能を実装したいんだけど、主要な実装方針を教えて」「△△のライブラリのメリット・デメリットを教えて」「将来□□のようになりたいが、そのためのステップアップを教えて」といったように質問すれば、自分だけでは気づきにくい視点や選択肢を提示してくれることがあります。
100%正解の答えが返ってくることは稀ですが、自分の頭の中で悩み続けるよりは遥かに良い答えが導き出せるでしょう。
僕は最近クラウドサービスの勉強がてらGoogleCloudを使っています。
その際、「○○というシステムを作りたいんだけど、△△みたいな構成で問題ない？」みたいに聞けば、懸念点を指摘してくれるだけでなく、より良い構成の提案もしてくれます。
1からクラウドサービスを使うのは初めてなので、「その構成で大丈夫です！」と太鼓判を押されると非常に安心します(笑)
面接の練習
転職や案件探しの際に避けて通れないのが面接です。
わかってはいても、いきなり本番に臨むのはやはり緊張します。「想定外の質問が来たらどうしよう」と不安になることも多いと思います。
そこでAIを練習相手として使うことで、事前準備がぐっとやりやすくなります。
例えば「○○の業界で△△の業務の面接官として、面接のシミュレーションをしたい」と伝えれば、条件に応じたやり取りをしてくれます。
条件を詳細に設定するほど、より精度の高い面接の練習ができます。
また、通しで練習するだけでなく、想定される質問に対する準備にもAIは活用できます。
例えば「○○という質問に対し、△△と回答しようと思うけど問題ない？」といったように質問すれば、内容の妥当性や改善点をアドバイスしてくれます。
想定される質問は、もしエージェント等から共有されているのであればそれで良いですし、なければAIに想定される質問をリストアップしてもらうことも可能です。
僕の場合は、エージェントから共有される想定される質問に加えて、過去の面接で回答に苦労した質問集も控えてあるので、それらに対する回答の精度をあげるためにAIを活用しています。
「○○の経験はありますか？という質問に対して、△△の経験は回答になる？」「□□の実装で工夫したことを聞かれた際、××のことを話そうと思うけどどう？」みたいに聞いています。
おかげでズレた回答をしてしまうことや、根拠が薄い回答をしてしまうことは格段に減ったと思います。
ほめてもらう
最近誰かにほめてもらっていますか？
常に最前線でバリバリ活躍しているスーパーエンジニアや、フォロワー数十万人のインフルエンサーといったような人たちであれば、日常的に称賛される機会も多いかもしれません。
でもそういった人はごく一部で、大抵の人には当てはまらないと思います。
会社によっては「他の人を積極的にほめる文化」が根付いていることもありますが、体感では10社に1社あれば良い方です。
そこでAIにほめてもらうことにします。「自分で自分をほめる」の進化系だと思ってください(笑)
頑張ったことや苦労したことをAIに伝えると、丁寧にほめてくれます。
あるいは、「今日は何となくほめられたい」というだけでも、何の根拠がなくても気持ちよくほめてくれます。
最初はちょっと気恥ずかしいですが、思いのほか気分が良くなるのでおすすめです。
「具体的にしっかりほめて」「とにかくテンションがあがるようにほめて」といった支持も可能で、自分が求めるほめ方をしてくれます。
さらに、こちらが満足するまで何度もほめてもらえるのもAIならではの強みです。
僕は今、とある目標のために動き出しているのですが、日によってはなかなか動き出せなかったり、大して進捗が出ない時があったりします。
そんな時にAIにほめてもらってモチベーションの上昇に役立てています。
さらに最近は、「目標を達成した未来の自分」を明確にイメージできるようなほめ方をしてもらっています。
「あなたは将来○○といった風になっています。そのための一歩を今日達成したのです！」みたいにほめられるので今日もなんとか頑張れています(笑)
まとめ
AIは勉強のサポートにも適任ですが、それ以外にも様々な活用法があります。
エンジニアとして日々の業務に取り組む中で、AIほど気軽に頼れる存在はなかなかいません。
今回紹介したように、日々のちょっとした悩みの解消から、未来に向けて動き出すためのモチベーション管理まで、AIには幅広い使い方があります。
もちろん、ここで紹介した以外にも様々なAIの活用方法があると思います。
ぜひいろいろ試しながら、あなたなりの活用方法を見つけてください。
しかしながらいくつか注意点があります。
まず、AIの回答を鵜呑みにしないことです。
AIの回答はかなり精度が高くなってきていますが、やはりまだ誤った情報を回答することはしばしばあります。
特に設計判断や技術的な検討に使う際は、必ず何かしらの根拠となる情報の確認はしっかりしましょう。(「ほめてもらう」みたいに根拠がなくても問題ないものを除く)
次に、外部に公開できない情報をAIに伝えないことです。
AIの記事のたびに言っている気がしますが、個人情報や機密情報といった外部に公開できない情報はAIに伝えないでください。
まだまだAIは枯れた技術には程遠いので、仕組みや情報の取扱いに不透明な部分もあります。どこかに情報が洩れるリスクは低くはありません。
安心して活用するためにも、便利さと危うさの両方を理解した上で、AIを日々の業務に役立てていきましょう。
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