ITエンジニアに求められる「自走力」と生成AIの活用

はじめに

ITエンジニアにとって大切なのは「自走力」＝自分で課題を発見し、解決のために走り続ける力です。

ただし最近は、生成AI（ChatGPTなど）が学習や開発の現場に加わりました。

「AIを使うのはズル？」「どこまで頼っていいの？」――学生からもよく聞かれる疑問です。

この教材では、学習段階ごとに生成AIの使い方を整理し、AIを味方にしながら自走力を育てる方法を解説します。

1. 基礎学習期（変数・条件式・配列まで）

  • この時期の目的コードを“自分の手”で書き、実行して、エラーを解決する経験を積むこと。
  • 生成AIの使い方
    • 解説を日本語で分かりやすくしてもらう
    • 用語の意味を調べるときの補助
    • ただし、コードをそのままコピペしない
  • 理由まだ基礎を体に覚えさせる段階なので、AIに答えをもらうと理解が追いつきません。→ 「自分で考える→エラーで悩む→調べて直す」この繰り返しこそが財産です。

2. 応用学習期（クラス設計〜小さなアプリ開発）

  • この時期の目的自分で調べ、試行錯誤しながら動くアプリを形にできるようになること。
  • 生成AIの使い方
    • エラーメッセージを整理してもらう
    • 調べ方のヒント（検索キーワード）を提案してもらう
    • 書いたコードを「なぜこう動くのか」説明してもらう
  • 理由AIは「答えを与える先生」ではなく、「調査を助ける先輩」くらいの距離感で使うと効果的です。自分で仮説を立てて検証した後にAIを活用すると、理解が一気に深まります。

3. 実務準備期（チーム開発・ポートフォリオ制作）

  • この時期の目的実際の現場を想定して「設計→実装→レビュー→改善」を一人でもチームでも回せる力をつけること。
  • 生成AIの使い方
    • 設計ドキュメントの初稿づくり
    • テストコードやサンプル実装の雛形作成
    • 英語ドキュメントの要約や翻訳
    • 新しい技術の概要を調査
  • 理由AIを**相棒（ペアプログラマー）**として使う段階。ただし「AIが言っていたから」ではなく、必ず自分で検証し、根拠を確認する姿勢が重要です。

まとめ

  • 基礎期：AIはなるべく使わず、自分の頭と手で理解を積み上げる
  • 応用期：調査・解説補助として活用する
  • 実務期：相棒として統合。ただし検証と批判的視点を忘れない

生成AIは「自走力を奪う存在」ではなく、自走力を育てるための加速装置です。

大切なのは、学習段階に応じて使い方を変えること。

自走力を持ったエンジニアは、AIを正しく使うことでさらに強くなれる。

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Posted by hidepon