これから学ぶ人も、資格取得を目指す人も、最適なカリキュラムを選べます。
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[IT研修]注目キーワード Python Power Platform 最新技術動向 生成AI Docker Kubernetes
ソフトウェア開発現場では今、大きな変革が起きています。それは、AIを単なる「便利なツール」としてではなく、「開発パートナー」として迎え入れる動きです。GitHub CopilotやCursorといったAIコーディングツールの登場により、エンジニアの働き方は根本から変わろうとしています。皆さんの中でも使っている方もいらっしゃると思います。
理想的なエンジニアリング体制として、エンジニアの隣に経験豊富なペアプログラミングパートナーがいる状況があります。コードレビューをしてくれる先輩、設計の壁打ち相手になってくれる同僚などです。しかし現実には、すべての開発者がそうした恵まれた環境にいるわけではありません。リソース不足、リモートワークの浸透、技術の急速な進化。こうした状況の中で、AIという「24時間働く頼れるパートナー」を手に入れることは、もはや選択肢ではなく必須のスキルとなりつつあります。
ただし、「AIがコードを書いてくれるなら楽になる」という単純な話ではありません。AIペアプログラミングとは、AIと対話しながら、その提案を取捨選択し、自分の設計思想を実装に落とし込んでいく新しい開発スタイルです。今、この新しい開発スタイルを理解し、実践できるエンジニアが求められているのです。
更に言うと、今やAIを使ったプログラミングの動きはエンジニアに限ったことではありません。これから求められる「AI活用人材」になるためには、いかにAIを理解し活用していくか、そして仕事に活かしていくかが求められてきます。
AIペアプログラミングとは、GitHub CopilotやCursorなどのAIツールを「もう一人の開発者」として活用しながらコーディングを進める手法です。従来の「コピー&ペースト」や「検索して実装」とは根本的に異なり、自然言語での対話を通じて、AIに設計提案を求めたり、コード補完を受けたり、レビューしてもらったりします。
具体的には、以下のようなシーンでAIが力を発揮します。
要件定義・設計段階では、「このアプリに必要なデータ構造は?」などの質問をすると、AIが複数の設計案を提示してくれます。経験の浅いエンジニアでも、ベストプラクティスを参考にしながら設計を進められるようになります。
実装段階では、例えばコメントや関数名を書くだけで、AIが文脈を理解して適切なコードを自動補完します。ボイラープレートコードの記述時間が劇的に短縮され、ロジックの本質に集中できるようになります。
レビュー・リファクタリング段階では、「このコードを改善して」と依頼すれば、可読性の向上や冗長な処理の削減案を提示してくれます。まるで経験豊富な先輩エンジニアがコードレビューをしてくれているような体験が実現してきています。
また、ドキュメント作成でも、AIはコードを読み取ってREADMEやコメントを自動生成し、面倒な文書作成の負担を軽減してくれます。正直、本当にすごいです。
ただ、重要なのはAIはあくまで「提案」をするパートナーであり、最終判断は開発者自身（人間）が行う点です。AIの提案を鵜呑みにするのではなく、取捨選択する思考力を身につけることが、真のAIペアプログラミングと言えるでしょう。
ここまでで、AIはこれからのAI社会で生きる私たちにとって欠かせないものであることが分かりました。
では、なぜ今、AIを開発パートナーにする必要があるのでしょうか。理由は3つあります。
第1に、開発生産性の飛躍的向上です。
GitHub Copilotを活用する開発者は、タスク完了速度が平均55%向上したという報告（※1）もあります。単純作業にかける時間が減り、創造的な設計や問題解決に集中できるようになっていきます。
第2に、学習曲線の短縮です。
新しい言語やフレームワークを学ぶ際、AIは即座にサンプルコードや実装パターンを提示してくれます。ドキュメントを読み漁る時間が減り、実装しながら学ぶスタイルが実現できます。特に、経験の浅いエンジニアにとっては、先輩エンジニアが常に隣にいるような安心感が得られます。「試行錯誤しながらプログラミングを習得していった」という方も多くいらっしゃると思いますが、今の時代ではうまくAIを活用して習得していくほうが効果的と言えるかもしれません。
第3に、属人化の解消とナレッジ共有です。
AIは組織のコーディング規約やベストプラクティスを学習することで、チーム全体に一貫性・統一性のあるコードを提供できます。特定の個人に依存せず、誰もが一定以上の品質でコードを書ける環境が整うのはすごいことです。
さらに、これからのビジネスの現場では、「AIを使いこなせるか」が競争力を左右します。AIペアプログラミングを実践できる人材は、限られたリソースで最大の成果を出せる人材として高く評価されるでしょう。逆に、AIツールに慣れていないエンジニアは、生産性の面で大きく引き離される可能性もあるのです。
「AI ペアプログラミング」は、比較的新しい手法のためまだまだ発展途上と言えます。また、「AIツールを導入すればすぐに使いこなせる」わけではありません。効果的なプロンプトの書き方、AIの提案を見極める判断基準、開発フローへの組み込み方などは、実践を通じて身につける必要があります。
CTCテクノロジー株式会社が提供する「AI ペアプログラミング入門」講座では、AIペアプログラミングの基礎を1日しっかり時間をかけて習得できます。AIペアプログラミングの基本から、環境設定から始まり、要件定義、実装、レビュー、ドキュメント作成まで、実際に簡単な管理アプリを作りながら、AIとの協働を体験できます。プログラミング経験が浅い方でも安心して参加できるよう、丁寧な解説が用意されています。
情報を記載しておきますのでご興味がある方はご覧の上参加してみてください。
【おすすめコース】
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https://www.school.ctc-g.co.jp/course/NE301.html
また、「入門」のあとは「実践」の講座も2日間用意しています。
AI ペアプログラミング実践 GitHub Copilot / Cursor 徹底活用で設計から実装まで
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