【要約】第5部 AIと歩む、新たな挑戦 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
筆者が未経験からエンジニアへの転身を図る際、技術習得とキャリア形成において以下の課題に直面した。
- ・技術的基礎力の不足：基本情報および応用情報技術者試験への不合格。
- ・採用市場の障壁：未経験者に対する採用難易度の高さ。
- ・不適切な案件への遭遇：求人案件における詐欺被害の発生。
// Approach
筆者は、生成AIを開発の「相棒」として位置づけ、学習と制作の効率化を図るアプローチを採用した。
- ・AIによるコード生成の活用：Copilotを用い、C#による個人制作を遂行。
- ・マルチAI環境の構築：ChatGPT, Gemini, Claude等の特性に応じた使い分け。
- ・既存スキルの転用：Excel VBAの経験を基盤としたPythonへの学習展開。
// Result
筆者はAIとの共生を通じて、具体的な成果物の公開と、現代的な開発スタイルの習得を実現した。
- ・成果物の公開：GitHubにて「竹内まりや風プログラミングクイズ」を公開。
- ・学習モデルの確立：複数のLLMを使い分ける、AI時代のポートフォリオ制作手法の構築。
- ・キャリア観の明確化：AIを活用するエンジニアとしての進路を確定。
Senior Engineer Insight
> AIによる開発支援は、開発体験（DX）を劇的に向上させる。しかし、AIの出力を検証するには、CSの基礎知識が不可欠だ。筆者が資格試験に挑み、基礎を固めようとする姿勢は、実務において極めて重要である。AIを使いこなすには、AIが生成したコードの妥当性を判断できる「審美眼」が求められる。基礎なきAI活用は、技術的負債を量産するリスクを孕んでいる。