学習ロードマップ
AI コーディング / AIペアプログラミング
GitHub Copilot・Claude Code・ChatGPT を使い、 コードを「書く」から「設計してレビューさせる」へ移すための読書順序。 ツールの操作だけでなく、 AI に任せる範囲の見極めと品質担保の考え方まで。
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学習ロードマップ
GitHub Copilot・Claude Code・ChatGPT を使い、 コードを「書く」から「設計してレビューさせる」へ移すための読書順序。 ツールの操作だけでなく、 AI に任せる範囲の見極めと品質担保の考え方まで。
このロードマップが扱うもの
生成 AI を使ったコーディングは、 補完ツールの操作を覚えれば終わりではありません。 「どこまで AI に任せ、 どこを人間が判断するか」 という線引きと、 出力をレビュー・検証する力が成果を分けます。
このロードマップの全体像
生成 AI を使ったコーディングは、 補完ツールの操作を覚えれば終わりではありません。 「どこまで AI に任せ、 どこを人間が判断するか」 という線引きと、 出力をレビュー・検証する力が成果を分けます。
1. 入口: ChatGPT / Copilot の全体像をつかみ、 日常の開発に組み込む。 2. 実践: VS Code 上で GitHub Copilot を使いこなし、 AIコーディングの思考法 (Claude Code 等) を身につける。 3. 発展: AI を「部下」「道具」として扱い、 業務やチームの価値創出につなげる視座へ。
ツール操作から始めて、 最終的に「AI に仕事の流れを設計させる」 段階まで引き上げます。
ロードマップ
第 1 章
ChatGPT と Copilot の使いどころを俯瞰し、 日常開発に AI を組み込む入口。
エディタ上で GitHub Copilot を実際に動かし、 補完・チャット・エージェントを体験する。
コードを書かせる段階から、 AI に開発の流れを任せる Agentic Coding への移行を体系化する。
Claude Code を題材に、 現場で AI に任せる範囲と品質担保の考え方を学ぶ。
MCP を理解し、 業務効率化のための AI エージェントを自分で組み立てる。
個人の生産性を AI で何倍にも引き上げる、 任せ方・指示の設計。
ツール活用を超えて、 AI で事業・チームの価値を生み出す思考と技術。