AIに開発の改善を依頼する方法

コーディングをサポートするAIツールは多く存在します。しかし、一部の企業ではポリシー上、これらのツールの導入が制限されている場合もあります。そのような環境でも、汎用のAI言語モデルを活用すれば、AIによる開発支援を受けることが可能ですのでご紹介します。

I. Tools ツール

用途に応じて、さまざまなAIアシスタントを選択できます。代表的なものを以下にまとめます。

Microsoft Copilot
Copilotは、文書作成、メールの要約、データ分析、コンテンツの改善提案などを支援するAIツールです。一般的なビジネスツールと統合されており、多くの専門職にとって活用しやすいのが特徴です。

DeepSeek
DeepSeekは、先進的な研究、分析、データ解釈に特化したAIツールです。膨大なデータセットを分析し、医療・金融・市場調査などの分野で正確な洞察を提供するAIツールです。研究・データ解析向けの高度な検索能力を備えています。

Google Gemini
Google Geminiは、検索およびコンテンツ作成の分野にAI機能を取り入れています。Googleの広範なエコシステムと統合されており、検索クエリの改善からコンテンツ作成の自動化まで、さまざまなスマートな提案を提供します。メール、ブログ、マーケティング資料などを作成する際、Geminiは関連する提案を生成し、創造性を高め、ワークフローを効率化するのをサポートします。その自然言語理解と検索精度により、カジュアルユーザーとプロフェッショナルの両方にシームレスなユーザー体験を提供します。

ChatGPT
OpenAIが開発したChatGPTは、その会話能力、問題解決能力、そして多用途なアプリケーションで広く認識されています。質問への回答、アイデアのブレインストーミング、コーディングの支援、教育的な洞察の提供、創造的なコンテンツの生成など、さまざまなタスクに使用できます。その広範な統合と柔軟性により、個人、企業、教育者にとって適しています。ChatGPTの適応性により、ユーザーは特定の文脈や目標に基づいてインタラクションをカスタマイズできます。

II. Tips ヒント

1. 質問は明確かつ具体的に行う

質問が具体的で詳細であればあるほど、より正確な回答が得られます。広範囲で曖昧な質問をするのではなく、質問を絞り込んでみましょう。

例）
NG（曖昧）　→「誕生日を年齢に変換する関数が必要です」
OK（具体的）　→ 「誕生日を年齢に変換する関数が必要です。JavaScriptを使用し、入力は日付文字列、出力は数値、可能であればlodashを使用してください。」

これにより、AIはあなたが求めている正確な情報に焦点を当てることができます。

2. 文脈を使って背景情報を説明する

複雑なことや技術的な質問をする場合、いくつかの文脈や背景情報を提供することで、回答の関連性を高めることができます。これには、自分の知識レベル、解決しようとしている具体的な問題、または使用ケースに関する詳細が含まれます。

例）
「useQuery（Tanstack）を使ったキャッシュの問題について説明してください。」
「私はアプリを作成中で、OAuth認証の統合方法を理解する必要があります。プロセスを教えてもらえますか？」

3. 追跡質問で深堀り

回答を完全に理解できない場合や、もっと詳細が必要な場合は、遠慮せずに追加の質問をしてください。会話を続けることで、AIはさらに深い洞察を提供できます。

例）
最初の説明の後　→「useQuery（Tanstack）でキャッシュを避ける方法はありますか？」

4. 複雑な質問を分解

複雑な質問や複数の部分からなる質問がある場合、それを小さな、より消化しやすい部分に分解しましょう。これにより、AIは管理可能なチャンクで回答を提供でき、明確さが保たれます。

例）
「開始日時と終了日時を時間範囲の文字列に変換する方法は？」と尋ねる代わりに、擬似コードのように分解できます　→「日時が有効か確認する。有効でない場合、空の文字列を返す」　→「終了日時が開始日時より後か確認する」　→「日時を文字列に変換する」　→「2つの文字列を結合する」

5. 明確さのために例を提供する

アドバイスや説明を求めたり、自分のコードのリファクタリングを依頼する場合、例や現在のコードを提供することで、AIがあなたの特定のシナリオに合わせて回答を調整するのに役立ちます。

例）
「私はReactでウェブアプリケーションを作成していて、状態管理の助けが必要です。大規模なアプリケーションで状態をどのように管理すべきですか？例えば、Reduxを使うべきか、それともContext APIを使うべきか？」

6. シンプルで明確な言葉を使う

言葉は明確で簡潔に保ちましょう。誤解を招くような複雑な表現や曖昧な言葉は避けてください。

例）
「ディープラーニングモデルのトレーニングについて詳しく説明してもらえますか？」と尋ねる代わりに、 「ディープラーニングモデルをトレーニングするための手順は何ですか？」と尋ねましょう。

7. 必要な回答の種類や形式を指定する

AIは、コード例、要約、または詳細な説明など、さまざまな形式で情報を提供できます。どのように情報を提示してほしいかをAIに伝えましょう。

例）
「ニューラルネットワークの概念を簡単な言葉で説明してもらえますか？」
「線形回帰を示すPythonのコード例を提供してもらえますか？」

8. 希望する詳細レベルを明示

高レベルな概要が欲しいのか、深い分析が欲しいのかを明確にしましょう。そうすることで、AIは回答を適切に調整できます。

例）
「クラウドコンピューティングについて初心者向けに基本的な概要を教えてもらえますか？」
「クラウドコンピューティングの異なるモデルタイプについて詳しく分析してもらえますか？」

9. ステップバイステップで説明を求める

プロセスや手順を理解しようとしている場合、ステップバイステップのガイドを求めることは非常に役立ちます。

例）「FlaskでREST APIを設定する手順を教えてもらえますか？」

10. 適切なキーワードを使用

質問におけるキーワードは、AIが関連する領域に焦点を当てるのに役立ちます。トピックや問題に関連する重要な用語を含めるようにしましょう。

例）
「SQLクエリを高速化するための最適化方法は？」
「REST APIを安全にするためのベストプラクティスは？」

（例のシナリオ）
シナリオ 1）プログラミングの学習
「私はJavaScriptを学んでいて、クロージャーの理解に苦しんでいます。クロージャーを例を使って説明してもらえますか？」

シナリオ 2）データサイエンス/AI
「私は大規模なデータセットを扱っており、次元削減技術について学びたいと考えています。PCA（主成分分析）について説明してもらえますか？また、どのような場合に使用すべきか教えてください。」

シナリオ 3）ウェブ開発
「Reactを使ってウェブサイトを作成しているのですが、状態管理に困っています。Reduxを使うべきか、Context APIを使うべきか、それぞれの利点と欠点を教えてもらえますか？」

III.さいごに

これらのヒントを活用することで、AIをより有効に活用できるようになります。適切な質問の仕方を意識することで、開発業務の効率化や問題解決がスムーズになるための情報となれば幸いです。ぜひお試しください！