コード×AIーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門の表紙

コード×AIーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門

服部 佑樹技術評論社368ページISBN 9784297144845

生成AIタグで同率1位(31冊中)。Zenn・Qiitaなどの4記事で紹介(時点)。

紹介記事
4件
媒体別
Zenn 1・Qiita 2・企業テックブログ 1
初めての紹介
最新の紹介

この本を選ぶ前に

対象読者
生成AIを使い始めたばかりで、経験の浅いエンジニア 根拠: 「コード×AI」 ソフトウェア開発者の生成AI向き合い方
難易度
入門(初学者向け)ピックアップガイドの分類
出版年
(約2年前)
タグ内の順位
生成AIタグで同率1位(31冊中・紹介記事数の順)

対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです(根拠記事へのリンクつき)。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。

紹介された時期

2024年から2025年にかけて、続けて紹介されています。最新は2025年11月です。

紹介している記事(4件)

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

  • アドグローブ社員おすすめ書籍のご紹介!<2025年版> 企業テックブログ · アドグローブ ·

    社員が技術書籍購入補助制度で購入した本の一つとして紹介されている。GitHub CopilotやChatGPTなどの生成AIを、コード生成やコードリーディングにどう活かせるかを解説し、現場で役立つ知識と実践的な活用法を扱う内容だという。

  • 未経験から2年働いたエンジニアの本紹介 Zenn · 遠藤 · · いいね 2

    フロントエンド技術以上に流行の移り変わりが激しいAI分野の基礎を学ぶために本書を取り上げている。AIの効率的な活用方法を学べ、Zero-Shotプロンプトや役割を与える方法など、すぐに使える内容があると評価している。一方、LangChainやRAGなどのより専門的な内容はまだ追えておらず、今後学びたいとしている。

  • 「コード×AI」 ソフトウェア開発者の生成AI向き合い方 Qiita · kura13 ·

    GitHub Copilotを使い始めた際、参考にするため本書を読み始め、感想や重要箇所を今後追記する予定としている。第1章では「AIは優秀なエンジニアだけのものではない」という節に注目し、生成AIの即時フィードバックと個別化学習がジュニアの学習効率を高める点を挙げる。先輩に聞きづらいこともAIには尋ねやすく、経験豊富なメンターとして、コードを段階的に解説させたり、背景や利点・欠点も出力させたりして思考過程を学ぶ使い方を紹介している。

  • 【書籍】コード×AIーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門 学んだことをアウトプット Qiita · yoron0122 · · いいね 10

    本書で学んだ内容をアウトプットする目的で、エンジニアの日常作業における生成AIの使い方を整理している。創造性を要する一度きりの作業では、プロンプトを作り込むより使い捨ての指示で対話を重ねる方がよいとし、AIの誤りを見抜くレビュー力と基礎的な設計・プログラミング力も必要だと述べる。条件は箇条書きにし、制約は出力を見ながら段階的に加えるほか、強調や反復などで指示遵守を促す方法を挙げている。

この本について

生成AIをソフトウェア開発に取り入れる方法を、個人の作業からチーム運営まで扱う実践書である。プロンプトの基本構成や状況に応じた調整を説明し、Reactの部品生成、画像をもとにした画面作成、SQL生成などの例を分析する。完璧な指示を一度で作るより、出力を確かめて指示を直す進め方や、条件を箇条書きで示す方法も取り上げる。自動補完・対話・エージェント型の各ツールに応じた指示の使い分けに加え、作業単位やコード構成をAIが扱いやすくする工夫、コードの読解・品質改善・レビューでの利用を解説する。組織での導入戦略、チームでの活用習得、文書や技術スタックの整備、導入効果の評価にも範囲を広げ、エディターやターミナル、データ、Web開発での活用例を扱う。AIの誤りを見極めるため、生成物をレビューして採否を判断する力と、基礎的なプログラミング・設計力も必要とする。

出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。

目次(主な章)

出典: 出版社の書籍ページ (章の見出しのみ)

  1. 1. 生成AIがエンジニアリングの常識を変える
  2. 1. 変化は「今」起こっている — さて、どうする?
  3. 2. 生成AIへの過度な期待と現実のギャップ
  4. 3. プロンプトエンジニアリングのテクニックはあまり重要ではない
  5. 4. エンジニアの仕事は消えない
  6. 5. AIは優秀なエンジニアだけのものではない
  7. 6. 開発支援AIツールを使い分ける
  8. 7. AIで組織の競争力を高める
  9. 2. プロンプトで生成AIを操る
  10. 1. システムプロンプトとユーザープロンプト
  11. 2. プロンプトの構成要素 — AIに適切な情報を提供するための情報戦略
  12. 3. 状況に応じたプロンプトの調整戦略
  13. 3. プロンプトの実例と分析
  14. 1. Reactのコンポーネント生成プロンプト
  15. 2. スクリーンショットからのUI生成プロンプト
  16. 3. SQLクエリ生成プロンプト
  17. 4. プロンプトにおける文脈情報の重要性
  18. 5. 汎用エージェントのプロンプト
  19. 6. プロンプトエンジニアリングの本質
  20. 4. AIツールに合わせたプロンプト戦略
  21. 1. 自動補完型AIツール
  22. 2. 対話型AIツール
  23. 3. エージェント型AIツール
  24. 5. AIと協働するためのコーディングテクニック
  25. 1. AIによる作業単位の最適化