目次

序章　AIとの関係性を自覚する

• AIに使われている状態になっていないか
• 答えの「前後」にこそ、人間の価値がある
• 本書のコンセプトと想定読者
• 本書の構成と読み方

第1章　AI時代の成長ルールを理解する

• 1-1　成長速度は、PDCA　サイクルを回した回数で決まる
• 1-2　質問力で解くべき問題を見極める
• 1-3　仮説構築力で結果を学びに変える
• 1-4　言語化力で判断と行動を前に進める
• 1-5　思考体力をつけ、サイクルを回し続ける
• 1-6　AI活用の範囲と質を引き上げる
• 1-7　第1章まとめ
• Tips　検索と対話の違いを知る

第2章　AIを壁打ち相手にする対話の技術

• 2-1　AIとうまく対話するための5つの基本原則を理解する
• 2-2　ハルシネーションを前提に検証プロセスを設計する
• 2-3　漠然とした「わからない」を分解する
• 2-4　プロンプトをAIに考えさせる
• 2-5　AIに複数案を出させて比較し、判断力を鍛える
• 2-6　アイデアの弱点をAIに批判させ、補強する
• 2-7　完璧主義を捨て、検証可能な状態でアウトプットを出す
• 2-8　成果物の説明責任を果たす
• 2-9　第2章まとめ
• Tips　人間相手ではなく、AIと壁打ちするメリット

第3章　企画 アイデアの解像度を上げ、価値を言語化する

• 3-1　どう作るかを考える前に、なぜ作るかを明らかにする
• 3-2　タスクの入力・出力・制約を整理し、全体像を掴む
• 3-3　理想のユーザー体験からプロダクトの完成形を決める
• 3-4　コンセプトを可視化する
• 3-5　ユーザーの声を聞く
• 3-6　大きな課題は細かいタスクに分解し、開発を前に進める
• 3-7　第3章まとめ
• Tips　デザインに必要なのは、作りたいという熱量

第4章　設計 技術選定からアーキテクチャを深掘りする

• 4-1　設計を始める前に、判断するための軸を作る
• 4-2　最適な技術を選ぶために、知識の外にある選択肢を探す
• 4-3　選択肢を並べ、トレードオフを比較して判断する
• 4-4　将来の変化を見据えて、設計判断の精度を上げる
• 4-5　選んだ理由と選ばなかった理由を言語化して、設計判断を完成させる
• 4-6　第4章まとめ
• Tips　ADRで設計判断を記録する

第5章　実装 AIとともに進める、わかるコードの作り方

• 5-1　実装前に目的と仕様を整理し、作業の道筋を立てる
• 5-2　AIに実装を任せながら主導権を握り続ける
• 5-3　動くだけのコードからわかるコードへ
• 5-4　リファクタリングを通じて、コードと自分を成長させる
• 5-5　テストでコードの確からしさを確認し、安心して前に進む
• 5-6　第5章まとめ
• Tips　音声入力でで言語化のハードルを下げる

第6章　問題解決 動かない理由を仮説検証し、切り分け力を養う

• 6-1　問題を構造化し、AIへ正確に伝える
• 6-2　エラーを読み解き、仕組みを理解する
• 6-3　思い込みを疑い、バグの原因を正しく絞り込む
• 6-4　問題を振り返り、経験を成長につなげる
• 6-5　第6章まとめ
• Tips　ポストモーテムで失敗をチームの学びに変える

終章　自走型エンジニアの生存戦略

• 技術力と同じくらいビジネスの基礎力を上げる
• AIを活用してジェネラリストになる
• 常に最新ツールを触り続け、好奇心を武器にする
• AIには生成できない一次情報を取りに行く
• AI時代に自走できるプロフェッショナルを目指す