概要
askenのバックエンドエンジニアが2025年度上期に実践したAI活用術を共有し、会議議事録の自動生成から開発スクリプト作成、問い合わせ調査、さらにはAIとの協調作業における効果的なコミュニケーション術まで、多岐にわたる業務効率化のヒントを提示します。
詳細内容
askenのバックエンドエンジニアが、2025年度上期に業務で実践し効果的だったAI活用術を具体的な事例を交えて紹介しています。このブログは、日々の開発業務でAIをどのように取り入れ、効率を向上させるかについて、ウェブアプリケーションエンジニアに直接的なヒントを提供します。
まず、Google Meetの自動生成メモをNotebookLMに読み込ませることで、会議議事録の作成と管理を自動化し、過去の議論の復習や不在時のキャッチアップが格段に容易になりました。これは、情報共有の精度を高め、チーム全体の生産性向上に直結します。また、Tracのwiki formattingのような煩雑な記法での文書作成をDifyに任せることで、細かな作業にかかる時間を削減し、本来の業務に集中できるようになります。
さらに、AIにシェルスクリプトの作成を依頼することで、「フォルダ内の画像を一括処理」や「データからのランダム抽出」といったタスクの自動化のハードルが大幅に下がりました。これにより、エンジニアは反復作業から解放され、より複雑で創造的な問題解決に時間を充てることが可能になります。実装前にAIと懸念点や検証ポイントを議論し、Lambdaコストの試算を行うことで、設計段階での考慮漏れを防ぎ、手戻りのリスクを低減できる点は、品質と効率の両面で重要です。Devinを活用したリポジトリ調査も、不慣れなコードベースの初期分析を加速させ、調査時間の削減に貢献しています。
社内での情報共有から得られた学びも、AIとの協調作業を最適化する上で重要です。タスク依頼時に明確なフォーマットと「不明点はすぐに確認する」という制約を設けることで、AIの誤解釈を防ぎ、期待通りの成果を引き出せるようになりました。また、大きなタスクではいきなり実装を始めさせず、修正方針と作業ステップをAIと合意し、段階的にレビューを進めるアプローチが、手戻りを減らし、エンジニア自身の理解を深める鍵となります。これらの実践は、AIを単なるツールではなく、共同作業者として最大限に活用するための具体的な指針を提示しており、現代のエンジニアにとって自身のAI活用スキルを磨くことの重要性を強く示唆しています。