AIエンジニアリング実践｜5つの技法と、1つの見極め方
Zenn / 2026/4/17
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要点
- AI作業がうまくいかない主因を「能力や才能」ではなく、5つの実践技法を知らないことに置き換えて解説している
- 5つの技法は「タスク分解」「コンテキスト設計」「開発サイクル」「ツール選定」「検証能力」で、手順として“レシピ”の形で提示する
- Claude / OpenAI / Geminiのような主要LLMを横断し、ツールの性質を見極める方法論を終盤で扱う
- 対象読者は「丸投げを卒業し、次の段階を探している実務者」で、全9章・約7〜9万字の実践書として設計されている
- 文章中でプログラミングの使用場面は想定されておらず、AIエンジニアリングを作業設計中心に捉えている
AIで思ったように作れない原因は、能力でも才能でもなく、5つの技法を知らないだけでした。
本書はその5つを、AI作業で実際に手が動くレシピとして届けます。
対象は「丸投げは卒業した。次の段階を探している実務者」。
扱う5つの技法は、タスク分解 / コンテキスト設計 / 開発サイクル / ツール選定 / 検証能力。
さらに終盤では、Claude / OpenAI / Gemini を横断してツール性質を見極める方法論も扱います。
全9章（序章 + 本編6章 + 終章 + 付録A）、想定総文量 7〜9万字の実践書です。
※ プログラミングを使用する場面はありません。
