こんにちは！今回はエンジニアブログということで、業務効率をぐっと引き上げる「AIの活用術」を3つご紹介します。特に、最近話題のGPT系AIを中心にした実践的な内容です。エンジニアに限らず、AI初心者でも取り入れやすい内容なので、ぜひ参考にしてください！
1. GPTを活用したメール返信の効率化
エンジニアは日々多くのメールに対応する必要がありますが、内容を考えるのに時間を取られていませんか？ここで活躍するのがGPTモデルです。例えば以下の手順で活用できます
手順：
テンプレートの準備 繰り返し送る内容（例：打ち合わせ調整、進捗報告など）のテンプレートを用意しておきます。
AIに文面作成を依頼 GPTに「プロジェクト進捗を簡潔に報告するメールを作成してください」といった指示を出します。
トーンや詳細を調整 例：フォーマルなトーン、カジュアルなトーン、具体的な納期などを追加指示。
チェックして送信 最後に内容をチェックして送信。誤字脱字も減り、スムーズです！
ポイント：
• 日本語の文脈理解に強い：GPTは日本語でも自然な文章が作れます。
• 柔軟性が高い：状況や用途に合わせて応用可能。
ちなみに僕はメールできたメッセージの返事をAIに考えてもらってslackに送ってもらっています。
少し整形が必要ですが、自分で考える内容が減ってとても満足してます！
2. コードレビューの初期フィードバック
次に紹介するのは、コードレビューの効率化です。AIを利用することで、手動のレビュー時間を短縮できます。
手順：
コードをAIに入力 GPTや他のAIツール（例：GitHub CopilotやCode Interpreter）にコードを貼り付けます。
「レビューしてほしい」と伝える 「このコードの改善点を教えてください」と指示します。
フィードバックを確認 変数名の改善、冗長なコードの指摘、パフォーマンス最適化の提案などを得ることができます。
チーム内で議論 AIのフィードバックを踏まえ、さらに議論を深めて最適な形に仕上げます。
ポイント：
• AIは文法的なエラーや非効率な箇所を指摘するのに優れています。
• 「初期レビュー」として活用することで、レビューの質を向上できます。
弊社では、プルリク作成時に自動でAIレビューがしてくれるようにしてレビュワーの負担を軽減できるような取り組みを行っています。
3. 大量データの分析・レポート作成
最後に、大量データの処理やレポート作成にAIを使う方法をご紹介します。データ分析に時間がかかる場合も、AIなら短時間で結果を得られます。
手順：
分析したいデータを準備 CSVやJSONなどのフォーマットでデータを整理します。
AIにデータを渡して質問 「このデータから重要なトレンドを見つけてください」「特定のパターンを可視化してください」と指示します。
アウトプットを確認 結果は文章だけでなく、グラフや表形式で生成可能。さらにカスタマイズ指示も出せます。
結果を活用 得られた結果をレポートやミーティング資料に反映しましょう。
ポイント：
• AIはトレンド分析やパフォーマンス測定に優れています。
• 手作業では見つけにくいパターンを発見することが可能です。
AIを活用する時の心構え
ここまで3つの活用術をご紹介しましたが、最後に「AIとの付き合い方」について触れておきます。AIは万能ではなく、補助的なツールです。エンジニアとしての経験や知識にAIの力を掛け合わせることで、最高の結果を出せると考えています。
最後に
実はこの記事、AI（ChatGPT 4o）がベースとなって執筆しています！！ 少し意外だったでしょうか？AIが書いたとはいえ、技術や実務に即した内容を目指して書いてます。読者の皆さんの次のアクションに役立てば嬉しいです。 ちなみに弊社では、エンジニアの開発体験を向上させるために、chatGPT/Claude/GithubCopilotなど様々なAIツールを実務で利用しています。
それでは、これからも一緒にAIを活用していきましょう！
