AI活用│システムエンジニアで生きていく

AI活用まとめ！初心者SEが実務で安全に使うための判断基準

初心者SEがAIを実務で安全に使うための判断基準を、要件定義・設計・レビュー・テスト・障害調査の観点で整理します。

レビュー指摘は、言われた箇所だけ直せばよいとは限りません。指摘の意図、影響範囲、同じミスの横展開、修正後の確認まで見ることが重要です。現役SEの実務経験をもとに、レビュー指摘への対応方法を解説します。

テストケースは数を増やせばよいわけではありません。仕様との対応、期待結果、条件分岐、例外系、テストデータ、確認できる内容が明確でないとレビューで差し戻されます。現役SEの実務目線で確認ポイントを解説します。

仕様書を読んでも何をテストすればよいか分からないときは、正常系だけでなく、条件分岐、例外系、権限、データ状態、既存機能への影響を確認する必要があります。現役SEの実務経験をもとに、テスト観点の出し方を解説します。

AIに要件や仕様を相談するときは、質問の前提が曖昧だと回答も曖昧になります。現役SEの実務経験をもとに、AIに聞く前に整理すべき情報、失敗例、判断基準を解説します。

AIにエラー原因を聞くと調査の初速は上がります。ただし、ログや再現条件を確認せずに回答を信じると、原因を取り違えることがあります。現役SEの実務経験をもとに、AIでバグ調査をするときの判断基準と失敗例を解説します。

AIで作成した議事録・設計書・手順書をそのまま使うと、現場では認識違いや責任範囲の漏れにつながることがあります。現役SEの実務経験をもとに、確認すべき判断基準と失敗例を解説します。