生成AIというワードが流行してからしばらく経ちましたね。

あらゆる分野でAIの機能が搭載され、実務レベルでも仕事の仕方が変わってきている中で、どのような活用方法があるのか？という点にはずっと関心がありました。

しかし生成AIの活用方法を単に調べても、それこそAIで書かれたような記事が検索に引っかかるばかりで、リアルにどんな場面で使っているのか？はなかなか分からなかったのですよね。

なので使いこなせている自信は全くないのですが、ぼく個人がどんな場面で活用しているか？というのをまとめておこうかと思います。

コード作成・レビュー

1番多く使っているのは、プログラミングのコードを書いたり、書いたコードに修正を加えたりする場面です。

必要な条件を明示して指示を出してあげると、かなりの精度で実際に動くものを返してくれる印象です。

書いたコードについても、
「あなたはプロのPythonエンジニアです。以下のコードについて、問題点があればその内容と具体的な修正方法を教えてください。」
などとお願いすることで、コードレビューを受けることができます。

さらに既存のプログラムをほかの言語に書き換える、みたいなこともしてくれます。

こんな感じでプログラミング関連の仕事をするときにはすごく使いやすいので、めちゃくちゃ頼っています。体感としてはAIのおかげで生産性が5倍くらい上がったんじゃないかな、という気がしてます！

翻訳

他言語の翻訳にもよく活用しています。

これまで何か最先端のことを学ぼうとすると必ず英語のハードルに苦しんできましたが、AIのおかげでここはかなり楽になったなと感じています。

もちろん翻訳自体はこれまでもDeepLなど高機能なものが存在していましたが、AIのすごいところは「理解」できることです。

例えば英語論文を翻訳し、さらにその内容についての質問にも答える、みたいなことができてしまうのですね。

そのため英語の記事や論文などを読み、うまく翻訳できていないところや難易度の高いところも含めて質問を通じて理解する、みたいな使い方をしています。

どうしても最先端の情報は英語に偏りやすいので、ここを理解しやすくなったことは何かを学ぶ上ですごく大きなメリットだなと感じています！

メール作成

日常的な業務でいうと、メール作成にも重宝しています。

文面を1から書くのはかなり手間がかかるので、箇条書きなどで簡潔に内容をまとめてメール作成をお願いすると、丁寧なメールを作ってくれます。

さらに「先ほどのメールに対する返信を英語で作成してください。内容は以下のとおりです。」などとお願いすれば、英語でのメールのやり取りにも活用できます。

こういう日常業務的なところでナチュラルにAIを組み込んでいけるか、というのは生産性を上げるためのキーポイントになりそうだな、と感じています！（メール作成なんかは音声入力で要点を伝える→生成AIで文面作成、の流れになっていきそうだなと）

使い方、教えてください

とここまで書いてたものの、まだまだ全然使いこなせていないんだろうな、というのが正直なところです。

なので実務でこんな感じで使えるよ！（既存のフローよりベターだよ！）というのがあれば、ぜひコメントなどで教えてください！