部下としてのAI 世界一流エンジニアの進化術 (牛尾剛)
書籍情報
書籍目次
- はじめに すべての人がAIを部下にする時代に
- 第1章 生成AIをマネジメントする ――破壊力10倍の「部下」の特性を知ろう
- 生成AIをとりまく業界の激変
- アウトカムがゼロの危機
- コーディングエージェントの異次元の進化
- 世界一流エンジニアたちの助言
- 生成AIは使い手を10倍ブーストする武器
- 「理解」こそが最も重要
- なぜAIは自信満々に嘘をつくのか？
- 「過去にないものをつくる仕事」のAI後の変化
- ヴァラッドが教えてくれた「良いエンジニア」4つの条件
- エンジニアのレイヤーが上がった
- 第2章 「理解」をブーストする ――「ディープコードリーディング」のすすめ
- できるエンジニアはコードをたくさん読んでいる
- 最後のストラテジー「ディープコードリーディング」
- 全体の構造を理解し「メンタルモデル」をつくる
- プルリクエストを100%理解する
- ネーミングにはすべて意味がある
- スラッシュコマンドテクニック
- 良いコードはシンプルである
- たった2日で起こった大変化
- 思わぬ副次的発見
- AI後の会議のテクニック
- 「理解」は絶対的にコスパがいい
- COLUMN どのAIモデルを使うか？
- 第3章 早く失敗し、自動化せよ ――最強のバイブコーディング術
- 「自然言語エンジニアリング」の世界
- 「早く失敗して、自動化せよ」の精神
- デモンストレーション: AIとつくる「To-Doアプリ」
- ステップ1: 言語とアーキテクチャを決める
- ステップ2: 仕様書でコンセンサスをとる
- ステップ3: 計画とチェックリスト
- ステップ4: テスト駆動による「失敗の自動化」
- ステップ5: 「人間の介入ポイント」を設計する
- 「資産の積み上げ」で自動化を加速
- Skillsのつくり方
- LLMアプリケーション安定化マニフェスト
- ハーネスエンジニアリング
- 「ヒューマン・イン・ザ・ループ」という設計思想
- 「想像力」にブレーキをかけない
- COLUMN 生成AIとセキュリティ
- 第4章 AI時代の“学習加速術” ――コグニティブロードを走れ
- 人間の脳をブーストする
- “認知的負荷をかける”アクティブリコール
- AIのオーバービューで「プレ学習」
- 「理解」の3要素と自動化
- 新マインドマップ活用法
- 「思考のフレームワーク」で加速する
- リサーチ内容を資産化する
- AI時代の英語学習法
- エンジニア用語も怖くない ――多読のすすめ
- 身を浸すイマージョン学習
- COLUMN 学びの資産化【Gemini篇】
- 第5章 センスを磨く ――AIとの対話から新「Be Lazy」まで
- センスがいいって何だろう？
- AIと対話し、センスを言語化する
- 曖昧な感覚にも先行研究がある
- “天才でないのに”圧倒的な成果を出す人の秘密
- どうすれば最も簡単に可能性を狭められるか？
- 「直感的センス」の正体
- 新「Be Lazy」 ――より楽をして価値を最大化する
- 「理解」に時間をかけたほうが楽
- 自分が楽をすると、相手も楽になる
- 第6章 人間のボトルネックを突破する ――脳疲労をリリースする生活習慣術
- ボトルネックは人間の「脳疲労」
- ChatGPTがくれたヒント
- 朝5時ランニングの劇的な効果
- 意思決定を最小にする
- 脳のパフォーマンスを高める「食事の固定化」
- 「健康を守る」ことは死活問題
- NEAT活動 ――家事を「運動の延長」に
- ADHD「脳疲労」対策Tips
- 新タイムマネジメント
- スラック（余裕）の効果
- 第7章 ポストAI時代の思考法 ――「楽観ロック」でリスクをとれ
- 予測は無駄、「今」を打ち返せ
- AIでオプティマイズ（最適化）する
- 本体の強さ×AI力
- 成長のコツは「居心地の悪さ」を楽しむこと
- 生成AIを使うと馬鹿になるのか？
- すべての人がAIマネージャになる
- 仕事でインパクトを出すには？
- 「楽観ロック」でリスクをとれ
- AIが見せてくれた風景
- フィールは学べない
- あとがき