


| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
参加者 | 先着順 | 無料 | 0人 / 定員20人 |
生成AI(GitHub Copilot、ChatGPT、Claudeなど)の普及により、コード生成やドキュメント作成のスピードは大きく向上しました。
一方で、AIが複数のコード案やアイデアを瞬時に提示してくれる今、エンジニアには「自分でゼロから作る力」だけでなく、「何を採用し、何を捨てるのか」を判断する力が求められています。
本セミナーでは、AI時代のエンジニアに必要となる「判断力」に焦点を当て、最新の科学的研究や意思決定の考え方を紹介します。
「すべてを比較してから決める」のではなく、状況に応じて重要な基準を見極め、スピーディーに判断するための思考フレームワークを学びます。
さらに、AI活用による生産性向上の実態や、コードレビュー、ペアプログラミング、心理的安全性など、個人だけでなくチーム全体の生産性を高めるための知見も取り上げます。
AIに「答え」を出してもらうだけではなく、AIが出した答えをどう評価し、どう選択するのか。
AI時代のエンジニアに求められる「判断力」を、一緒に考えてみませんか?
・判断を速くする思考フレームワークを身につける
Take the Best(最も重要な基準で判断する)やサティスファイシング(満足基準を設定する)など、意思決定を効率化する考え方を学びます。
・AI活用のメリットとリスクを理解する
最新の研究をもとに、AIがエンジニアの生産性や仕事に与える影響を知り、AIを適切に活用するための視点を身につけます。
・チームの生産性を高める視点を得る
コードレビュー(200~400 行の壁)、ペアプログラミング、心理的安全性などの知見を通じて、個人だけでなくチーム全体の生産性と品質を高めるためのヒントを得ます。

データサイエンス教育総合研究所、京都精華大学、大阪大谷大学で研究員・講師。経営行動科学学会所属。
専門はデータドリブンによる生産性の向上。データを活用し、組織の生産性向上と課題解決の支援を行っている。
京都大学経済学部卒業。著書に、『仕事のできる人がやっている減らす習慣』(フォレスト出版)、『すぐ決められる人がうまくいく』(明日香出版社)など多数。
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