今回は「実務におけるAIツールの使い分けとプロンプト設計」をテーマにお話を伺いました。
AIがエンジニアリングの現場にも深く入り込んでいる今、「AIに頼んでいるのにコードがチグハグになる」という悩みを抱える学習者は少なくありません。
現場の最前線では何がどう使われているのか。
プロの目線から、生々しい活用術を語っていただきました。
「プロンプト設計をしっかり考える」ことの重要性
プロの現場ではどうしているのでしょうか？本動画では、現代の開発は
- Claude
- VSCode
- Cursor
の3本柱で成り立っていると語られています。実はこの3本柱、アクトハウスでの実際の学習時にもメインで使い倒していくツールなんです！
実装のフェーズではVSCodeやCursorを使ってバリバリと手を動かしてコードを書いていきますが、その前段階である「どんなコードにしたらいいか」の相談や、「このコードで合っているか」のレビューにはClaudeを活用しています。
彼らが実行しているのは、AIに丸投げすることではなく「プロンプト設計をしっかり考える」ことです。どんなツールも、入力（プロンプト）の質が悪ければ、出力の質も悪くなります。魔法のような一発解決の言葉は存在しないのです。
ざっくばらんなメモを、GPTで「清書」するメタ活用
ここでプロならではの面白いアプローチが登場します。
プロンプト設計を考える際、アクトハウスのロジックプロンプトメンターは「ざっくばらんに内容を書き出して、まずはGPTなどに投げる」という手法を取っています。
- 「こういう機能を作りたいんだけど…」というメモ書きレベルのものをGPTに渡し、それをClaude用の高度なプロンプトとして設計・清書してもらう。
- 出来上がったプロンプトをClaudeに投げる。
- 自分の思考の整理をGPTに手伝わせ、プログラミングの実作業をClaudeやCursorと進める。
この見事な役割分担がAIのトークン消費量を節約しつつ、現場の圧倒的な開発スピードを支えています。
指示出し（プロンプト）の質が、エンジニアの価値を決める
このように、現代の開発は「コードをいかに速く書くか」から「AIにいかに的確な指示を出せるか」へ完全にシフトしています。
指示出し（プロンプト）の質が、そのまま出来上がるシステムの質になり、引いてはエンジニア自身の市場価値を決める時代です。
ツールの特性を理解し、泥臭くプロンプトを設計する力を養いましょう。
挑戦の先にしか、新しい自分はいない。
ITを「ビジネス×テック」と定義しているセブ島のアクトハウスでは、AIをチームメンバーのように使いこなす日本人メンターが常駐。
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