プログラミングの習得は学習ハードルが高いと感じる人も少なくないと思いますが、ChatGPTの登場により初学者でも簡単にプログラムを作れるようになりました。
ただ、ChatGPTは外部ツールと組み合わせることでさらに高度な活用も実現することが可能です。
では詳しく解説していきましょう。
- 税理士業界で4年弱、中小企業向けの税務・会計コンサルに従事した後、ITスキルゼロからプログラミングを学習し、30歳手前でIT業界にキャリアチェンジする。
- RPAによる業務改善、テクニカルサポート、Webエンジニア、SEと経験を経て現在はフリーランスとして活動中。
- 経理×ITを強みにバックオフィス人材に向けたITリテラシーの向上に役立つ記事を発信しています。
Contents
なぜChatGPTだけでなくプログラミングも学習する必要があるのか？
日常生活からビジネスの現場まであらゆる場面でChatGPTが浸透している。
主な活用事例は以下の通りです。
- 情報収集
- データ分析
- 問い合わせや事務処理といったルーティンワークの効率化 etc…
2029年問題におけるITリテラシー格差
2029年問題とは、2022年度から高校で必修化された「情報Ⅰ・Ⅱ」を学んだ世代が、2029年以降に新卒社員として企業に入社することで生じる、デジタルリテラシーの格差による問題のことです。
「情報 I」を履修すると「ITパスポート試験」はかなりの確率でクリアでき、さらに「基本情報技術者試験」に受かる生徒も一定数出てくるレベルだと思います。
また選択科目***「情報 II」を履修した場合は、基本情報ぐらいなら安定して合格可能***で、さらに授業に加えて自主学習にも力を入れている場合は、応用情報も合格できる生徒が出る水準ではないでしょうか。
出典：「レバってくLab「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました」より引用
これにより、既存社員と新卒社員の間で、デジタルに関する知識やスキルに大きな差が生じ、コミュニケーションの齟齬や生産性の低下、若手社員の離職にもつながる可能性があるとされています。
ChatGPTを活用してできること
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTなどの大規模言語モデルに対して、目的に沿った最適な出力を得るための「入力文（プロンプト）」を設計・工夫する技術のことです。
例えば、プログラミングにおいて「Pythonで簡単な電卓を作ってください」という曖昧な指示では、期待通りのコードが出力されないことがあります。そこで、「Pythonで、足し算・引き算・掛け算・割り算ができる簡単な電卓を、関数を使って作ってください。標準入力を受け取る形式でお願いします。」と具体的に伝えることで、より正確で実用的なコードが得られます。
プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTを「どう使うか」に直結するスキルであり、AIと人間の橋渡しとなる非常に重要な技術です。
Lang Chain
LangChainは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーションを簡単に開発できる、PythonやJavaScript向けのライブラリです。
通常、ChatGPTは1回ごとのやりとりで完結しますが、実際のアプリでは「複数のプロンプトを順番に使いたい」「外部のデータベースと連携したい」「ユーザーごとの文脈を保持したい」といったニーズが生じます。
LangChainを使えば、以下のようなことが可能になります。
- 外部のAPIやデータベースとの連携
- 条件分岐を含むプロンプトのフロー設計
- RAG（後述）との統合による検索機能の強化
- チャット履歴の管理
つまり、ChatGPTを使った「実用的なAIアプリケーション」を構築するためのフレームワークがLangChainなのです。
RAG
RAGとは、検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせることで、AIの回答精度を高める技術です。
ChatGPTは2023年以降の情報を学習していない（※GPT-4の標準モデルでは）ため、最新情報や専門的な内容には弱いことがあります。そこで、まず外部のドキュメントやデータベースから必要な情報を検索し、その結果をプロンプトとして渡してから回答を生成するというアプローチがRAGです。
例えば：
- ユーザーが「2024年のPythonの新機能について教えて」と質問
- システムが、社内WikiやWeb検索から関連する情報を取得
- 取得した情報を元に、ChatGPTが回答を生成
この仕組みにより、ChatGPTが自分の知識を超えて「最新かつ正確な回答」を出すことが可能になります。
RAGは、LangChainやLlamaIndexなどのツールと組み合わせて使われることが多く、企業の社内検索、FAQ対応チャットボット、専門業界向けのAIアプリなどで広く活用されています。
ChatGPTをより高度に扱うにはプログラミングスキルが不可欠
上記で挙げた技術を活用し、ChatGPTなどのLLMは便利ですが、こんな弱点があります。
- 知識が古い（訓練時点の情報しか知らない）
- ツールを使えない（電卓やウェブ検索など）
- 長文・構造化データの処理が苦手（たとえばPDFファイルやSQLなど）
LangChainを使うと、これらをカバーできます。
ChatGPTを使ってプログラミングを学習する
オススメのプログラミング言語
Python
Pythonは業務の効率化には最もうってつけのプログラミング言語ですが、生成AIとの活用にも非常に親和性があります。
また初学者にとってもPythonは学習ハードルも比較的低いので、ぜひ1度触ってみることで、プログラミングの基礎を身につけるのも良いでしょう。
JavaScript
JavaScriptもPythonと同様、初学者にとってはとっつきやすいプログラミング言語です。
また、業務効率化ツールであるGASもJavaScriptをベースにしているので、ChatGPTと併用しながらプログラミング学習を進めてみるのも良いでしょう。
TypeScript
TypeScriptはJavaScriptの拡張版であり、静的型付け言語を導入したプログラミング言語です。
そのため、JavaScriptと比較すると学習ハードルはやや高まりますが、コードの品質も高く、エンジニア界隈でも将来性の高い言語として今後もますます需要が上がる可能性があります。
ChatGPTとプログラミングの活用方法
プロンプトエンジニアアリングとは生成AIに対して適切な指示(プロンプト)を作成し、最適な回答や文章作成を実現するための手法のことをいいます。
これにより生成AIの能力を最大化し、意図通りの出力を実現します。
知識ゼロからビジネスレベルまで学習するならDMM生成AICAMPを活用し、より効率的にプロンプトエンジニアリングを習得しましょう！
- 独学ではなく、メンターからのフィードバックを受けて体系的に学習したい
- マーケティングや営業・経理といった自分の専門スキルに特化して習得したい
まとめ
ChatGPTはあらゆる業種で業務効率化に活用できますが、プログラミングをセットで習得することにより、さらに高度なツールを作成することが可能となります。
AIは今後ますます進化し、世の中に浸透していくと考えられますのでぜひこの機会に1度学習してみてはいかがでしょうか？
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