これは使える！生成AIを駆使して新入社員研修プレゼンを作ってみた
新入社員研修で、基礎や基本の大切さをどのように伝えればいいのかを言葉にしたいと思い、生成AIの助けを借りてみました。複数のサービスに同じプロンプトを入力し、それを比較してみました。
どれもなかなかよくできています。また、それを読み比べることで、こちらとしても良い勉強になりますね。
プロンプト
プログラミングなら直感と経験でできるようになる。しかし、エンジニアを目指すなら数学やコンピューター科学、ソフトウエア工学を学ぶことは不可欠である。これを、エンジニアを目指す若い人たちに分かりやすく説明して欲しい。
ChatGPT 4.5
プログラミングは「直感」と「経験」でもできる。でも、本物のエンジニアになるには、もっと深い理解が必要。
例えば、料理に例えてみよう。
レシピ通り作る（プログラミング）なら直感や経験でできる。でも、プロの料理人（エンジニア）を目指すなら、食材や栄養、料理の理論まで学ばないといけないよね？
それと同じで、ただプログラムを書くだけなら、何度も繰り返すうちに自然とできるようになる。でも、長く活躍し、より良いものを作り続けるには、「なぜ動くのか？」「どうしたらもっと良くなるのか？」を理解することが重要になる。
そのためには、以下の３つを学ぶ必要があるんだ。
数学
コンピューターはすべて計算で動いている。その計算の仕組みを理解するためには、数学が必要になる。特にAIやデータ分析など新しい分野では数学の知識が重要だ。
コンピューター科学
コンピューター自体がどう動くのか、データはどう処理されるのか。これを知らなければ、「なぜ動かないのか？」がわからない。基礎がしっかりしているほど応用が効く。
ソフトウェア工学
安全で効率のよいソフトウェアを作るためには、プログラムの設計や管理方法を学ぶ必要がある。チームで協力して大きなプロジェクトを成功させる力を身につけるためには欠かせない。
つまり、直感と経験はとても大事。でもそれにプラスして、基礎となる理論を学べば、君は本当の意味での「プロのエンジニア」になれるんだよ。
Gemini 2.5 Pro Experimental
エンジニアを目指す皆さんへ
プログラミングって、パズルみたいで面白いですよね！ コードを書いて、それが思った通りに動いた時の達成感は格別です。「こうすれば動くんじゃないか？」という直感や、試行錯誤を繰り返す経験で、たくさんのプログラムを作れるようになるのは事実です。まるで、自転車に乗れるようになる感覚に似ているかもしれません。何度も転んで、感覚でバランスを取れるようになる。それで、近所を走り回ることはできます。
でも、もし君がただプログラムを「書ける」人じゃなく、本当にすごいものを作り出す「エンジニア」になりたいなら、もう一歩先の学びが必要です。それが、数学やコンピューター科学、ソフトウェア工学なんです。
なぜこれらが必要なのでしょうか？ 例えるなら、自転車で近所を走るだけでなく、世界中を旅したり、レースで勝てるような高性能なバイクを設計・開発したい場合を考えてみてください。
数学：設計図の言語であり、思考の道具
なぜ必要？ エンジニアリングは問題解決です。数学は、問題を論理的に分析し、効率的な解決策（アルゴリズム）を考えるための基礎体力になります。特に、AI（人工知能）、ゲーム開発（3Dグラフィックス）、データ分析など、最先端の分野では数学の知識が直接役立ちます。「なんとなく」ではなく、「なぜこれが最適なのか」を説明できるようになります。
例えるなら？ 高性能バイクを設計する際の、物理学や材料力学のようなもの。空気抵抗を計算したり、最適なフレーム強度を求めたりするのに必要ですよね。
コンピューター科学：コンピューターの仕組みの理解
なぜ必要？ プログラムがどうやってコンピューター上で動いているのか、データはどのように効率的に整理・保存されるのか（データ構造）、どうすれば処理を速くできるのか（アルゴリズム）といった、コンピューターの根本的な原理を学びます。これを知っていると、より速く、より安定し、より少ない資源（メモリやCPUパワー）で動く、質の高いプログラムを作れるようになります。
例えるなら？ バイクのエンジンやギアの仕組みを深く理解すること。どうすればパワーを最大限に引き出せるか、燃費を良くできるかを知っていると、ただ運転できるだけの人とは違うレベルの設計やチューニングができます。
ソフトウェア工学：大きな建物を建てるための技術
なぜ必要？ 一人で作る小さなプログラムと違い、実際の仕事では、大勢のエンジニアが協力して、何年もかけて巨大で複雑なソフトウェア（例えば、スマホのOS、大規模なWebサービス、銀行のシステムなど）を作ります。ソフトウェア工学は、このような大規模開発を成功させるための、設計方法、品質管理、テスト方法、チームでの協力の仕方などを学ぶ学問です。バグが少なく、将来の変更にも強く、安全で使いやすいソフトウェアを作るための知恵が詰まっています。
例えるなら？ 一人で犬小屋を作るのではなく、チームで超高層ビルを建てるための建築工学やプロジェクトマネジメントのようなもの。しっかりした設計図、建築手順、品質検査、チーム連携がないと、ビルは完成しないし、安全なものになりません。
まとめると...
直感と経験でプログラミングを始めるのは素晴らしい第一歩です。でも、本当に社会に影響を与えるようなソフトウェアやサービスを作りたい、複雑な問題を解決できるエンジニアになりたい、と思うなら、数学、コンピューター科学、ソフトウェア工学は君の強力な武器になります。
これらは、ただプログラムを「動かす」だけでなく、「より良く、正しく、効率的に、そしてチームで協力して作り上げる」ための土台となる知識と思考法を与えてくれます。大変そうに聞こえるかもしれませんが、学べば学ぶほど、プログラミングの世界がもっと深く、もっと面白く見えてくるはずです。
君のエンジニアとしての冒険を応援しています！
Claude 3.7 Sonnet
プログラミングと工学の違い：若きエンジニア志望者へ
プログラミングは確かに直感と経験で上達することができます。コードを書き、エラーを修正し、繰り返すことで徐々にスキルを身につけられるでしょう。多くの人がこの方法で素晴らしいプログラマーになっています。
しかし、本格的なエンジニアを目指すなら、その先にある重要な基礎知識が必要です：
なぜ数学が必要か
プログラミングの奥には数学的思考があります。アルゴリズムの効率性、データ構造の選択、パフォーマンスの最適化など、複雑な問題を解決するには数学的な基盤が必要です。例えば、グラフィックスやAIのような分野では、線形代数や確率論が必須となります。
コンピューターサイエンスの重要性
コンピューターの仕組みを理解することで、より効率的で信頼性の高いソフトウェアが作れます。アルゴリズム、データ構造、オペレーティングシステム、ネットワークの知識は、単にコードが動くだけでなく、「なぜそれが動くのか」を理解するために重要です。
ソフトウェア工学のスキル
大規模なプロジェクトでは、コードを書くだけでは不十分です。設計パターン、テスト手法、バージョン管理、チーム開発の方法など、ソフトウェア工学の知識があれば、持続可能で拡張性のあるシステムを構築できます。
バランスが大切
理論だけでも、実践だけでも不十分です。優れたエンジニアは両方を兼ね備えています。プログラミングの楽しさを保ちながら、少しずつ基礎知識も深めていきましょう。
今日のプロジェクトを完成させることも大事ですが、長期的な視点で自分の基礎を固めることがキャリアの可能性を広げ、より複雑な問題に取り組む力を養います。
皆さんはどの回答がいいと思いましたか？私はGeminiの回答が分かりやすさと説得力を兼ね備えているように感じました。いずれにしてもよくできていて、こちらとしても良い勉強になります。
さて、次はプレゼンテーション資料の作成です。ここでは、一番気に入ったGeminiの回答を使ってGensparkにスライドを作ってもらいました。
Genspark
プロンプト
以下の文章の要点を整理し、プレゼンテーション用のスライドにしてほしい。
===
＊＊＊ Geminiの文章 ＊＊＊
結果はこのようになりました。
これはなかなか凄い！8ページの資料をHTMLで書き出してくれました。わかりやすくよくまとまった内容で、レイアウトやアイコンはなかなかイケてます。全てのスライドはこちらからご覧頂けます。よろしければどうぞご利用ください。
残念ながら、パワポではこのまま使えませんし、もうすこしシンプルにまとめたいので手直しは必要です。ただ、どんな資料を作ればいいのかを考えるたたき台にはなります。イラストやレイアウトは拝借できますね。使いようによってはこのままでも良いかもしれません。本当に便利な時代になりました。
ただ、生成AIがここまで賢くはなっても、何を伝えたいかを明確にすることは、人間である講師の役割です。この点は当面変わることはないでしょう。なぜ、何を伝えたいのかは講師の思想であり教養です。しかし、どのように伝えるかはAIの助けが大いに役立ちます。つまり、研修教材の作成には、生成AIを使い、取りあえずの80点を目指します。あとは、その先の100〜120点を目指して、人間が知恵を絞り工夫をすることが、とても理にかなったアプローチだと言えそうです。
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今年も開催！新入社員のための1日研修・1万円
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AI前提の社会となり、DXは再定義を余儀なくされています。アジャイル開発やクラウドネイティブなどのモダンITはもはや前提です。しかし、AIが何かも知らず、DXとデジタル化を区別できず、なぜモダンITなのかがわからないままに、現場に放り出されてしまえば、お客様からの信頼は得られず、自信を無くしてしまいます。
営業のスタイルも、求められるスキルも変わります。AIを武器にできれば、経験が浅くてもお客様に刺さる提案もできるようになります。
本研修では、そんないまのITの常識を踏まえつつ、これからのITプロフェッショナルとしての働き方を学び、これから関わる自分の仕事に自信とやり甲斐を持ってもらおうことを目的としています。
参加費：
- 1万円（税込）／今年社会人となった新入社員と社会人2年目
- 2万円（税込）／上記以外
お客様の話していることが分かる、社内の議論についてゆける、仕事が楽しくなる。そんな自信を手にして下さい。
現場に出て困らないための最新トレンドをわかりやすく解説。 ITに関わる仕事の意義や楽しさ、自分のスキルを磨くためにはどうすればいいのかも考えます。詳しくはこちらをご覧下さい。
100名／回（オンライン／Zoom）
いずれも同じ内容です。
【第1回】 2025年6月10日(火)
【第2回】 2025年7月10日(木)
【第3回】 2025年8月20日(水)
営業とは何か、ソリューション営業とは何か、どのように実践すればいいのか。そんな、ソリューション営業活動の基本と実践のプロセスをわかりやすく解説。また、現場で困難にぶつかったり、迷ったりしたら立ち返ることができるポイントを、チェック・シートで確認しながら、学びます。詳しくはこちらをご覧下さい。
100名／回（オンライン／Zoom）
2025年8月27日(水)
AI駆動開発Conference Spring 2025
こんなことやります。私も1枠頂き話をさせて頂きます。よろしければご参加下さい。
【図解】これ1枚でわかる最新ITトレンド・改訂第5版
生成AIを使えば、業務の効率爆上がり？
このソフトウェアを導入すれば、DXができる？
・・・そんな都合のいい「魔法の杖」はありません。
神社の杜のワーキング・プレイス 8MATO
8MATOのご紹介は、こちらをご覧下さい。