ChatGPT推し
【Qiita Bash】AI時代の相棒は、キミに決めた！ 〜キミはどのAIエージェントにする？〜 https://increments.connpass.com/event/364559/ のLT資料をCHatGPT推しで原案をお願いします。
ChaatGPT
こちらは、**「AI時代の相棒は、キミに決めた！〜キミはどのAIエージェントにする？」**のLT資料案です。ChatGPT推しで構成しています：
スライド構成案（5分LT向け）
- タイトルスライド
タイトル：「ChatGPTが開発の“相棒”になった話」
サブタイトル：なぜChatGPTを選び、どう活用し、どう感じたのか
登壇者名 / 所属- 導入：AIエージェントとの出会い
"開発が進むなか、効率化したい…そのとき出会ったのがChatGPTだった"
キミが選んだAIエージェントは？
他の選択肢（Cursor、Gemini CLI、Copilotなど）との違いを簡単に紹介
connpass
Qiita株式会社- 選んだ理由：ChatGPTを選んだ３つのポイント
柔軟な対話形式：コードのみならず“なぜそうするのか”まで相談できる
ドキュメント生成も可能：要件定義やREADME文の下書きにも活用
多言語対応＆API活用：PythonやJavaScriptなど幅広い言語に対応しやすい- 現場での活用例
コードレビュー支援：プルリク前の簡易チェックに役立つ
リファクタリング案の提案：「ここ改善したい」と相談すると最適化提案が来る
テストコード生成：単体テストやモック生成も対応可能- 実際に助かった瞬間
コードのバグをChatGPTの“説明から推察”して修正した
ドキュメント整備でのドラフトを一瞬で生成してくれた
テストコードのテンプレートを提案してもらえた- 気づき・注意点
精度との兼ね合い：稀にテンプレート的な汎用コードが出る → 確認・調整は必要
プロンプトの工夫が鍵：どんな依頼をするかでアウトプットの質が変わる
セキュリティ考慮：機密情報は与えない運用ルールの構築が必要- まとめ
ChatGPTは「会話できる相棒」として最強だった
「何がしたいか」を伝えるだけで、それに近いアウトプットが見られる
今後は社内テンプレート化やチームエージェント化も視野に- エンディング・問いかけ
「あなたの開発“相棒”、誰にしていますか？」
ChatGPTを選んだその理由、ぜひ会場で教えてください！
この構成なら、ChatGPTを相棒として選んだ理由・場面・学びを具体的に伝えられつつ、登壇後の会話も弾みそうですね。ご希望であれば、図やスクショの挿入やプロンプト工夫の具体例なども追加できます。お気軽にどうぞ！
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解しました！では、先ほどの構成に 図やスクショ・プロンプト工夫例 を織り込んだ、より「LT資料らしい原案」をお作りします。
📑 ChatGPT推しLT資料 原案（スライドイメージ付き）
1️⃣ タイトルスライド
タイトル：「AI時代の相棒は、ChatGPTに決めた！」
サブ：〜なぜ他の選択肢ではなくChatGPTだったのか〜
登壇者名・所属
（背景：モンスターボール風イラスト＋ChatGPTアイコン風）
2️⃣ 導入
「AIエージェント、いっぱいあるけどどれを選ぶ？」
代表例：
GitHub Copilot（コーディング特化）
Gemini / Claude（会話型＋情報検索）
Cursor（IDE統合型AI）
ChatGPT（汎用・会話型） ← 自分の推し！
（図：ポケモン選択画面っぽいUIでAIたちを並べる → ChatGPTを選択）
3️⃣ ChatGPTを選んだ理由
会話できる安心感：「なぜ？」に答えてくれる
コード以外も強い：要件定義・README・議事録も対応
APIやプラグイン連携：業務拡張性が高い
（図：開発工程フローに「コード・ドキュメント・レビュー・テスト」全部にChatGPTが関与）
4️⃣ 実際の活用例
コードレビュー
プルリク前にChatGPTで相談
「冗長じゃない？」→ 簡潔な提案をくれる
リファクタリング
Before/Afterコードを比較して改善例を提示
テストコード生成
「pytestでテスト書いて」と頼むと即テンプレ完成
（スクショ例：ChatGPT対話の抜粋をキャプチャ）
5️⃣ プロンプト工夫例
NGプロンプト：「バグ直して」
OKプロンプト：「このコードでNullPointerExceptionが起きる。原因を推測し、修正方法を提示して」
（図：同じ質問でも出力の差が見える比較）
6️⃣ 助かった瞬間
「深夜のバグ修正 → ChatGPTが根拠つきで提案してくれた」
「ドキュメント整備のドラフトを即生成」
「テストケースを網羅的に出してくれた」
7️⃣ 気づき・注意点
精度は100%ではない → 人間のレビュー必須
プロンプト次第で質が変わる
セキュリティ・情報漏洩リスクに注意
8️⃣ まとめ
ChatGPTは“話せる相棒”
開発の補助だけでなく、思考整理や相談役にもなる
チーム運用・社内テンプレート化で更に強力に
9️⃣ エンディング
「キミはどのAIエージェントにする？」
僕はChatGPTに決めた！
ありがとうございました 🙌
👉 この原案をベースに、実際の スライドデザイン（図解＋キャプチャ付きのPowerPoint/Keynote/Canva版） まで起こすこともできます。
LT用にビジュアル化（スライド化）して仕上げますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
Chatgpt Lt Slide Draft
LT資料原案「AI時代の相棒は、ChatGPTに決めた！」
- タイトルスライド
タイトル：「AI時代の相棒は、ChatGPTに決めた！」
サブ：〜なぜ他の選択肢ではなくChatGPTだったのか〜
登壇者名・所属- 導入
AIエージェントはたくさんあるけど…どれを選ぶ？
代表例：
GitHub Copilot（コーディング特化）
Gemini / Claude（会話＋検索）
Cursor（IDE統合型AI）
ChatGPT（汎用・会話型） ← 推し！- ChatGPTを選んだ理由
会話できる安心感：「なぜ？」に答えてくれる
コード以外も強い：要件定義・README・議事録も
APIやプラグイン連携：業務拡張性が高い- 実際の活用例
コードレビュー → プルリク前のチェック
リファクタリング → Before/Afterの改善提案
テストコード生成 → pytestやJestの雛形を即作成- プロンプト工夫例
NG：「バグ直して」
OK：「このコードでNullPointerExceptionが起きる。原因を推測し、修正方法を提示して」
→ プロンプトの工夫で精度が変わる！- 助かった瞬間
深夜のバグ修正で根拠つき提案を得られた
ドキュメントのドラフトを即生成
テストケースを網羅的に提案- 気づき・注意点
精度は100%ではない → 人間のレビュー必須
プロンプト次第で質が変わる
機密情報の取り扱いに注意- まとめ
ChatGPTは“話せる相棒”
開発補助だけでなく、思考整理・相談役にもなる
チーム活用でさらに強力に！- エンディング
「キミはどのAIエージェントにする？」
僕はChatGPTに決めた！
ありがとうございました 🙌
LT用スライドの原案を文章化しました。ここから図解やキャプチャを組み込んだスライドデザイン（PowerPoint/Keynote/Canva形式） に仕上げることもできます。作成しますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解しました！
このLT原案をもとに、スライドデザイン付き資料をPowerPoint（.pptx）形式で作成しましょう。
スライドの構成は以下のイメージになります：
表紙（タイトル・サブタイトル・登壇者名）
導入（AIエージェントの選択肢一覧）
ChatGPTを選んだ理由（3ポイント）
活用例（コードレビュー/リファクタリング/テスト生成）
プロンプト工夫例（NG/OK比較）
助かった瞬間エピソード
注意点（精度/プロンプト/セキュリティ）
まとめ（“話せる相棒”）
エンディング（僕はChatGPTに決めた！）
→ 各スライドには アイコン・図解・配色（明るめで視認性高いトーン） を入れて見やすく仕上げます。
📂 まずはこの原案を使って PPTXファイルを生成 しましょうか？
はい。お願いします。
参照
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59