はじめに
2026年、AIコーディングツールはもう「使うかどうか」ではなく 「どう使うか」 の時代です。
ChatGPT、Claude Code、GitHub Copilot...たくさんのAIツールがありますが、新人エンジニアがこれらを 正しく活用する ためのガイドをまとめます。
AIに頼りすぎず、かといって避けもしない。 そのバランスが大事です。
新人エンジニアが使えるAIツール一覧
| ツール | 特徴 | おすすめ度 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 汎用AI。質問・調査・学習に | ★★★ |
| Claude（claude.ai） | 長文理解・コード解説が得意 | ★★★ |
| Claude Code | ターミナルで動くAIエージェント | ★★★ |
| GitHub Copilot | エディタ内でコード補完 | ★★★ |
| Cursor | AI搭載エディタ | ★★☆ |
まずは ChatGPT or Claude + GitHub Copilot の組み合わせから始めるのがおすすめです。
AIを活用すべき場面
1. 学習のサポート
✅ 「この概念をわかりやすく説明して」
✅ 「このコードが何をしているか解説して」
✅ 「〇〇と△△の違いを教えて」
✅ 「この技術の学習ロードマップを提案して」
AIは 24時間付き合ってくれる家庭教師 です。何度同じことを聞いても怒りません。
2. エラーの調査
✅ エラーメッセージを貼って原因を聞く
✅ 解決策を複数提案してもらう
✅ 類似のエラーパターンを教えてもらう
3. ボイラープレートコードの生成
✅ 定型的なコード（CRUD処理、設定ファイル等）を生成
✅ テストコードの雛形を作成
✅ ドキュメントのテンプレートを生成
4. コードレビューの補助
✅ 「このコードの問題点を指摘して」
✅ 「セキュリティ上のリスクがないか確認して」
✅ 「パフォーマンスの改善点を教えて」
AIに頼りすぎてはいけない場面
1. 基礎の理解を飛ばす
❌ AIにコードを書かせて、中身を理解せずにコピペする
❌ エラーが出るたびにAIに丸投げして、自分で考えない
❌ 仕組みを理解せずに「動いたからOK」で終わる
なぜダメか: 基礎がないと、AIの出力が正しいかどうか判断できない。
2. 設計判断を任せる
❌ 「このシステムのアーキテクチャを決めて」
❌ 「どのライブラリを使うべき？」→ AIの回答をそのまま採用
なぜダメか: AIはプロジェクトの文脈やチームの事情を知らない。
3. セキュリティに関わる部分
❌ AIが生成したコードのセキュリティを検証しない
❌ APIキーやパスワードをAIに入力する
❌ 機密情報を含むコードをAIに貼り付ける
なぜダメか: AIの出力にはセキュリティ上の脆弱性が含まれる場合がある。
「AIを使える新人」と「AIに使われる新人」の違い
AIを使える新人
1. AIの出力を必ず理解してから採用する
2. AIに聞く前に、まず自分で考える
3. AIの回答が正しいか、ドキュメントで裏取りする
4. AIを「学習のサポート役」として使う
5. AIが書いたコードを自分で説明できる
AIに使われる新人
1. AIの出力をそのままコピペする
2. 自分で考えずに全部AIに聞く
3. AIの回答を無条件に信用する
4. AIなしでは何も書けない
5. 自分が書いたコード（AIが書いたコード）を説明できない
新人のうちこそ、基礎力を身につけることが最優先 です。
新人エンジニアのAI活用ルール
ルール1：まず15分は自分で考える
問題発生 → 15分間自分で調べる → それでもダメならAIに聞く
自分で考えるプロセスを飛ばすと、いつまでも実力がつきません。
ルール2：AIの回答は必ず検証する
AIの回答 → 公式ドキュメントで裏取り → 動作確認 → 採用
AIは自信満々に嘘をつくことがあります（ハルシネーション）。
ルール3：「なぜ」を聞く
❌ 「このエラーを直して」→ 直ったからOK
✅ 「このエラーを直して」→「なぜこのエラーが出たのか説明して」
修正するだけでなく、原因を理解する ことで次から自分で対処できます。
ルール4：会社のルールを確認する
- 業務コードをAIに入力していいか？
- どのAIツールが承認されているか？
- 機密情報の取り扱いルールは？
会社によってAIの利用ポリシーが異なります。必ず確認してから使いましょう。
ルール5：「AIに聞いた」と正直に言う
先輩: 「このコードどうやって書いたの？」
✅ 「Claude Codeに生成してもらい、自分で確認・修正しました」
❌ 「自分で書きました」（嘘）
AIの活用は恥ずかしいことではありません。正直に言いましょう。
場面別：AIツールの使い分け
学習時
ChatGPT / Claude
「〇〇の仕組みをわかりやすく説明して」
「〇〇と△△の違いをコード例付きで教えて」
「〇〇の学習の順番を教えて」
日常のコーディング
GitHub Copilot / Cursor
- エディタ内でリアルタイムにコード補完
- 定型的なコードを素早く書ける
- Tab1つで受け入れ
複雑なタスク・デバッグ
Claude Code
- エラーの原因調査と自動修正
- プロジェクト全体のリファクタリング
- テストコードの自動生成
- git操作の自動化
コードレビューの準備
ChatGPT / Claude
- PRを出す前にAIにレビューしてもらう
- セキュリティリスクのチェック
- パフォーマンスの改善点を聞く
AIを使った効率的な学習法
1. コード解説をお願いする
「この関数が何をしているか、1行ずつ解説して」
先輩に何度も聞きにくいことも、AIなら気兼ねなく聞けます。
2. 段階的に難易度を上げてもらう
「Javaのfor文を基本から教えて。簡単な例から始めて」
→ 理解したら
「もう少し複雑な例を見せて」
→ 理解したら
「実務で使うパターンを教えて」
3. 間違いを指摘してもらう
「このコードを書いたんだけど、問題がないかチェックして」
4. 模擬面接・模擬レビュー
「このPRをレビューしてもらえますか？先輩エンジニアの視点で」
まとめ
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| AIを使う場面 | 学習、エラー調査、ボイラープレート、レビュー補助 |
| AIに頼らない場面 | 基礎理解、設計判断、セキュリティ |
| 5つのルール | 15分考える、検証する、なぜを聞く、会社ルール確認、正直に言う |
| 目指す姿 | AIを使いこなす新人（AIに使われない） |
AIは最強の「補助輪」 です。でも、補助輪に頼りすぎると自転車に乗れるようになりません。基礎力 + AI活用 の両輪で成長しましょう。
次回予告
次の記事では、さらに一歩踏み込んで AI時代に生き残るエンジニアの考え方 を解説します。
AIに仕事を奪われる？それとも活用できる？その答えをお伝えします！
シリーズ一覧：新人エンジニアに伝えたいこと
- 最初に身につけるべきマインドセット
- 「わからない」を武器にする質問力の磨き方
- 技術力を最速でキャッチアップする勉強法
- 新人エンジニアが押さえるべき技術の全体像
- 👉 AIツールとの正しい付き合い方（本記事）
- AI時代に生き残るエンジニアの考え方
- エンジニアの体調管理・体力づくり戦略
- 1年目を乗り越えた先輩が伝えたい10のこと
著者: @kotaro_ai_lab
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