見出し画像

【エンジニア初心者向け】ChatGPT-4を使った研修を解説します！- ITスタートアップ企業の知識伝授します！

株式会社Garoop

こんにちわ〜。株式会社Garoop 代表取締役社長 山下大貴です！！
今回は社内で行なってるChatGPT-4を使った研修をご紹介します。
IT系の用語がわからない完全な初心者向けです。
講義する側にとって準備なし！ぶっつけ本番！でもわかりやすく！説明できます！！！

研修の流れ的な

  • Google meetで画面共有しながら行います

    • うぇーい

  • ChatGPT-4で質問投げます

    • 「IT系で使う用語一覧を教えて」

  • すると答えが返ってきます

  1. API (Application Programming Interface): ソフトウェアの機能を利用するためのインターフェース。他のソフトウェアから機能を呼び出すための規格。

  2. AI (Artificial Intelligence): 人間の知能をコンピュータで模倣する技術。

  3. アルゴリズム: 問題を解決するための手続きやルールのセット。

  4. バックエンド: システムやアプリケーションの裏側の部分。ユーザーから見えない処理を行います。

  5. フロントエンド: システムやアプリケーションのユーザーが直接触れる部分。

  6. クラウドコンピューティング: インターネットを通じてコンピュータリソースやITサービスを提供すること。

  7. データベース: 大量のデータを効率的に管理するためのシステム。

  8. DevOps: 開発(Development)と運用(Operations)の統合を指す用語。より高速で効率的なソフトウェア開発・リリース・運用を目指す。

  9. ハードウェア: コンピュータシステムの物理的部分。CPU、メモリ、ハードディスクなど。

  10. IoT (Internet of Things): インターネットに接続されたデバイス群を指す用語。

  11. マシンラーニング: AIの一部門で、アルゴリズムによってコンピュータが学習する技術。

  12. ネットワーキング: コンピュータ同士を接続すること。

  13. オペレーティングシステム: コンピュータのハードウェアを管理し、ソフトウェアが効率的に動作するためのシステム。例：Windows, macOS, Linuxなど。

  14. プログラミング言語: コンピュータに指示を出すための言語。例：Python, JavaScript, Java, C++など。

  15. サーバー: ネットワーク上でデータやリソースを提供するコンピュータまたはソフトウェア。

  16. ソフトウェア: コンピュータに特定の機能を提供するためのプログラム。

  17. UI (User Interface): ユーザーとシステムとの間で情報をやり取りする手段。ユーザーがシステムを利用するための画面や操作方法など。

  18. UX (User Experience): ユーザーが製品やサービスを通じて得られる体験全体。

  19. バージョン管理システム: ファイルの変更履歴を記録し、特定の時点のバージョンを再現したり、変更箇所を比較したりするためのシステム。例：Git。

  20. ビッグデータ: 大規模で複雑なデータセット。通常のデータ処理アプリケーションでは扱いきれない量や種類のデータ。

  21. ハッキング: コンピュータシステムやネットワークに不正に侵入する行為。

  22. エンドユーザー: IT製品やサービスの最終的な利用者。

  23. エンコーディング: 特定の形式や規格にデータを変換すること。

  24. デコーディング: エンコードされたデータを元の形式に戻すこと。

  25. フレームワーク: 特定のプログラミング言語でアプリケーションを効率的に開発するためのツールセット。例：Ruby on Rails、Django。

  26. ビジネスインテリジェンス (BI): データを分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を得るための手法。

  27. サイバーセキュリティ: デジタル環境におけるセキュリティ対策全般。

  28. ソフトウェアアーキテクチャ: ソフトウェアシステムの設計や構造。

以上は一部の用語ですが、ITの世界は幅広く、日々新しい技術や用語が生まれています。具体的な疑問がありましたら、お気軽にお尋ねください。

めちゃくちゃ抽象的に用語一覧が返ってきますね！！

次に具体的なこと例を踏まえて説明する

初学者の方は抽象的な言葉を並べられてもイメージしずらいので例を出しながら画面共有で説明していきます。

（例）APIの説明をする場合

  • Line メッセージAPI

  • Twitter API

    • https://developer.twitter.com/ja/docs/twitter-api

    • 上記の画面見せながら「Twitterで鬼のようにくる変なメッセージリクエストとかは手でやってるんじゃなくてAPI使ってプログラムからリクエストたぶん送ってるよー」とか

この辺を画面共有しながら説明します。

（例）データベースの説明をする場合
さらにChatGPTに尋ねます。
質問：データベースの種類

データベースはデータを効率的に管理するためのシステムで、様々な種類があります。以下に主なデータベースの種類をいくつか紹介します。

  1. 関係データベース（RDBMS）: テーブルと呼ばれる行と列の形式でデータを格納します。SQL（Structured Query Language）という言語を用いてデータの管理を行います。代表的なRDBMSには、Oracle Database, MySQL, PostgreSQL, SQL Serverなどがあります。

  2. NoSQLデータベース: スケーラビリティと柔軟性を重視した非関係型データベース。NoSQLデータベースは主に4つのタイプに分けられます。

    • ドキュメント型：JSON, BSON等の形式でデータを保存します。MongoDBが有名です。

    • キーバリュー型：単純なキーと値のペアでデータを格納します。RedisやDynamoDBがあります。

    • カラム指向型：データを列単位で保存します。CassandraやHBaseが代表的です。

    • グラフ型：ネットワークのようにデータ間の関係性を保存します。Neo4jやAmazon Neptuneがあります。

  3. インメモリデータベース（IMDB）: データを主記憶装置（RAM）に格納し、高速なデータアクセスを可能にします。RedisやMemcachedがこれに該当します。

  4. 時系列データベース（TSDB）: 時間とともに変化するデータ（時系列データ）を格納・取得するのに特化したデータベース。InfluxDBが有名です。

  5. オブジェクト指向データベース：オブジェクト指向プログラミング言語で使用されるデータ型を直接保存・操作できます。db4oやVersant Object Databaseがあります。

  6. データウェアハウス：大量のデータを長期保存し、解析やレポート作成のために使用します。Amazon RedshiftやGoogle BigQueryがこれに該当します。

これらはあくまで一部であり、データベースの種類はそれぞれ特定の用途に最適化されています。使用するデータベースは、具体的なビジネスニーズや技術要件によって選択されます。

こんな感じでChatGPTを使って説明していきます。
ここまで返してくれるので自分で資料作るよりこれでいいんじゃないか説ありますよね〜〜

GPT-4型研修のメリット

  • 聞かれる回数が減る

    • １番のメリットはこれです。

    • 抽象的なことから具体的なことまでChatGPTで質問します

    • 熟練者がどうやってChatGPTを使ってるのか画面共有で実際に見せることがきます。

    • つまり圧倒的主体性の向上が見込めます！！！

  • 講義するのに準備いらない

    • 講義する側は準備がいりません。

    • ChatGPTに質問投げて、返ってきた内容に応じて初学者でもイメージしやすいように説明していくのみです！

終わりです。いかがでしょうか？
研修資料にパワポとか用意するのめんどいと思うので、GPT4を上手く使ってみてはどうでしょう？？


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？