女性エンジニアのための生成AI活用術 〜インクルーシブな未来へのアクションプラン〜

# 登壇イベント
IWD: International Women’s Day 2025 - OutSystems Japan Community
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1. 女性エンジニアのため の生成AI活用術 〜インクルーシブな未来へのアクショ ンプラン〜 株式会社サイバーエージェント Developers Connect室 作成者：Yu Kamiya
2. About Me 経歴： Developers Connect室長, Tech DE&I Lead @ CyberAgent, Inc. 新卒ソフトウェアエンジニア入社 子育て×テックPodcast『momit.fm』 ホスト プロボノ＠NPO法人Waffle Women Techmakers Ambassador Forbes JAPAN "Women in Tech 30" 3児の母 生成AIとの関 わり： 公私ともに生成AIを活用。業 務効率化、新しい技術の学 習、アイデアの具現化に役立 てています。ChatGPT、 Google Gemini、Claude、 Difyなどを日常的に使用して います。
3. 本日のアジェンダ 1 生成AIの基礎と最新トレンド 生成AIの定義、代表例、進化の歴史、最新トレンドを解説します。 2 女性エンジニアが直面する現状とチャレンジ データに基づき、テック業界における女性が直面する課題を明確にします。 3 生成AIがもたらす新たな可能性 生成AIがテック業界の女性にもたらすチャンスを具体的に示します。 4 具体的なアクションプラン7選 今日から始められる実践的なアクションプランを7つご紹介します。
4. 先に結論：生成AIを「普段使い」しよう！ 1 生産性向上 生成AIを毎日の業務に取り入れることで、技術的タスクに おける生産性が30-40%※向上すると言われている 2 技術的バリアの低下 技術的バリアを下げ、創造性とアイデア実現に集中できる 3 キャリアチャンス ジェンダーバイアスを超えた新しいキャリアチャンスが生 まれる 4 小さく始める 1日1回、5分からでも始められる ※参考: McKinsey Global Institute (2023) "The economic potential of generative AI"
5. 生成AIとは？ 従来のAIとの違い 従来のAIはデータの解析 や判断を行うことに特化 しており、特定のタスクに 対してルールベースで動作 する。一方、生成AIは新 しいコンテンツを創造す ることに焦点を当て、大 規模なデータから学習し て独自のテキストや画像 を生成する。このため、 生成AIは創造性や柔軟性 を持ち、より多様な応用 が可能。 特徴 大量のデータから学習 し、人間のような文章作 成、画像生成、音声合成 などを行うことができ る。自然な対話や創造的 なコンテンツ制作が可能 で、入力に対して類似性で はなく新たな情報を生成 する点が特徴的。様々な 分野での業務効率化や表 現の幅を広げる可能性を 持っている。 図：生成AIとは？その種類や従来のAIとの違い、メリッ ト・問題点を解説！ | AI総合研究所
6. 生成AIの進化と最新トレンド 1 2022: ChatGPTの登場：テキスト生成の普及 OpenAIが開発したChatGPTが2022年11月30日に公開され、自然 言語処理技術が一般ユーザーにも広く利用される 2 2023: 画像生成AIの進化とマルチモーダル対応 Stable DiffusionやDALL·E 2などの高度な画像生成モデルが登場 し、テキストと画像を組み合わせたマルチモーダルAIが普及 3 2024: AIエージェントの台頭と複雑タスクの自律 的実行 企業がAIエージェントを導入し、複雑なタスクの自律的な実行 や業務プロセスの自動化が進展 4 2025予測: AIエージェントの普及とビジネスモデ ルの模索 AIエージェントが広く普及し、企業は新たな収益モデルの構築 やビジネスプロセスの再定義に取り組んでいる 出典：Stanford HAI "Artificial Intelligence Index Report 2023", OpenAI、怒涛 の12日間！ChatGPTのすべてのアップデートをおさらい
7. 女性エンジニアの現状：デー タで見る 20% IT業界の女性比率 2023年 13% ソフトウェア開発者の女性比 率 2023年 9% 技術リーダーシップポジショ ンの女性比率 2023年 出典：総務省「情報通信業基本調査」2023年、経済産業省「IT人材需給に関 する調査」2023年、World Economic Forum "Global Gender Gap Report 2023"
8. 女性エンジニアが直面する課題 ステレオタイプ脅威 「理系・プログラミングは向いてない」という先入観 ロールモデル不足 身近な成功例やメンターの欠如 学びの機会格差 身近な仲間、ロールモデルが少ないことによる機会へのアクセス格差 インポスター症候群 自分の能力や成果を過小評価する傾向 ワークライフバランス キャリア継続への構造的障壁 出典：McKinsey & Company "Women in the Workplace 2023", Spencer, S.J., et al. "Stereotype Threat and Women's Math Performance" (Journal of Experimental Social Psychology)
9. 生成AIがもたらすパラダイム シフト コードからプロン プトの時代へ 実装よりも「何を作る か」の設計が重要に 技術的バリアの低 下 自然言語での指示でプ ログラム作成が可能に 協働モデルの変化 AIとの共創が標準的な 開発プロセスに スキル価値の再定 義 技術的スキル＋AIリテ ラシーの時代へ
10. 生成AIが女性エンジニアにもたらすチャンス 1 2 3 4 出典：World Economic Forum "Future of Jobs Report 2023", Harvard Business Review "AI Is Changing Work. Is Your Company Ready?" (2023) 障壁のないアクセス コーディングだけでなく問題解決能力 が重視される 知識の民主化 専門知識へのアクセスが容易になりジ ェンダーギャップによる機会格差が軽 減 創造性の価値向上 技術実装より創造的思考やユーザー視 点が価値を持つ 働き方の多様化 場所や時間に縛られない効率的な業務 遂行が可能に
11. 今までのどの技術的パラダイ ムシフトよりも、 テック業界におけるジェンダ ーギャップ解消のチャンス！
12. 今日から始める！アクションプラン7選 生成AIの基本を理解する （初心者向け） 日常業務の効率化に活用する （実践編） コーディング支援として活用する （技術編） キャリア開発に活用する （成長編） チーム内で知見を共有する （コラボレーション編） 継続的学習のサイクルを作る （習慣化編） コミュニティに参加する （ネットワーク編）
13. アクションプラン1-3：基本と業務効率化 1. 生成AIの基本を理解する アクション: 無料のChatGPTアカウントを作成 し、基本操作や利用事例を学ぶ。 公式ドキュメントや解説動画を視 聴し、生成AIの仕組みや利用例を 把握する。 リソース例: OpenAIのChatGPTクイックスタ ートガイド YouTube「ChatGPT入門」動画 （日本語解説多数） プロンプト例: 「ChatGPTについて、初心者が知 っておくべき基本的な機能と使い 方を3つ、具体例とともに教えて ください。 」 2. 日常業務の効率化 アクション: 会議の議事録自動要約、メールや 文書のドラフト作成、スケジュー ル最適化など業務改善に生成AIを 活用する。 実際に業務で使えるツールを試 し、導入可能なプロセスを見極め る。 リソース例: Otter.ai （音声認識と要約ツール） プロンプト例: 「次の会議メモを要約してくださ い。ポイントと今後のアクション を含む簡潔なまとめをお願いしま す： 『[会議メモのテキストをここ に貼り付け]』 」 3. コーディング支援 アクション: GitHub CopilotやChatGPTを利用 し、コード補完、バグ修正、テス トケース生成を実施する。 開発環境に統合し、日常的にコー ドの品質向上に役立てる。 リソース例: GitHub Copilot公式ドキュメント Visual Studio Code用の拡張機能 （Copilot拡張） プロンプト例: 「以下のPythonコードの各部分 について、初心者にもわかるよう にステップバイステップで解説し てください： 『[コードをここに貼 り付け]』 」
14. アクションプラン4-5：キャリア開発とチーム活用 4. キャリア開発への活用 アクション: 自己評価シートの作成、スキルアップロードマップの策 定、最新技術トレンドの学習に生成AIを利用する。 オンライン講座や業界イベントに参加して、最新の知識 とネットワークを構築する。 リソース例: Coursera やUdemyのAI関連コース Women Techmakers や 女性エンジニアコミュニティの イベント情報 プロンプト例: 「私の現在のスキル（例：Python、Web開発）を踏ま え、3ヶ月で機械学習の基礎を習得するための学習計画 を提案してください。週ごとの学習目標と推奨リソース も教えてください。 」 5. チーム内での知見共有 アクション: 社内でAI活用の成功事例や効果的なプロンプトを集めた ライブラリを作成し、定期的なワークショップを開催す る。 SlackやMicrosoft Teamsを活用して、知見共有の仕組み を構築する。 リソース例: Notion などのナレッジ共有プラットフォーム 社内イベントの成功事例記事 プロンプト例: 「私たちのチーム向けに、効果的な生成AI活用のための プロンプトライブラリのベストプラクティスを5つ提案 してください。 」
15. アクションプラン6-7：習慣化とコミュニティ 6. 継続的学習のサイクル作り アクション: 週1回の「AIエクスペリメントデー」を設定し、生成AI の新しい機能やツールを試す習慣を作る。 学習ログを記録し、定期的に成果を振り返る。 リソース例: Kaggle のコンペやチュートリアル Coursera で提供されるAI・機械学習関連コース プロンプト例: 「今週のAIエクスペリメントデーとして、ChatGPTを使 って技術ブログの記事を自動生成し、その結果を評価す る実験プランを作成してください。 」 7. コミュニティに参加する アクション: 女性エンジニア向けのAIコミュニティやオンラインフォ ーラムに参加し、情報交換や勉強会に参加する。 SNSグループやMeetup、Connpassで定期イベントの情報 をチェックする。 リソース例: Women Techmakers ML女子部 MeetupやConnpassのイベント一覧 プロンプト例: 「女性エンジニアが集うオンラインコミュニティで、最 新の生成AIツールや活用事例について意見交換するため のディスカッションのトピックを3つ提案してください。 」
16. 生成AIの限界と注意点 正確性の限界 ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）の可能性 最新情報の欠如（トレーニングデータのカットオフ日付） 検証の必要性 倫理的考慮点 データプライバシーへの配慮 バイアスの認識と軽減 知的財産権の尊重 参考資料：IEEE "Ethically Aligned Design", AI Ethics Guidelines by EU Commission
17. まとめ：インクルーシブな未 来へ 1 生成AIが変えるエンジ ニアリングの世界 コードからアイデアへの重点 シフト、技術的バリアの低減 2 女性エンジニアの新た な可能性 従来の障壁を超えた活躍の 場、多様な視点がAI開発に不 可欠に 3 今日から始める一歩 1日1回の「AI習慣」から始めよう、小さな成功体験の積み重ねが大き な変化を生む
18. Thank you for your listening Connect with us to continue the conversation @_yukamiya @fuzzy31u yukamiya.me