©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. D-Plus Tokyo #13 これからどうする？⽣成AIによって変わるエンジニアの学び⽅ 「理解」を重視したAI活⽤開発 FDT∕EM 宮⽥ 芳郎 2025.04.23 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 2 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 3 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 4 ⾃⼰紹介 ファストドクター EM 宮田 芳郎 前職がEdTech チームではCursorを利用 学習科学の知見も交えた AIを活用したエンジニアの学び方 (※ まだ個人の案) 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 5 ⽣活者の不安と、医療者の負担をなくす 不要な救急⾞利⽤を3割減らす 1億⼈のかかりつけ機能を担う MISSION VISION 2025 VISION 2030 叶えたい世界 医療の需給バランスの崩壊 持続可能な医療提供体制への懸念 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 6 診療 コールセンター 440 122 看護師 医師 4,800 看護師 47 薬剤師 20 患家‧⾼齢者施設‧医療機関往診 お薬相談‧服薬指導 相談 / 受付 診 療 往診‧オンライン診療 ファストドクターの価値提供 約5,000名の医師を始めとして、医療提供体制を構築するリソースを有し、 患者の受付から診療報酬の算定に⾄るまで、診療プロセス全体を効率的に⽀える ※2024年11⽉時点 20 提携医療機関 診療サポート 医療事務 往診資材ロジ 357 資材管理‧ドライバー 医師研修 49 医師サポート 診療報酬算定 74 医療相談‧ 健康観察 病院案内‧ 各種問い合わせ 在宅医療の医療事務に特化し たグループ会社を含む 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 7 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 8 課題:AI活⽤開発の負けパターン? PoCや小さなコードベースではGood 新規のPoC開発 隣チームのプロジェクト メインプロダクトであまり触ってい ない箇所 コード量の小さいLambda 単発のスクリプト/SQL メインのプロダクトで 良く触る箇所 既存のコード量が多い 既存のコード量が少ない 自分の経験 が少ない 自分の経験 が多い 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 9 課題:AI活⽤開発の負けパターン? コード量が多い時 十分な理解に根ざした的確な指示が出せているか 新規のPoC開発 隣チームのプロジェクト メインプロダクトであまり触ってい ない箇所 コード量の小さいLambda 単発のスクリプト/SQL メインのプロダクトで 良く触る箇所 既存のコード量が多い 既存のコード量が少ない 自分の経験 が少ない 自分の経験 が多い 明確にコンテキストを 絞れれて、ゴール条件を明確に できれば上手くいきやすい 最初は良さそうに見えるも 結局手直しが発生 理解が浅い領域なので トラブルシュートに時間が すごくかかる 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 10 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 11 課題: 外国語学習からのアナロジー① 知らない単語の数が一定の比率を超えると 読解力テストの正答率が一気に低下 外国語学習での経験知 : タスクの前提知識(業務、既存クラス等)が 一定の比率より低いと事後でハマる確率が 一気に上がるのでは 開発のプロンプトでは : 仮説: 未習熟な領域ほど「理解」に重きを置いた AI活用が必要なのでは 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 12 課題: 外国語学習からのアナロジー② レアジョブ 英会話 これから英語を学ぶ大人のための 4つの学習理論 アウトプットを通して言語モデル獲得してい く、という学習理論 話すこと、書くことを通して概念を獲得して いくという考え方 AIによって書かれる比率が増えて 私が書くコードの量が減る? どうやって能力を維持・向上していくか 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 13 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 14 アプローチコンセプト コードを生成するよりも 理解にフォーカス したCursor利用 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 15 アプローチ: Ask、Ask、Ask ※Cursor だと Modeを切り替え「理解」のための時間と意識 内容が理解出来るまで たくさん質問する 初期設定だと「Ask」を使う MCPも有効にした Plearn (Plan + Learn) というCustom Modesを利用 (コードは書かない設定) 追加プロンプトで 「質問を褒めて」とセット (感情が動いた方が記憶に残るため ) 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 16 アプローチ: チャット履歴から学びの⽣成 チャット履歴から日々の学びのコンテンツを生成 1. specstory で Cursor上での会話 ログを残す 2. 会話ログから、 ・分っていなかったこと ・理解したこと ・用語 を抽出して notionに投稿して mcp 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 17 アプローチ: チャット履歴から学びの⽣成 例 分かっていなかったこと、分かったこと、新しい用語を会話履歴から抽出 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 18 アプローチ: コードを⾃分でも書く 出来るだけコードを自分で書く/書きたい ● 小さな差分だと、自分で書いた方が早い ● 書けるうちは書いておいた方が良いのでは 学習のため!! 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 1. ⾃⼰紹介 と 会社概要 2. 課題(3点) a. AI活⽤開発の負けパターン? b. 外国語学習からのアナロジー:既知の単語の⽐率 c. 外国語学習からのアナロジー:アウトプットが必要? 3. アプローチ a. Ask、Ask、Ask b. チャット履歴から私の学びの⽣成 c. コードは⾃分でも書く 4. まとめ/Future Work index 19 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 20 まとめ/Future Work ● 所感 ○ 理解、学習を軸にしたCursor活用は自分としてはフィットしてい るし継続したい ● 課題 ○ NotionにMCPで投稿した時にうまくレイアウト出来ないことが 多々ある ○ まとめの生成、投稿に3分くらい時間がかかり、その間Cursor のチャットエリアがブロックされる ● Future Work ○ 長期記憶化の支援、回答内容の個別最適化 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 21 将来予測:⼈のレビューが開発スループットのボトルネックに AIによって開発スループットが上がる しかし、まだまだ完全ではない 人によるレビューはしばらくは必須 (アカウンタビリティとしても) 見据えないといけないと思うのは: 学習機会であるコードを書く量が減りうる中で、 いかにレビュー能力を維持・向上出来るか 生産 < 学びのコーディング 

©2024 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. AIを活用した 「実用的な」「チーム開発」の「仕組み」 を一緒に作ってくださる仲間を募集しています 

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