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1. AIを使いこなす力 〜ツール選定から実践、失敗談まで〜 1
2. 自己紹介 本業：化学の研究開発職 副業：プログラミング・Web開発 Flashでゲーム開発に挫折した過去 生成AIの登場で再びプログラミングの世界へ Python→Webアプリ開発へと進化 2
3. AIコミュニティ活動 AIコンテンツラボで3回のセミナー開催（約200名参加） デスクトップアプリ開発 AIを使ったゲーム作成 Webアプリ開発 Udemy講座：3コース公開中 3
4. 開発したWebアプリ AI補助機能付き小説投稿サイト AIプロンプト管理メモアプリ 記事要約・保存ツール「ReadLater」 音声入力からコンテンツ生成ツール ショートカットランチャー 「バトルパーツスキャナー」（ベイブレード分析） 4
5. 本日のテーマ：AI活用×効率化 1. 個人開発のコツ 2. AIツール選定の基準 3. AIエディタの活用法と失敗談 4. 実際の開発事例と解決策 5
6. 個人開発のコツ 目的中心のアプローチ 作りたいものを最初に決める プログラミング知識やAIツールは手段 自分や家族の課題解決から始める 6
7. AIツール選定の基準 Gemini：無料で高機能、大量データ処理に強い Claude：文書生成と直感的なUI (Claude 3.7 Sonnet) ChatGPT：最先端機能と万能性 (GPT-4o, 4.5, o1など) → まずは1ヶ月試してから判断 7
8. AIエディタの活用法 Bolt.new/Lovable：GitHub連携が便利 Cursor：メインエディタとして活用 Agent機能を中心に活用 Ask機能：コード位置や依存関係の質問に有効 8
9. AIエディタ使用時の注意点 コードベースを明示的に指定する重要性 指定しないと勝手にファイルを書き換えることも 異なるLLMモデルを試してみる価値 Claudeで上手くいかなくてもGeminiやGPT-4oで解決することも 低コストモデルと高コストモデルの使い分け 結局高コストモデルの方が時間効率は良いことが多い 9
10. Stripe実装の苦労と解決策 課題：決済システム導入に3週間を要した Composerでの実装が連続エラー Firebase functionsの提案も上手くいかず 解決策： Xで偶然Express.js+Webhookの情報を発見 自己調査の重要性を実感 10
11. AIツール活用の重要ポイント 1. 完璧な答えは出ない AIの提案から自分で選択する力が必要 2. プロセスを重視 失敗からの学びを活かす 3. 複数ツールの組み合わせ 一つのツールに固執しない 11
12. LLMの進化を体感 以前解決できなかった問題が今は解決できることも 同じ質問でも異なるモデルで試す価値 発展途上だからこそ、使いながら学ぶ姿勢が重要 12
13. まとめ：AI時代の開発者スキル アイデアを形にする力 タイピングが苦手でも創造性を発揮できる ツール選択力 目的に合わせた適切なツール選定 問題解決プロセス AIと人間の強みを組み合わせる 13