データベースのひな型もAIで──NTTテクノクロスのプロマネは、生成AIをこう使う：トップ人材は、生成AIをこう使う

[吉川大貴，ITmedia]

　ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。

　そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか。そしてそんな人材を抱える企業は、どのようにAIを利活用しているのか──業界や職種を問わず追いかける。

　今回は、NTTテクノクロスでプロジェクトマネジメントを手掛ける板垣雅史さん（デジタルトランスフォーメーション事業部 第二ビジネスユニット所属 アシスタントマネージャー）に注目。顧客向けに生成AIを活用したシステム開発の提案も担当する他、社内の研修で講師も手掛ける板垣さんによるAI活用法を紹介する。

板垣さんが利用する生成AIサービス・LLM

• ChatTX（同社の社内生成AIツール）：アイデア出し、事務作業支援、提案書/設計書のひな型作成、簡易的なプログラムの作成、試験データの作成、SQL作成、バグ修正
• GitHub Copilot：コーディング支援、ソースコードレビュー、バグ修正
• ChatGPT（o1）：市場調査（deep research）、論文や情報サイトの要約、複雑なロジックの検討
• v0（UI生成ツール）： UI作成、検討用のモック作成

本人コメント

　業務では、特にChatTXを活用する場面が多いです。業務情報が入力可能なため、プロジェクトの提案段階から保守作業まで多岐にわたり利用しています。

　特に私はプロジェクトの提案や立ち上げを行うことが多いため、まず自分の頭の整理を兼ねて、要件を箇条書きで書き出し、それをプロンプトとして入力してシステム概要を作成することが多いです。

　以下はデータベースの仕様のひな型を作成するためのプロンプトですが、私の場合はコンテキスト、制約条件、出力フォーマットを意識して入力し、期待する結果が得られない場合にプロンプトエンジニアリングのテクニックを用いることが多いです。

　加えて、データベースの場合はSQLの作成も出来ますのでテーブル作成やテストデータの作成を行うことも多いです。

　また、同じようなやり方で実際のプログラムの作成自体を依頼することも多いです。ただ、ChatTXやChatGPT、v0で生成したコードですとエラーを含んでいる場合も多いため、GitHub Copilotを用いてエラー修正をしたり、機能追加を行ったりすることも多いです。

　また最近はv0を用いてUI／UX検証やモック作成をすることが増えました。v0はフロントエンドの開発に特化しており、実際に動作するReactのコードを出力できますので開発者はもちろん営業職の方にもおすすめできるツールです。

　そして、やはりChatGPTが仕事でも私生活でも手放せません。deep researchを用いた市場調査はかなり正確かつ網羅的な情報を取得できます。最新のモデル（o3-mini）では高速かつ高度な推論ができるので、以前ChatGPTを触ってみたけどいまいちだったという方にぜひもう一度触って頂きたいです。

　私は新しいことを学びたい時には“ググる”よりもChatGPTに依頼して要約を作成してもらい、キーワードを調べてからググることが増えました。そしてChatGPTにヒットした情報のURLを渡して要約して学ぶことが増えました。