MAKE SOMETHING YOU CAN EXPLAIN
このルートで仕上げる成果物
模擬FAQアプリ、コード、評価結果と運用判断をまとめたメモを提出できる。
活かせる経験Webフロントエンド、バックエンド、業務API連携、プロダクト運用の経験を成果物に結び付けやすいルートです。自己申告の経験と、実務で担った範囲は分けて記録します。
当サイトが提案する学習順序です。各段階の「次へ進む目安」をAI機能の成果物で確認できれば、その段階は復習として使えます。
学習成果と実務経験は分けて記録します。採用要件は応募先の求人で確認してください。
共通の基礎を、小さく作る
共通の演習
APIで回答を返す最小機能を作る
文章を生成する大規模言語モデル（LLM）を、得意な言語から呼び出します。既存のWeb開発経験を、モデル呼び出しの失敗や入力の扱いまで含むAI機能へつなげます。
学ぶこと
- 既存のTypeScript、Pythonなど得意な言語で始めるAPI連携
- APIキーをブラウザーへ出さない呼び出し構成と利用量上限
- 入出力の形式、出力確認、失敗時の表示
得意な言語で、公開資料または自作の架空データを質問対象にした「社内FAQの模擬アプリ」を作る。質問、出力確認、失敗時の案内を画面で確認できるようにする。実在の顧客情報や社内文書は投入しない。
次へ進む目安
- APIキーをサーバー側で扱い、利用量上限を設定し、画面には出していない。
- 回答内容を確認でき、回答不能・通信失敗時に利用者へ次の行動を案内できる。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合LLM呼び出しで、出力の揺れと回答不能を扱い、秘密情報をクライアントへ出さず、利用量制限まで実装した成果を説明できるなら、その成果を確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- OpenAI API: Text generation（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
- OpenAI API: Production best practices（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
共通の演習
公開資料を検索して根拠を返す
回答をモデルの記憶だけに任せず、どの資料を使ったかを利用者と開発者が確かめられるようにするためです。RAGは、検索で得た資料を回答生成時の文脈として渡す構成を指します。全職種で必須の構成ではなく、検索が不要な案件では固定資料や外部APIの情報補足に置き換えられます。
学ぶこと
- 資料の分割とメタデータ
- 検索結果を根拠として表示する方法
- 検索できない質問を扱う設計
模擬FAQへ公開資料の検索を追加し、回答ごとに参照した資料名とURLを表示する。検索対象、更新方法、投入しないデータをREADMEに記録する。
次へ進む目安
- 少なくとも3つの公開資料に対し、根拠付きで回答できる。
- 根拠がない質問では、推測の回答を避ける表示になっている。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合既存の検索や業務データ連携を再利用しつつ、LLMの根拠不足時に回答を控える扱いまで演習で確認できるなら、その成果を確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- OpenAI API: Retrieval（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
- OpenAI API: File search（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
共通の演習
評価と本番の安全性を設計する
動くデモを、変更後も品質を確かめられる機能へ進めるためです。評価は、期待する振る舞いをデータと判定基準で繰り返し確かめる作業です。
学ぶこと
- 代表質問と危険な質問を含む評価データ
- 品質・速度・コストの観測項目
- 入力、権限、ログの安全な扱い
模擬FAQに10件程度の評価質問を用意し、検索・プロンプト・モデル設定を変えた前後で結果を比較する。ログに質問本文や秘密情報を残さない方針も文書化する。
次へ進む目安
- 変更前後を同じ質問セットで比較できる。
- 失敗、遅延、回答不能を確認する項目と対応方針がある。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合既存のテストや監視を再利用しつつ、LLM出力を評価データで比較し、モデル設定変更の判断を演習で確認できるなら、その成果を確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- OpenAI API: Working with evals（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
- OpenAI API: Safety best practices（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
AIアプリ開発の実践へ
職種別の演習
AIの不確実さを画面で扱う
利用者が回答を過信せず、確認ややり直しができる体験にするためです。
学ぶこと
- 回答中・失敗・回答不能の表示
- 根拠とフィードバックの導線
- アクセシビリティを含む画面テスト
模擬FAQに根拠表示、再質問、誤り報告の画面を追加し、キーボードだけで主要操作を完了できるようにする。
次へ進む目安
- 回答状態ごとに利用者向けの表示がある。
- 回答の根拠を画面から確認できる。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合不確実な自動判断を利用者画面で扱い、失敗時の導線まで設計した実務成果があれば確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- W3C WAI: Introduction to Web Accessibility（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
- Microsoft HAX: Guidelines for Human-AI Interaction（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
職種別の演習
ツール実行を安全に組み込む
AIが外部APIや業務処理を呼ぶとき、許可する操作と確認する場面を設計する必要があるためです。
学ぶこと
- ツールの入力形式と検証
- 実行前の確認と権限
- 失敗・再試行・監査ログ
模擬FAQに「問い合わせ下書きを作る」だけのツールを追加し、送信など外部への書き込みは実行せず、利用者の確認画面で止める。
次へ進む目安
- ツールの入力を検証し、許可した操作だけを実行する。
- 実行結果と失敗理由を利用者と運用者が追える。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合既存の外部API連携を再利用しつつ、LLMが選ぶツール引数を検証し、許可外の操作を止める演習を確認できるなら、その成果を確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- OpenAI API: Using tools（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
職種別の演習
製品運用の判断を残す
品質、速度、コストのバランスを、変更のたびに説明可能にするためです。
学ぶこと
- 利用状況と失敗の観測
- 段階的な変更とロールバック
- 問い合わせから評価データを作る流れ
模擬FAQの運用メモに、観測項目、品質低下時の停止条件、変更を戻す手順を記載し、1回の改善結果を評価データで示す。
次へ進む目安
- 変更判断の根拠を評価結果と運用メモで説明できる。
- 品質低下時に止める条件と戻す手順がある。
学習資料と、経験がある場合の確認
すでにできる場合本番機能の監視、変更管理、障害対応を担った成果があれば確認して次へ進む。
公式資料で学ぶ
- OpenAI API: Production best practices（英語） 英語 / 確認日 2026-09-10
LEARN WHEN YOU NEED IT
その先は、応募先の業務に合わせて
- 利用者インタビューから評価質問を増やす。
- 本番の権限設計と監視を既存プロダクトへ適用する。
- 応募先の業務で求められる場合に、機械学習、統計、線形代数、モデル学習を深める。
KEEP LEARNING
新しい情報を、
自分の成果物で確かめる。
週に一度など、続けられる間隔で公式の更新を読みます。使っている機能の変更を一つ選び、同じ評価用データで変更前後を比べ、結果をメモに残します。
教材確認日 2026-09-10。APIの実行には利用料金がかかる場合があります。- OpenAI API: Text generation（英語）
APIの入出力、会話状態、仕様変更を追う入口。
英語 / 確認日 2026-09-10 - OpenAI API: Working with evals（英語）
評価データ、判定基準、変更前後の比較方法。
英語 / 確認日 2026-09-10 - OpenAI API: Changelog（英語）
仕様変更、追加機能、非推奨化を追う入口。
英語 / 確認日 2026-09-10 - OpenAI API: Production best practices（英語）
本番の安全性、運用、性能とコストの扱い。
英語 / 確認日 2026-09-10
BRING YOUR WORK TO THE NEXT STEP
作ったものを、応募の準備につなげる。
コード、設計の理由、評価結果、残った課題をまとめ、求人で求められる経験と照らし合わせます。