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2025年の現役AIエンジニアが業務の効率化に役立つツールをまとめて紹介

ども、ワイは大阪出身の20代AIエンジニア、都内のベンチャーで働いとる。

毎日Pythonと格闘して、モデルの精度と戦ってる日々や。

AIって聞くと「未来の技術!」とか「天才しかできへんやろ」って思われがちやけど、実際は地味な作業の積み重ねやねん。

データの前処理、コードの修正、検証、資料作成…ほんま、地味やけど奥深い。

せやけど、そんな地味な業務も、効率化できたらめっちゃ快適になる。

今日はワイが使って「これ、神やん!」って思ったツールを紹介していくで。

AIエンジニアやけど、別にAI関係なくても使えるもんばっかりやから、参考になったら嬉しいわ。

Notionは脳みその外部ストレージ

まずはNotion。これはもう、ワイの第二の脳みそや。

プロジェクトの進捗管理、タスクの整理、メモ、資料まとめ、全部これでやっとる。

昔はGoogle Docsとかスプレッドシートでごちゃごちゃ管理してたけど、Notionにしてから一気にスッキリした。

特に便利なんは、テンプレート機能やな。

「AIモデル開発用テンプレート」って自分で作って、データセットの概要、前処理内容、モデル構成、評価指標、課題点…全部まとめてる。

これがあるだけで、後から見返すときに「なんでこのパラメータにしたんやっけ?」って迷わんで済む。

あと、チームで共有できるのもええ。上司に「進捗どうなってる?」って聞かれても、「Notion見てください!」で済む。これ、地味にストレス減るで。

VS Code + 拡張機能は最強の開発環境

次に紹介するんは、Visual Studio Code。略してVS Code。

これはもう、エンジニアの相棒やな。軽いし、カスタマイズ性高いし、拡張機能が豊富すぎる。

ワイが特に使ってる拡張は以下の通りや

Python:言わずもがな。Lintも補完もデバッグも全部やってくれる。

Jupyter:VS Code上でノートブックが動く。これ、マジで便利。

GitLens:Gitの履歴が一目で分かる。誰がどこを変更したかすぐ分かるから、チーム開発で重宝する。

Prettier:コードのフォーマット自動整形。ワイの雑なインデントも一発で美しくなる。

これらを組み合わせることで、開発効率が爆上がりや。昔はJupyter Notebook単体でやってたけど、VS Codeに移行してから「なんで今まで使ってへんかったんや…」って後悔したわ。

Slack + Workflow Builderは通知地獄からの解放

社内コミュニケーションはSlackがメインやねんけど、これもただのチャットツールちゃう。Workflow Builderっていう機能があって、これがまた便利なんや。

例えば、ワイは毎朝「今日のタスク」をSlackに自動投稿するようにしてる。Notionで管理してるタスクをZapier経由でSlackに流すんやけど、これがあるだけで「今日は何するんやっけ?」って迷わんで済む。

あと、モデルの学習が終わったらSlackに通知が飛ぶようにしてる。

これもPythonのコードにWebhook仕込んで、Slackに「モデル学習完了しました!」って送るようにしてる。これで、いちいちログ確認せんでも済む。通知地獄からの解放や。

DVC(Data Version Control)はデータのGit管理

AIエンジニアなら避けて通れへんのが「データ管理」。

これがまためんどくさい。バージョン違いのデータが散乱して、「あれ?このモデルってどのデータで学習したんやっけ?」ってなること、あるあるや。

そこで登場するのがDVC。これはGitみたいにデータのバージョン管理ができるツールや。

コードと一緒にデータの履歴も管理できるから、「このモデルはv3のデータで学習した」って一発で分かる。

最初は導入ちょっと面倒やけど、慣れたら手放せへん。チームで開発するときも「このデータ使ってください」って言うだけで済む。ほんま、神ツールやと思う。

ChatGPTは壁打ち相手として最強

最後に紹介するんは、ChatGPT。これはもう、ワイの仮想の相棒や。

エラーの原因が分からんときとか、アルゴリズムの理解が曖昧なときとか、めっちゃ助けてもらってる。

例えば、「XGBoostのパラメータって何が重要なん?」って聞いたら、ちゃんと説明してくれるし、「このエラーってどう直すん?」って聞いたら、コード例付きで教えてくれる。

もちろん、全部鵜呑みにしたらあかんけど、壁打ち相手としては最強や。

あと、資料作成のときも使える。「このモデルの説明を非エンジニア向けに書いて」って頼んだら、ちゃんと分かりやすく書いてくれる。

ワイの日本語力では無理なレベルや。

まとめ

こんな感じで、ワイは日々いろんなツールを使って業務効率化しとる。

もちろん、ツールに頼りすぎたらあかんけど、使えるもんは使い倒すのがエンジニアの生き方やと思う。

「効率化=楽すること」って思われがちやけど、ワイにとっては「より本質的な仕事に集中するための手段」や。

データの整理や通知の確認に時間使うより、モデルの改善や新しいアイデアに時間使いたいやん?

せやから、これからも新しいツールが出たらどんどん試して、自分の仕事に合うもんを見つけていきたいと思っとる。

AIの世界は日進月歩やし、ワイも置いてかれんように、日々アップデートしていくで!

この記事を書いた人(著者情報)

片山

カタチップ編集長。昭和生まれの30代でWeb業界歴は10年以上。現在はカタチップを運用しつつ事業会社でWEBメディアサイトのWebディレクター兼マークアップエンジニアを担当。最近はSNSの運用にも業務範囲を拡大中です。

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