AIでプログラミングを学ぶなら何から始める? PythonとCanvasで基本から進める方法
AIを使ってプログラミングを学び始めたい初心者向けに、Pythonの基本をCanvasとChatGPTで無理なく学ぶ進め方を解説します。環境づくりでつまずきやすい点や、最初に触るべき題材もあわせて整理します。
Articles
このブログに投稿された記事を一覧で表示しています。
AIを使ってプログラミングを学び始めたい初心者向けに、Pythonの基本をCanvasとChatGPTで無理なく学ぶ進め方を解説します。環境づくりでつまずきやすい点や、最初に触るべき題材もあわせて整理します。
GPT-5.4 mini と nano の違いと使い分けを整理します。mini は反復処理の実行層、nano は前処理層として活用する方法と、実務での導入判断を3つの軸で解説します。小さく組み合わせるときの考え方も補足します。
ChatGPTで仕事は少し速くなった。でも進めているのはまだ自分。その感覚があるなら、Codex Appは見ておく価値があります。AIに答えてもらう段階から、仕事を任せる段階への変化を整理します。導入判断で迷いやすい点もまとめます。
CodexでGPT-5.4を使い、アジャイル寄りタスクアプリを要件定義から実装まで試した記録です。Claude Sonnet 4.6やGemini 3.1 Proの検証記事と並べながら、GPT-5.4の実装スタイルを整理します。
Claude Sonnet 4.6と4.5を同一プロンプトで実機検証。単なる精度向上にとどまらない「実装力」の決定的な差を、ToDoアプリの実装比較から徹底解説します。料金・ベンチマーク・使える環境まで網羅。
Gemini 3.1 Proの技術仕様(MoEアーキテクチャ・1Mトークンコンテキスト)からSWE-Bench 80.6%等のベンチマーク、API価格、thinking_level制御、AntigravityとGitHub Copilotでの実践検証まで現役エンジニアが徹底解説。「性能より性格」の観点でClaudeやGPTとの使い分けも整理します。
Claude Opus 4.6が登場。ただ日常開発ではコストが重い。GitHub Copilot消費倍率で見るとOpus 3はHaiku 0.33の約10倍。Sonnetが4.6で上がれば、Claude CodeでCodex並みの自律運用が現実的に。
OpenAIのgpt-5.3-codexモデルとGPT-5.2を実際に比較検証。スクラムアプリ開発で見えた要件定義・UI設計の違いを解説。自然言語指示駆動開発における最適なモデル選択の指針を提示します。
ChatGPTの実践的な使い方を、文章作成・要約・Canvas・画像生成・Python・GAS/VBAなど段階別に解説。2026年2月時点の最新機能、料金プラン、セキュリティ注意点も含む。業務でどこまで任せるかの判断軸も整理します。
Bedrock上のNemotron 3 Nano 30Bを、Gemma 3 27B・gpt-oss-20bと同一条件で比較。どんな問題で何が起きたかが分かる形で、tool calling・速度・弱点まで整理します。
生成AIのプロンプトで確認質問に答えるのが面倒で、結局スルーしてしまう。その思考放棄の危険性を解説し、AIを効果的に活用するための見方を紹介します。確認を省くことで何が壊れるのかも具体例で整理します。
ChatGPTのモデル選択で迷っている人へ。Instant と Thinking の違いをタスク別に解説。10の実務シーン例とワークフローで、最適なモデルの選び方が分かります。判断を誤りやすいケースもあわせて整理します。