エンジニアリング入門

2026年のエンジニアリングは、AIと協力しながら作ることが当たり前になりました。 このガイドでは、プログラミング初心者がゼロから開発環境を整え、Gitで作業を管理し、AIツールを使いこなし、本番AIサービスの構成まで理解するための知識を体系的に学べます。

学習ロードマップ

1. ターミナル入門

ターミナル（コマンドライン）の基本を学ぶ。AIツールの多くはCLIで動作するため、ここが出発点。

• ターミナルとは何か
• 基本コマンド（ls, cd, mkdir など）
• Homebrew のインストールと使い方

2. 開発環境の構築

コードを書くための環境を整える。シェル・エディタ・言語ランタイムをセットアップ。

• シェルの選び方（Zsh / Fish / Bash）
• VS Code のセットアップと拡張機能
• Node.js（nvm）と Python（pyenv）のインストール

3. パッケージ管理

JavaScript と Python プロジェクトの依存関係を管理するツールを学ぶ。

• npm（Node.js 標準）の基本
• pnpm（高速・省ディスク）の使い方と使い分け
• pip と uv による Python パッケージ管理

4. Git & GitHub

コードの変更履歴を管理し、チームで共同作業するための基本スキル。

• Git の基本操作
• GitHub アカウントと SSH 鍵の設定
• フォーク・クローン・ブランチ・マージ

5. OSS ライセンスの基礎

OSS ライセンスの基本ルールと、実務での注意点を学ぶ。

6. エンタープライズ統合

企業向けAIシステムで必要になる認証、権限、監査ログ、データ保護を学ぶ。

• SSO と認証設計
• 権限管理と RBAC
• 監査ログと証跡管理
• データ保護とプライバシー

7. クラウドアーキテクチャ

本番AIサービスを運用するためのAPI、DB、監視、デプロイ構成を学ぶ。

• API設計とAPIゲートウェイ
• データベース設計パターン
• 監視とオブザーバビリティ
• デプロイとCI/CD