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）
• ファイルやディレクトリを安全に操作する考え方

2. 開発環境の構築

コードを書くためのシェルとエディタを整え、安定版と先行版の使い分けを学ぶ。

• シェルの選び方（Zsh / Fish / Bash）
• VS Code のセットアップと拡張機能
• VS Code Insiders の導入とシェル認識問題の解決

3. プログラミング言語

JavaScript・Node.js・Python の役割と、実行環境の整え方を学ぶ。

• JavaScript と Node.js の基礎
• Python の基礎と JSON・API の扱い方
• Node.js・Python のインストールとバージョン管理

4. 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

5. 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

6. 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。

7. 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

8. 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

9. 開発手法

チームでソフトウェアを作り、運用し続けるための進め方を学ぶ。

• アジャイルとウォーターフォールの違い
• DevOps・MLOps・AIOps の概要