【生成AI×バックエンド】設計・実装・AI活用を現役エンジニアが伴走します

「AIを使って作りたい。でも、この設計で本当に大丈夫？」

そんなエンジニア・個人開発者のための、生成AI × バックエンド開発に特化した技術メンタリングです。

Python / Go / Ruby on Rails / AWS / Docker / MySQL などを用いたバックエンド開発を中心に、設計・実装・コードレビュー・インフラ・生成AI活用まで、実務目線で一緒に整理します。

単に「コードを動かす」だけではなく、

• なぜこの設計にするのか
• AIにどこまで任せるべきか
• 通常のコードで何を保証すべきか
• DBやAPIをどう設計するか
• 本番運用を考えると何が問題になるか

まで踏み込んで考えることを重視しています。

特に得意な相談

生成AI / LLM

• ChatGPT / Claude / Codexなどの開発への活用
• AIコーディングツールを使った開発効率化
• LLMを組み込んだアプリケーション設計
• RAG / 検索 / AIエージェントの設計相談
• プロンプトだけに頼らない品質・信頼性設計
• AI出力の評価、テスト、ガードレール
• AI導入時の技術選定
• チームでのAI活用方法

自身でも生成AIを日常的に開発へ活用しており、社内でAIツール活用を推進し、組織全体への利用浸透を進めた経験があります。

個人で便利に使う方法だけではなく、「チームや会社でどう定着させるか」という観点でも相談できます。

バックエンド / Web開発

• Python / Go / Ruby on Rails
• API設計
• DB設計
• MySQL / MariaDB
• トランザクション・排他制御
• Docker
• AWS
• CI/CD
• Git / GitHub
• コードレビュー
• リファクタリング
• 障害・エラーの原因調査

こんな方におすすめです

• ChatGPTやClaudeを使って開発しているが、使い方が自己流
• AIを使ったサービスを作りたい
• AI生成コードをそのまま採用していいのか判断できない
• 個人開発の設計をレビューしてほしい
• バックエンドの実装方針に自信がない
• AWS / Docker / DBまで含めて相談したい
• 「動いた」から一段上の、実務で通用する実装を身につけたい
• AIを開発チームに導入したい

「答え」だけではなく、考え方まで一緒に整理します

エラーを直して終わり、コードを書いて終わりではなく、

問題の切り分け → 選択肢 → トレードオフ → 採用する設計

までできるだけ言語化します。

そのため、次に似た問題が出たときに自分で判断できる状態を目指します。

相談内容が整理できていなくても問題ありません。

「こんなものを作りたい」
「このコードを見てほしい」
「AIをもっと開発に使いたい」
「この構成で本番運用して大丈夫？」

といった状態からでも一緒に整理できます。

まずは単発相談からお気軽にどうぞ。