作業中に見慣れないエラー画面が出た瞬間、頭が真っ白になった経験はありませんか？

「エラーが出たけど、どうしたらいいか分からない……」 「そもそも、この仕様がどうなっているのかすら理解できていないかも……」

未経験からエンジニアを目指す方や、現場に入って間もない方が最初にぶつかるのが、この「わからないことだらけでパニックになる」という壁ですよね。

でも、安心してください。現役のベテランエンジニアたちも、最初からすべての答えを頭の中に持っているわけではありません。彼らは「答えそのもの」ではなく、長年の経験で「答えの探し方」が身についているのです。

今回は、弊社の現役エンジニア3名に直撃インタビュー！ 彼らが息をするようにやっている「トラブル解決のフロー（検索＆AI活用）」と、現場に出たばかりの時期を乗り切るためのコツをたっぷりと伺いました。

1. エラーが出た！検索する？AIに聞く？それぞれの解決フロー

少し前までは「まずはググる」が基本でしたが、現在はどうなのでしょうか？エンジニアたちに聞いてみると、AIとGoogle検索を見事に使い分けている実態が見えてきました。

💡 「まずはAI派」：AIで仮説を立て、Googleで裏取りする

エンジニアの声： 「今はまずAIですね。エラーメッセージが明確なものは、スタックトレースごとAIに投げて『エラーの意味』を把握します。ただ、AIは平気で嘘をつくので回答はあくまで『仮説』。最終的にはGoogle検索で公式ドキュメントやGitHubのIssueを見に行き、確定情報を探して裏を取ります」

💡 「まずはGoogle派」：Googleで知見を得て、難航したらAIにヒントをもらう

エンジニアの声： 「私はまずはGoogle検索にエラーメッセージをそのまま貼ります。よくあるエラーならすぐ解決しますし、他の人が『どんな調査をしたか』という過程がまとめられている記事を読むことで、トラブルシューティングの知識がつくからです。 それですぐに解決できない難しめの問題に直面した時に、AIの出番です。エラー状況を詳しく書き、原因になりそうなコードを読み込ませます。するとAIが『どう切り分けるべきか』『追加で必要な情報はないか』など、解決に向けたヒントをくれます」

💡 共通の鉄則：「エラーメッセージを最後まで読む」

アプローチは違えど、エンジニアたちが口を揃えるのが「生のエラーログやコンソールをちゃんと読む」こと。どのファイルの何行目で、何が期待されていて、実際は何が来たのか。ここをしっかり読むだけで半分くらいは自己解決できます。反射で検索窓やAIに飛びつく前に、一拍おいてエラー文を読むクセをつけましょう。

⚠️ 【重要】AI利用時のセキュリティ注意点

AIを利用する際は、APIキーやパスワード、個人情報、案件の具体的なソースコードや顧客データが絶対に含まれないよう確認し、除去してください。社内で許可されたAIのみを使用するなど、ルールを守ることが大前提です。

2. 解決率を爆上げする「検索」＆「AIへの聞き方」のコツ

最近はGoogleのセマンティック検索（文脈や意図を汲み取る検索）が進化し、「昔ほど細かい検索テクニックを意識しなくなった」という声もありました。それでも押さえておきたい鉄板テクニックをご紹介します。

① 「バージョン」の絞り込みは超重要！

エンジニアの声： 「WindowsやChromeの自動アップデート時など、特定の時期から多数の人に発生するエラーもありますし、同じエラーメッセージでも出た時期によって原因が違うことが多いです。使っているOSやミドルウェア、ライブラリの『バージョン』を検索ワードに入れるのは非常に効果的です」

エンジニアの声：「バージョンの確認は行うようにしています。バージョンが違うと解決策自体が障害を引き起こすこともありますので」

全員の意見が一致したのが「必ずバージョンを確認する」ということ。これはエンジニア初心者でもすぐに活用できるテクニックではないでしょうか。

② 環境固有情報の「削ぎ落とし」と魔法の「""（完全一致）」

自分のパソコン特有の情報（ファイルパスや社内IDなど）が含まれていると検索結果は出ません。環境固有の情報を削ぎ落とし、汎用的な部分だけを残すのが鉄則。
また、どうしても解決しない長いエラーコードは、そのまま "" （ダブルクォーテーション）で囲んで検索してみてください。ノイズが除外され、解決策がドンピシャで見つかりやすくなります。

③ 翻訳しない！「英語のまま検索」とGitHub活用

エンジニアの声：「エラーメッセージは翻訳せずそのままコピペ。英語の記事は日本語の記事に比べて量も鮮度も圧倒的に優れています。あと`site:github.com` は個人的にかなり使います。まだ記事になっていない最新の不具合は、だいたいGitHubのIssueに転がっています。公式リポジトリのClosed（解決済み）Issueも含めて検索するのはおすすめです。」

検索したいことの後に`site:github.com`をつけてみてください。Git Hub内のページだけを検索することができます。自分が直面している問題は、もう既に誰かが解決済みなことも多くあります。そのため検索の際には現在進行形の不具合だけでなく、サイト内でis:closed をつけて検索すると探しているケースに出会えるかもしれません。

④ AIへの質問の質を上げる「4点セット＋α」

AIに質問する際は、以下の情報をセットで渡すと回答の質が劇的に変わります。

1. 言語／フレームワークとそのバージョン、実行環境
2. やりたいこと
3. すでに試したことと、その結果
4. エラーの全文

通常のWeb検索では難しい「複数ファイルのコードを読み込ませる」「状況を詳しく説明する」といったアプローチができるのがAIの最大の強みです。

3. 現場に出たら？成果より大事な「信頼と地図作り」

いざ実際のプロジェクトに参画すると、ネットには載っていない独自の仕様やルールという壁にぶつかります。「早く成果を出さなきゃ！」と焦りがちですが、現役エンジニアたちはどうやってその壁を乗り越えてきたのでしょうか。そのコツを伺ってみました！

1. 過去の設計を尊重し、安易に批判しない

エンジニアの声： 「システムに触れていると『良くない設計や運用』を見つけることもありますが、安易に悪く言ってはいけません。限られたリソースの中、当時はそれが妥当な判断（ベストプラクティスが取れない事情）だったのかもしれません。過去の事情を知らず、実績もない状況で指摘しても良いことはありません。まずは周囲の進め方を真似て、『チームの仲間』と思われるように動くことが大切です」

上記はベテランエンジニアさんの言葉です。この言葉からは「仲間や先輩方に敬意を持って接すること」の大切さが伝わってきます。
既に活躍されているエンジニアの方が、テクニックよりもまず「組織の中で働く姿勢」を語られたことは、非常に重要な示唆が含まれていると思います。
ぜひこのことを、どの現場に行く際も胸に留めておいてほしいです。

2. 「社内用語・業務用語」の自分辞書を作る

エンジニアの声：「技術用語より 社内固有の略語・システム名・業務用語のほうが重要でした。技術用語は調べれば出てきますが、業務用語はどこにも載っていません。自分用の用語集を作っておいて、ある程度たまったら新しく入る人向けに共有すると、すごく喜ばれます。私も先輩が作った業務用語をもらった時はめちゃくちゃ助かりました！」

分からない単語が頻出する、は新しい現場でのあるあるですよね。まずはそれが「現場特有の言葉」なのか「普遍的なIT用語」なのかを区別して考える癖をつけましょう。

3. 既存のコードとPR（プルリク）を読んで作法を知る

その現場ごとの命名規則、ディレクトリの切り方などは、過去のPR（プルリクエスト）やコードレビューを眺めるのが一番手っ取り早い教材になります。また、環境構築時につまずいた手順をドキュメントに追記しておくと、他のメンバーにも役立ちます。

4. 質問をルール化する

「この件は誰に聞けばいいか」が分かるだけで作業速度は段違いに上がります。 そして質問する時は、「15分詰まったら聞く」など自分の中でルールを決めること。聞く時は「何をしたいか／どこまでやったか／何が起きたか／自分の仮説」をセットで伝えると、「ちゃんと自分で考えているな」と信頼され、先輩も喜んでサポートしてくれます。

まずは成果を出そうと焦るよりも最初は「現場の地図を作る期間」と考えてみてください！結果としてそれが成果に繋がる近道かもしれませんよ。

おわりに：私たちと一緒に成長してみませんか？

いかがでしたか？ 「わからない」こと自体は、決して恥ずかしいことではありません。現役のエンジニアたちも、エラーログと睨めっこし、AIと壁打ちしながら、日々新しい「わからない」を乗り越えています。大切なのは、その「わからない」とどう向き合い、どう解決の糸口を見つけるかです。

この記事を読んで、「こんな風にリアルなノウハウを共有し合える環境で働いてみたい」「エンジニアとしての第一歩を踏み出したいけれど、一人では不安……」と感じた方は、ぜひ一度私たちとお話ししてみませんか？

弊社では、経験の浅い方でも安心してステップアップできる環境づくりに力を入れています。「まずは話だけ聞いてみたい」というカジュアル面談も大歓迎です。

あなたの「エンジニアになりたい」「もっと成長したい」という気持ちを、全力でサポートします。

ぜひ、お気軽にご連絡ください！