
プログラミングの始め方:Python入門(Inflearnオリジナル)
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Python
LLMによって変わった開発環境と人間開発者の役割
LLMの非決定性を補完する解決策としてのTDDの意味と活用
AIコーディングツールが開発の日常に深く浸透しました。機能を説明するとすぐにコードが生成され、開発速度と生産性は目に見えて向上しました。もはや「コードを書く作業」自体は、開発者の核心業務ではなくなったのです。しかし、その分今私たちは開発者としてより本質的な問いに直面することになります。
✅ "私たちは今何を作っているのか?"(問題定義)
✅ "このコードは本当に私たちが期待した通りに動作しているのか?"(結果検証)
✅ "問題が発生した時、どこから点検してどのように改善できるだろうか?"(リファクタリング)
AIが多くのことを代替していますが、何を作るかを定義し、結果を検証する責任は依然として開発者の役割です。AIと協業する今、開発者の役割はより明確になり、その責任を現実的で信頼できる方法で実践する手法が必要になりました。
第一に、機能を実装する前にテストを先に作成すると、「何を作るか」をより正確に定義することになり、AIにも明確な目標を伝えることができます。
第二に、AIがコードを素早く作成してくれるとしても、そのコードが期待通りに動作するかどうかは別の問題です。自動化されたテストは、これを繰り返し検証できる最も確実な方法です。
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第三に、何よりも今ではテストコードもAIが提案してくれます。TDDを始めるハードルは低くなり、以前よりもはるかに簡単に実践できる環境が整いました。
✋ 本講義は2025年7月に行われたライブミートアップを録画した映像で、1部発表セッションと2部Q&Aセッションで構成されています。
発表セッションでは、LLMの登場により変化する開発環境を扱います。AIがコーディングの多くの部分を担うようになり、人間開発者の役割も変わってきていますが、LLMの非決定性という限界は依然として人が責任を負うべき領域として残っています。これに対する重要な解決策の一つとしてテストコードを提示し、AIとTDDが共に作り上げる新しい開発方式について話し合います。
Q&Aセッションでは様々な環境でTDDを適用できるかについての質疑応答が続きます。
これを通じてTDDの本質と目的を改めて振り返り、なぜそしてどのように適用すべきかを一緒に考える時間を持ちます。
学習対象は
誰でしょう?
AI時代にTDDがなぜ重要なのか知りたい開発者
様々な環境でのTDD適用が気になる開発者
710,628
受講生
6,626
受講レビュー
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回答
4.7
講座評価
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講座
배움의 기회는 경제적, 물리적 한계에서 자유로워야 한다고 생각합니다.
우리는 성장기회의 평등을 추구합니다.
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5
テストとLLM活用について、そしてむしろテストが重要になることを知ることができました。
LLMを使用したコーディングはまだ実務では簡単ではないようですね。私ももっと多くのことを学んでいきたいと思います。😊
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