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Vibe Coding時代のデータベース:AIでサービスを作る際に必ず知っておくべき最小限の知識

AIがSQLのドラフトを素早く作成したとしても、テーブル構造、リレーションシップ、パフォーマンス、データの整合性は人間が判断しなければなりません。MySQLとDBeaverを使用して、テーブル・カラム・データ型・PK・FKからDDL、データベースモデリング、SQLの核心、インデックスとEXPLAIN、トランザクションまでを直接実習し、AIの出力を読み解き検証するための基準を身に付けます。

5名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

SQL
SQL
MySQL
MySQL
ERD
ERD
database
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dbeaver
dbeaver
SQL
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MySQL
MySQL
ERD
ERD
database
database
dbeaver
dbeaver

受講後に得られること

  • テーブル・カラム・データ型・PK・FKを理解し、DDLでテーブルを直接作成および変更できる能力

  • ビジネス要件から親子関係と1:1・1:N・N:Mを見極め、ERDとして設計する能力

  • コアSQLを自ら作成し、AIが生成したJOIN・集計結果の誤りを検算する能力

  • インデックスとEXPLAINで照会パフォーマンスを確認し、トランザクションでデータの一貫性を守る能力

🚀 AIがSQLを作成してくれる時代、
データベースを理解してこそ結果を判断することができます。

AIで画面や機能は素早く作ることができます。しかし、データベースのテーブル構造やリレーションが間違っていると、JOINの結果が膨れ上がったり、照会が遅くなったり、複数の作業のうち一部しか反映されなかったりすることがあります。

問題は、SQLを代わりに作成してくれるツールがないことではありません。どのデータをどのようなルールで保存し、どう繋げ、結果を何で検証すべきかという判断基準がないことが問題なのです。

この講義では、MySQLとDBeaverを使用して、データベースの基礎であるテーブル構造からモデリング、SQLの核心、インデックス、トランザクションまで、実際に動かしながら学びます。

テーブルの理解 → 関係設計 → SQL検算 → パフォーマンス確認 → データの信頼性

AIで作ったサービスがデータで揺らぐ瞬間

画面上ではうまく動作していた機能も、実際のデータが蓄積されると予想外の問題が露呈します。

  • JOINの後に行数が増え、売上と件数が水増しされます。

  • 必須値と外部キーのルールがないため、誤ったデータが保存されます。

  • データが増えると、正常だった照会が突然遅くなります。

  • 注文は生成されたのに在庫の差し引きは失敗し、データが互いに一致しません。

このような問題は、文法の一行よりも先に、テーブルの構造と関係、性能と作業単位を理解してこそ解決できます。


文法を覚えるよりも、実際に作って確認します

すべてのトピックをなぜ必要なのか → いつ使うのか → どのように構成するのか → 結果をどのように確認するのかという流れで学びます。

  • MySQLとDBeaverで直接実行します。

  • ショッピングモールのサンプルデータで構造と結果を確認します。

  • AIの回答も、実行結果とデータ構造を基準に検証します。

関連スキル: SQL, ERD, database, data-modelling, MySQL, dbeaver, 人工知能(AI)

MySQLとdbeaverでSQLを直接実行し、ERDとdata-modellingでdatabase構造を設計し、人工知能(AI)が作成した結果を検証します。

ただ書き写すだけで終わらず、なぜこのような結果が出たのかを説明できるように訓練します。

このような方におすすめです

コードをたくさん知っている人よりも、AIと共にサービスを作ったりデータを扱ったりしながら構造と結果を自ら判断したい人に必要な講義です。

🧠 AIでサービスを作っているが、データベースで行き詰まっている方

画面と機能は作ったものの、テーブルをどう分けるべきか、どのキーでつなげるべきか、AIが作成したSQLが正しいのか判断するのが難しい方。

バイブコーディング初心者 / AIツール利用者

🧩 必要なデータを自分で照会したい方

会員・注文・売上データを扱いたいが、テーブルの関係やJOIN、GROUP BYで頻繁に行き詰まってしまう方。

企画者 / マーケター / データ実務者 / 非専門家

🛠 データベースの全体的な流れを掴みたい方

SQL文法は少し知っているが、テーブル設計、ERD、インデックス、トランザクションが一つに繋がらなかった方。

就職準備生 / ジュニア開発者 / 一人起業家

受講後には、このような判断ができるようになります

  • テーブル・カラム・データ型・PK・FKを読み取り、DDLで直接実装できます。

  • 業務要件から親子関係や1:1・1:N・N:Mを見つけ出し、ERDで表現することができます。

  • SELECT・WHERE・GROUP BY・JOINなどの主要なSQLを作成し、結果を検算することができます。

  • JOINによるデータの重複膨張、NULL処理、誤った集計単位を発見できます。

  • インデックス候補を探し、EXPLAINで実際に使用されているかを確認できます。

  • 一緒に成功させるべき作業をトランザクションとしてまとめ、COMMIT・ROLLBACKの流れを説明できます。

基礎から検証まで、4つの段階でつなげます

バラバラの概念を暗記するのではなく、テーブル構造 → 関係とSQL → 性能と信頼性 → 自ら拡張する学習法へとつながる一連の流れの中で学びます。

01. テーブルとDDL - データが格納される構造

テーブル・行・列・データ型・NULL・デフォルト値を理解します。PKとFKで一行を識別してテーブルを連結した後、CREATE TABLEとALTER TABLEで構造を直接作成・変更します。

カラム → 型 → PK・FK → CREATE TABLE → ALTER TABLE

02. モデリングとSQL - 関係を設計しデータを取り出す方法

親子関係と1:1・1:N・N:Mを区別し、ERDを読み取ります。要件をテーブルとして設計した後、SELECT・WHERE・GROUP BY・JOINなどの主要なSQLを実行し、結果を検算します。

関係の理解 → ERD → モデリング → SQLの核心 → JOINの検算

03. インデックスとトランザクション - 速くて安全なデータ

WHERE・JOIN・ORDER BYの使用パターンからインデックス候補を探し、EXPLAINで適用されたかを確認します。注文生成と在庫の差し引きのように、同時に成功させるべき作業をトランザクションでまとめ、エラー発生時のROLLBACKを確認します。

インデックス候補 → EXPLAIN → トランザクション → COMMIT・ROLLBACK

04. 知識の拡張 - 分からない問題を自力で解く方法

問題を具体化し、スキーマ・データ・エラーを確認した上で、ドキュメントやAIに質問します。小さなデータで実験し、結果を検証して記録する成長ループを身につけます。

問題の具体化 → 構造の確認 → 小さな実験 → 結果の検証 → 記録と拡張

この講座を作った人

こんにちは。開発者のタニです。

私は約17年間、ウェブ・モバイルサービスの開発に携わり、数多くのプロジェクトでデータ品質の検証業務を遂行してきました。現在は開発PTの代表として活動しながら、AIベースのサービスや自動化ツールを制作し、YouTubeのテックタニチャンネルで開発とAI活用の経験を発信しています。

AIがコードを素早く作成する時代であるほど、人間には何を作るべきかを定義し、その結果が正しいかどうかを判断する力が必要です。難しい用語を並べるのではなく、実際のデータで問題が発生する理由と、私が確認する手順を実習を通してお見せします。


主な経歴

  • 現)開発PT代表

  • ウェブ・モバイルサービス開発経歴 約17年

  • データ品質検証プロジェクト遂行

  • AI自動化ツールおよびAIベースのサービス制作

  • 開発・AI活用技術共有YouTubeチャンネル「テックタニ」運営

受講前にご確認ください

データベース・SQL・コーディングの経験はなくても大丈夫です。MySQLのインストールからテーブル構造、核心となるSQLまで順番にご案内します。

ただし、映像を見るだけの過程ではありません。提供されたSQLを直接実行して結果を確認し、予想と異なる場合に原因を探る実習を一緒に行います。

実習環境と準備物

  • 実習が可能なWindows PCと最新のウェブブラウザ

  • MySQL - インストール手順からご案内します。

  • DBeaver - 無料のSQLクライアントを使用します。

  • 講義で提供するショッピングモールサンプルデータ

  • 普段使用している生成AIツール - 特定の製品や有料プランは必須ではありません。

講義のインストール動画と画面案内はWindows基準であり、別途追加のサーバーや開発環境は必要ありません。

映像と一緒に見るオンライン教材

講義内容を再確認し、実習の流れを追うことができる専用のオンライン教材を提供します。

  • 講義別コアコンセプトのまとめ

  • SQLとDDLの例題

  • ERD・関係・インデックス・トランザクション確認ポイント

  • モバイル閲覧とコードコピーに対応

講義専用オンライン教材はこちら

前提知識

  • データベースやSQLを学んだことがなくても大丈夫です。

  • コーディングやERDの経験がなくても大丈夫です。

  • プログラムのインストールとウェブブラウザの使用ができる基本的なPC活用能力があれば十分です。


この講義の範囲

SQL文法全体を深く暗記したり、特定のバックエンドフレームワークで完成型サービスを開発する過程ではありません。DBAレベルのサーバー運用、高度なクエリチューニング、大規模分散データベースも扱いません。

サービスを構築しデータを扱う際に必要なテーブル構造、モデリング、SQLの核心、インデックス、トランザクションの判断基準に集中します。

AIが作成した結果をそのまま使う人から、データ構造と実行結果を根拠に判断できる人へと成長しましょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIでアプリ・ウェブサービスを作っているが、データ構造と関係設計で行き詰まっているバイブコーディング初心者

  • 開発者に依存せず、データを直接照会・検証したい企画・マーケティング・データ実務担当者

  • SQLとデータベースモデリングの基礎を一通りの流れで習得したい就職準備生・ジュニア開発者

  • AIが作成したテーブルやSQLをそのまま実行するのが不安で、判断基準が必要な方

前提知識、
必要でしょうか?

  • SQL・データベース・コーディングの事前知識は必要ありません。

  • ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIチャットツールの使用経験があれば尚可ですが、必須ではありません。

  • プログラムのインストールとウェブブラウザの使用が可能な、基本的なPC活用能力が必要です。

  • 実習動画はWindows基準であり、MySQLとDBeaverのインストールから案内します。

  • 講義を見ながらSQLを直接実行し、結果を確認する準備が必要です。

こんにちは
taniです。

キャリア認証

👋 こんにちは。実務中心の知識をわかりやすく明確に伝えたい開発者のテックタニです。

私は20年近く現場でウェブ・アプリサービスや様々な実務プロジェクトを開発・運営してきた開発者です。

最近はAIツールを活用して、一人でサービスを企画し、作り、改善する方法を集中的に研究しています。特にバイブコーディング(Vibe Coding)時代において、非専門家や一人起業家が必ず知っておくべき開発センスを分かりやすく伝えることに関心を持っています。

AIがコードを代わりに書いてくれる時代になりましたが、サービスを適切に作るためには依然として重要なことがあります。

まさに自分が作るサービスがどのようなデータを保存すべきか、そのデータがどのようにつながるのか、機能が増えたときに構造が崩れないようにどう捉えるべきか、ということです。

私は単に文法を暗記させる講義よりも、実際のサービスを作る際にすぐ活用できる構造的な思考と問題解決能力を伝える講義を作りたいと考えています。

非専門家や初心者の方でも大きな負担なくついてこられるよう、難しくなりすぎないように説明しつつ、核心は逃さないようにします。

🎥 テクタニ YouTubeチャンネルでは、AI時代に個人開発者や個人起業家が自分だけのサービスを作り上げていく過程を共有しています。講義スタイルや様々なITインサイトも併せてご確認いただけます。, tôi đang chia sẻ quá trình các nhà phát triển độc lập và những người khởi nghiệp cá nhân tạo ra dịch vụ của riêng mình trong kỷ nguyên AI. Bạn cũng có thể tham khảo phong cách giảng dạy và nhiều thông tin chuyên sâu về IT tại đây.

技術が急速に変化する時代であるほど、すべてを暗記するよりも、必要な核心をしっかりと理解することが重要です。

AIと一緒に自分だけのサービスを作ってみたい方は、TechTani(テクタニ)と一緒に始めてみましょう。 🚀

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カリキュラム

全体

43件 ∙ (3時間 12分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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