AI가 짜준 코드, 면접에서 설명하실 수 있나요?
AIがコードを代わりに書いてくれる時代です。機能は以前よりはるかに速く作れるようになりました。ところが、いざ面接やコードレビューの場では、こう尋ねられます。
"このコード、なぜこのように判断されたのですか?"
以前なら何年も試行錯誤しながら積み重ねていたはずの実務経験を積む機会そのものが減りました。AIは質問すればそれらしい答えを返してくれますが、次の三つは判断してくれません。
- このコードが個人情報保護法に違反するか
- この構造がクラウドコストをどれだけ生み出すのか
- これが今の私たちの規模に対してオーバーエンジニアリングなのか
この講義は、そのギャップを埋めます。私がコマース・フィンテック・モビリティの現場で実際に経験した設計と、ソフトウェア・マエストロの研修生をメンタリングしながら整理した内容を、そのまままとめました。「何を使うか」ではなく、「シニアはなぜそれを選ぶのか」を学びます。
이런 분께 추천해요
① 実務経験0〜3年目のバックエンド開発者
機能は作れるけれど、「なぜこのように設計するのか」を説明できない方。コードレビューで「こうした理由は何ですか?」と聞かれて答えに詰まってしまう方。
②就職・転職を目指す方
システム設計の面接で正解を暗記するのではなく、実際の企業がなぜその選択をしたのか、根拠を説明できるようになりたい方。
③ AIコーディングツールを毎日使う方
Copilot・Claude・ChatGPTが生成したコードをそのまま貼り付けながらも、"これで合っているのか"不安な方。AIが見落としがちなコンプライアンス・コスト・規模に関する判断を自分で行いたい方。
受講後、次のようなことを身につけられます
- 先着順クーポン・在庫のように同時に10万人が殺到するリクエストを、DBロック、Redis原子操作、分散ロック、Kafkaキューで段階的に解決する判断基準
- 決済APIを標準どおりではなく、現実と折り合いをつけながら設計する方法と、トラフィックが10倍に膨れ上がったときに崩れる6つのポイントへの対策
- ログの1行が招く課徴金とコストをコードで防ぐ方法(個人情報のマスキング、コスト爆発の防止)
- サービス規模別(初期 → 10万 → 100万 → 1,000万)に何を導入し、何を先送りすべきかを判断するロードマップ
- コンパイラが境界を強制するマルチモジュール構造を自ら構築し、その構造がAIコーディングエージェントとどのように連携するのか
- 無停止デプロイ(ローリング・ブルーグリーン・カナリア)の落とし穴と、Four Golden Signalsに基づく障害モニタリング・アラート設計incident monitoring and alert design based on the Four Golden Signals
講義の特徴
1. 正解ではなく判断のプロセスをお見せします
すべてのモジュールが"なぜこの問題が起きるのか → 現場ではどのように判断したのか → 私たちの規模ではどこまで取り入れるのか"という順序で構成されています。モジュール4には、"この構成を私たちのプロジェクトにそのまま取り入れてもよいのだろうか?"という批判的な振り返りのレッスンも用意されています。
2. 実際の事例で実感します
75億・1,350億・35億ウォンの個人情報課徴金処分、トラフィック10倍の状況におけるレプリケーション遅延、先着順イベントでのコネクションプール枯渇など、実際の規制・障害パターンを扱います。特定の会社を名指しせず、匿名化・再構成しています。
3. 図解で理解します
40枚以上のシーケンス図・フローチャート・アーキテクチャ図を使い、「図の左側をご覧ください」と指し示しながら説明します。言葉で聞くだけで終わる概念はありません。
4. スターターコードで自ら作り、AIで自ら確認します
モジュール2(ロギング)・7(マルチモジュール)・8(デプロイ・モニタリング)は、TODOが入ったスタータープロジェクトを使って手を動かしながら作成します。すべてのモジュールに「同じプロンプトをAIに投げて比較してみる」という実習ボックスがあり、AIの回答の抜け漏れを自分で確認します。
このような内容を学びます
| モジュール |
テーマ |
核心質問 |
| 1 |
オリエンテーション |
AI時代に、なぜ「判断基準」が経験値なのか |
| 2 |
AI時代のロギングアーキテクチャー |
AIが作ったログ1行が、過料と費用の爆弾になる理由 |
| 3 |
同時実行性の設計(先着順クーポン・在庫) |
在庫100個に10万人が殺到したとき、オーバーセルをどう防ぐか |
| 4 |
決済API設計とトラフィック急増への対応 |
大手PG会社はなぜPUT/DELETEを捨て、トラフィック10倍で何が崩れるのか |
| 5 |
広告精算エンジン |
数万TPSで性能と整合性をどうトレードオフするか |
| 6 |
0から1,000万まで、段階別アーキテクチャ |
今の私たちの規模にとって、何がオーバーエンジニアリングなのか |
| 7 |
ドメイン中心のマルチモジュール(Hands-on) |
ルールを人ではなくコンパイラに任せるには |
| 8 |
無停止デプロイと障害モニタリング |
デプロイするたびになぜ問題が起きるのか、夜中にチームを起こさないために |
この講義を作った理由
直属の先輩がいないチーム、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。ところが、「自分たちの状況にこれが合っているのか」を判断する人がいないため、もっともらしい構成をそのまま取り入れてしまい、コストやトラブルという形で跳ね返ってくるチームをあまりにも多く見てきました。シニアが隣で「それは今の規模にはやりすぎです」と言ってくれる経験を、講義という形で代わりに提供したいと思いました。
この講義では扱いません
- Kotlin・Spring Boot・SQLの基本構文(前提知識として想定しています)
- コーディングテスト・アルゴリズム、フロントエンド
- AWSアカウントの作成やクラスター構築など、インフラのセットアップ全般(デプロイ演習はローカルKubernetesを基準とします)
- 特定企業の実際の内部コード — モジュール4・5の事例は、複数のシステムのパターンを総合した仮想シナリオです。
受講前の注意事項
実習環境
- IntelliJ IDEA、Kotlin + Spring Boot、Docker(必須)
- ローカル Kubernetes:Docker Desktop または minikube(モジュール 8 デプロイ実習)
- Redis・KafkaはDockerで起動するか、コード解説に沿って進めます。事前の経験は不要です。
- AWSアカウントは任意です。使用する場合は、実習後にリソースを必ず削除してください。
学習資料
- スターターコード:モジュール 2
swm-secure-logger-starter、モジュール 7 hands-on-starter(+ 完成版 good-example)、モジュール 8 swm-deploy-bg-starter + swm-monitor-starter
- 全モジュールのスライドPDF、実習進行ノート(ファイルパス・行番号に基づく段階別ガイド)
- モジュール3~6は、コードを一緒に読みながら判断の流れを追う「実習型理論」レッスンです。直接タイピングするHands-onはモジュール2・7・8です
- 全8モジュール46レッスン、約6時間。10月にAI Hands-onレッスン7つ(約1時間)が無料で追加されます。
前提知識
- KotlinまたはJavaの基本文法(Javaだけご存じでも大丈夫です。コードは短く、説明が付いています)
- Spring BootでAPIを一度でも作った経験
- SQLの基礎(SELECT、INSERT、トランザクションとは何か)
事前に知っておいていただきたいこと
- 講義内のAIの回答は2026年9月時点の画面です。モデルが変わると回答も変わります
- 課徴金・障害事例は公開された処分事実のみを残し、会社名は匿名化しました
更新予定
リリース後も以下のスケジュールで講義を追加していきます。追加されるレッスンは既存の受講生に無料で提供されます。
- 2026年9月末:AI実習チャレンジ開設
- 2026年10月中:モジュール別AI Hands-onレッスンを7つ追加 — 手でタイピングする代わりに、AIコーディングエージェントにモジュールの判断基準を制約として与えて実装させた後、k6・テスト・指標で検証し、シニアの基準で批評する実習(スターターコード・docker compose・検証スクリプトを提供)
- 2026年11月から: 受講生の質問掲示板に寄せられた実際の質問をもとに、モジュールごとのQ&Aレッスンを反映します
講師紹介
学部2年生のときに一人で制作したゲームをApp Storeの上位にランクインさせた後、開発者兼CEOとして学部発のスタートアップを立ち上げ、5年間会社を運営しました。その後、フリーランスとしてピースマイナーワンの初期eコマースシステム開発をリードし、ニューフロイではCTOを務めました。その間に一人で制作した「MERSマップ」はDAU 100万規模に成長し、国内外のメディアで報道されました。
ユニコーンになる前のトスに加わり、初期の広告システム、ローン仲介、保険・自動車関連システム、決済APIを開発し、トス・ペイメンツではファウンディングメンバーとして決済システムをゼロから構築しました。その後、カルハートやワークスアウトなどのブランドのEC開発をリードし、カカオモビリティでは大規模トラフィックシステムを手がけました。また、LGユープラスとカカオモビリティの合弁会社であるボルトアップでは、ファウンディングメンバー兼CTOとして初期設計と開発を担当しました。
ソフトウェア・マエストロのメンターとして、研修生たちにこの講義の原型となった授業を行いました。