学べること
- AIアシスタントでプロダクション品質のコードを生成する
- AI分析でバグを素早く特定し解決する
- AIでエッジケースを網羅した包括的テストスイートを作成する
- AIを「第二の目」としてコードレビューに活用する
- 明瞭な技術ドキュメントを効率的に作成する
- AIアシスト分析でアーキテクチャ判断を行う
カリキュラム
前提条件
- 1つ以上のプログラミング言語の実務経験
- ソフトウェア開発ライフサイクルの基本的な理解
コードは書ける。ただ、1,000行のバグスキャン、思いもよらないテストケースの生成、レガシーコードの平易な解説をしてくれる「第二の脳」がない。
AIはまさにそれを提供する——スキルの代替ではなく、増幅器。AIと働くことを覚えた開発者は、速く出荷するだけではない。バグが少なく、テストが多く、ドキュメントが明瞭なコードを出荷する。
このコースでは、AI活用の完全な開発ワークフローを教える。実戦で使えるコード生成から、悪夢のようなデバッグ、テストスイート作成、レビュー、アーキテクチャ判断まで——今日から使える実践テクニックを学ぶ。
日本のエンジニアコミュニティ(Qiita、Zenn)でも「AIペアプログラミング」の話題は急増中。このコースでその実力を体系的に身につける。
関連スキル
よくある質問
どのプログラミング言語に対応していますか?
テクニックはどの言語でも使えます。例題ではPython、JavaScript、TypeScriptを使いますが、Go、Rust、Java、C#など何にでも応用できるパターンを学びます。
特定のAIツールが必要ですか?
不要です。ClaudeやChatGPTを例に挙げますが、学ぶ原則はどのAIアシスタントでも使えます。
開発者をAIで置き換える話ですか?
まったく違います。AIを「力の増幅器」として使い、退屈な作業をAIに任せて、アーキテクチャ、設計判断、創造的な問題解決に集中する方法を学びます。
すでにCopilotを使っていますが、学ぶことはありますか?
はい。Copilotは補完が得意ですが、このコースはデバッグ戦略、テスト生成、コードレビュー、ドキュメント、アーキテクチャ判断など開発ライフサイクル全体をカバーします。