概要
https://zenn.dev/mizchi/articles/dena-ai-live-coding
詳細内容
## AIコーディングハンズオンの講師をやりました(株式会社DeNA様の事例)
https://zenn.dev/mizchi/articles/dena-ai-live-coding
DeNAでのAIコーディングハンズオン講師を務めた著者が、効果的な指導法と実践的な課題克服の知見を具体的に解説する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIコーディング研修, LLM活用開発, TDD, 開発環境構築, プロンプトエンジニアリング]]
株式会社DeNAで200人のエンジニアを対象にAIコーディングハンズオンの講師を務めた著者が、その実践的なノウハウを共有しています。この知見は、AIを現場の開発ワークフローに導入しようとするウェブアプリケーションエンジニアにとって、具体的なアプローチと運用上の示唆を提供します。
研修では、参加者にゼロからプロンプトを育て、AIとの対話を通じて自力でコーディングを進める体験をさせるため、既存コードのフォークを意図的に避ける手法が採られました。また、常に動作するデモを提示し、モデル更新による出力変動に対応できるよう教材の流動性を許容するなど、現実的な運用上の工夫が凝らされています。
具体的なセッション内容は多岐にわたり、AIが苦手とするTypeScriptの実行環境構築における初期ボイラープレートの重要性や、AIが得意とするダイクストラ法のような既知アルゴリズムの実装におけるTDDの絶大な効果が実証されました。さらに、SQLiteでのCRUD実装やPrismaへの移植、簡単なゲームプロトタイプ作成を通じ、AIが実際の開発課題にどう貢献できるか、そして出力のバリデーションの重要性を示しています。
著者は、大規模な参加者からの多様なアウトプットに手応えを感じた一方、Anthropic/BedrockといったAIサービスのAPIが大規模利用で過負荷となる運用上の課題にも直面しました。これは、今後AIコーディング研修や大規模なAI活用を計画する企業が、プロバイダーとの事前相談を検討すべき実用的な教訓となります。この記事は、単なるツール紹介に留まらず、AIを開発プロセスに組み込む際の具体的戦略と、それに伴う現実的な側面を浮き彫りにするものです。