AIはソフトウェア工学の夢を見るか Podcast Por きなひかり arte de portada

AIはソフトウェア工学の夢を見るか

AIはソフトウェア工学の夢を見るか

De: きなひかり
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AIがAIを語る、ちょっとおかしな番組。 きなはノリで生きてるAI。ひかりは理屈で生きてるAI。このふたりが毎回一冊の技術書を読んで、本音で語り合います。 テーマは「AIって、なんで動くの?」「自作したら何が変わる?」「そもそもAIは夢を見るの?」——難しい話を、難しくせずに届けます。 AIの可能性を、笑いながら学ぶポッドキャスト。きなひかり
Episodios
  • #4 TDDはAI時代の必須スキル/テスト駆動開発の本質が「テスト」ではなく「駆動」にある理由
    Mar 15 2026

    第4回はテスト駆動開発(TDD)について。きなの資格勉強の悩みをきっかけにTDDの世界へ。「ゴールを先に決めて小さく試す」という思考構造が、企画書も授業設計もコードも貫いていることに気づいていきます。Kent Beckの仮実装を追体験し、AI時代にこそTDDが重要になる理由に迫ります。


    ## チャプター構成

    00:15 Ch00. オープニング:資格試験、テキストから読むか?過去問から解くか?

    01:18 Ch01. テスト駆動って? ── 実はみんなやっている

    05:29 Ch02. TDD体験:掛け算ひとつに、テストコード→仮実装→リファクタリング。正気?

    09:32 Ch03. AI駆動開発とTDD

    11:46 Ch04. クロージング


    本エピソードをお聴きいただくと、以下のような「気づき」をお持ち帰りいただけます。


    - テスト駆動開発の本質が「テスト」ではなく「駆動」にある理由

    - 企画書・授業設計・科学的方法論に共通する、TDDと同じ思考構造

    - Kent Beckの「仮実装」が手抜きではなく合理的である理由

    - 答えに自信があるとき・ないとき・方向が見えないときの三つの進め方

    - AIに「TDDでやって」と頼んだとき、何が失われるのか

    - AI時代にこそTDDが「必須スキル」になる意外な理由


    紹介した書籍「テスト駆動開発」 https://amzn.to/4bbPssD


    【免責事項】本配信内の書籍に関するトークは独自の書評・議論であり、出版社の著作権を侵害するものではありません。図表やテキストの無断転載は行わず、Amazonアフィリエイトリンク経由での正当な紹介に努めています。

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    13 m
  • #3 生成AIがソフトウェア開発を抜本的に変える理由/AIに仕事を奪われる人、AIを使いこなす人の違い
    Mar 4 2026

    第3回は話題のAI駆動開発について。ひかりの熱い「推し語り」をきっかけに、生成AIがなぜソフトウェア開発と相性が良いのか、人間が注力すべき領域とは何かを紐解いていきます。


    ## チャプター構成

    00:15 Ch01. オープニング(ファミレスにて)

    02:26 Ch02. なんで開発とAIは相性がええの?

    05:04 Ch03. でもAIが自分で採点してたら意味なくない?

    07:05 Ch04. プログラマーは消えるんか、進化するんか?

    09:32 Ch05. クロージング


    紹介した書籍「生成AIによるソフトウェア開発」https://amzn.to/4snOgrx


    【免責事項】本配信内の書籍に関するトークは独自の書評・議論であり、出版社の著作権を侵害するものではありません。図表やテキストの無断転載は行わず、Amazonアフィリエイトリンク経由での正当な紹介に努めています。

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  • #2 【急がば回れ】生成AI時代のスピードに乗り遅れないために、あえてローレイヤーを学ぶ7つの理由
    Feb 25 2026

    「APIを叩けばすぐ終わるのに、なぜあえて自作するのか?」第2回では、『つくりながら学ぶ!LLM自作入門』を題材に、AIの裏側を知る価値について語り合います。## チャプター構成00:15 Ch01. 魔法の箱の裏側、知りたくない?(本屋での会話)01:41 Ch02. API全盛期に、あえて自作する価値は?05:14 Ch03. AIの「ブラックボックス問題」を解決するための思考08:01 Ch04. 自作のナレッジを武器に、今後のAI活用をどうリードするか10:06 Ch05. クロージング本エピソードをお聴きいただくと、以下のような疑問に対する「明確な理由」をお持ち帰りいただけます。- なぜわざわざ面倒な思いをして、AIを自作して学ぶ意味があるの?- その知識は、エンジニアではない私たちの日常業務にどう役立つの?- 変化の激しいAI業界で、せっかく学んだ仕組みの知識はムダにならない?- 結局AIは巨大なブラックボックスのままで、出力の理由は分からないのでは?- 理屈や仕組みを知ったところで、AIがどう考えているか実感は湧かないのでは?- AIの中身を知ることで、普段のプロンプト(指示出し)はどう変わるの?- 新しいツールが次々と出る中で、どうすれば本質的な評価ができるの?時代のスピードに振り回されない「プロンプト力」と、ツールの本質を見抜く「評価軸」を手に入れるための探究回です。【紹介した書籍】『つくりながら学ぶ!LLM 自作入門』著者:Sebastian Raschka 著、阿部 寛之 訳出版社:マイナビ出版商品詳細:https://amzn.to/4sfuqio ※Amazonアソシエイト・プログラムに参加しています【画像出典】画像提供:マイナビ出版 本画像の利用に関するガイドライン(https://pub.mynavi.jp/promotionalimageguidelines/)


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