Claude CodeによるAI駆動開発入門

【本講座の概要】

本講座は、生成AIを活用した次世代の開発手法「AI駆動開発」を、Anthropic社の生成AIツール「Claude Code」を通じて実践的に学ぶ入門講座です。また生成AIによるコード生成ツールにはGitHub Copilot, Cursor, Claude Codeと色々ありますが、なぜ"Claude Codeなのか"、その答えがこの講座にはあります。

現役データサイエンティストが、環境構築から実践的なハンズオンまで、Claude CodeによるAI駆動開発をステップバイステップで解説します。単なるツールの使い方にとどまらず、プロンプトエンジニアリングの基礎や、データサイエンスプロジェクトにおけるAI駆動開発の活用方法まで学びます。

AI開発ツールの活用を考えている方の中には、こんな悩みはありませんか?

• GitHub CopilotとCursor, Claude Codeがあるが一体どれを使えばいいのかわからない

• AI駆動開発が何か、そもそもどこがAI駆動開発できるのかが分からない

• Claude Codeを使いたいが、どうやって始めればいいか分からない

  
  

本講座は、こうした課題を持つ開発者やデータサイエンティストが、AI駆動開発の全体像を理解し、実務で即活用できるスキルを効率的に身につけるために設計されています。

【この講座で学べること】

このコースでは、理論と実践をバランスよく組み合わせ、以下のトピックをカバーします。

■ AI駆動開発の基礎知識

• 主要AI比較：Claude、ChatGPT、Geminiの特徴と開発での使い分け

• AI駆動開発とは：AI駆動開発による実験結果の紹介

• 主要AI駆動開発ツールの比較：GitHub Copilot / Cursor / Claude Codeの性能比較

• データサイエンスプロジェクトでの活用：AI開発の全体像を把握し、AI駆動開発できる部分の特定

■ Claude Code環境構築

• 開発環境の完全セットアップ：VS Code、Node.jsの導入, MiniCondaのインストールとセットアップ

• Claude Codeのインストールと初期設定: Claudeのアカウント作成, Claude Codeのインストール

• 実務で使用するMLパイプラインの概要理解

■ Claude Codeの実践的活用

• プロンプトエンジニアリングの基礎：効果的なAIとの対話術

• Claude Codeの起動・終了・基本コマンド

• 実践ハンズオン（物流プロジェクトLogicFlowを題材に）：

  • リポジトリの構造理解とコードベース分析

  • ドキュメント自動生成（docstring作成）

  • 既存機能の拡張と新機能追加

  • 単体テストの自動生成

  • レポジトリのリファクタリング

    
    

【対象者とゴール】

前提

• Claude Codeの利用にはClaudeの有料アカウント(Pro Plan以上)作成が必要です。

対象者

• AI駆動開発に興味があり、実践的なスキルを身につけたい開発者

• データサイエンスプロジェクトでAIツールを活用したいデータサイエンティスト

• 開発生産性を向上させたいエンジニア・チームリーダー

前提スキル

• プログラミングとデータサイエンスの基礎知識があることが望ましい

• ターミナル（コマンドライン）の基本操作ができること

  
  

本コースのゴール

• Claude Codeを使った開発フローを習得し、実務で即活用できるようになる

• AIとの効果的な対話方法（プロンプトエンジニアリング）を身につける

• コード理解、ドキュメント生成、機能拡張、テスト作成など、開発の各フェーズでAIを活用できる力を獲得する

【学習の進め方】

本講座では、まずAI駆動開発の基礎を学んだ後、実際に環境を構築し、Claude Codeの基礎、そして、物流プロジェクト「LogicFlow」を題材とした5つのハンズオンを通じて実践力を養います。各ハンズオンは実際の実務の手順に近い流れが行われます。コードベースの理解から始まり、機能拡張やテスト作成、リファクタリングまで、実務で必要となる一連のスキルを体得できます。

【人事・マネージャーの方へ】

AI技術の進化により、開発プロセスは大きく変革しています。Claude Codeのようなエージェント型AIツールは、開発者の生産性を大幅に向上させるだけでなく、コード品質の向上やドキュメント整備の促進にも貢献します。本講座を通じて、チームメンバーがAI駆動開発の手法を習得することで、プロジェクトの開発速度向上、属人化の解消、そして技術的負債の削減といった組織的なメリットを実現できます。

データサイエンスプロジェクトにおいても、AIアシスタントの活用は今後の標準となります。ぜひこの機会に、チームの開発力を次のレベルへ引き上げてください。

このコースの対象受講者:

• AI駆動開発に興味があり、実践的なスキルを身につけたい開発者

• データサイエンスプロジェクトでAIツールを活用したいデータサイエンティスト

• 開発生産性を向上させ、チームに最新の開発手法を導入したいエンジニア・リーダー