AIコーディングとは？

このコースでは、AIのコーディングエージェントに指示を出して、小さなプログラムを作ったり直したりする方法を学びます。

最初のレッスンでは手を動かす前に、AIコーディングの道具がどう変わってきたのか、いまどんな道具があるのか、そしてAIと組むと自分の役割がどう変わるのかを確認しておきましょう。

AIコーディングの3つの段階

AIがコードを書く手伝いは、ここ数年で大きく3つの段階を経てきました。

1. 補完：書いている途中で続きを出す

エディタでコードを書いていると、続きの数行を薄い文字で出してくれる仕組みです。2021年に登場した GitHub Copilot で広まりました。気に入れば Tab キーで受け入れ、いらなければそのまま書き続けます。

書くのはあくまで自分で、AIは「先回りして提案する」役です。

2. チャット：会話でコードを書いてもらう

2022年末の ChatGPT から一気に広まったのがチャットです。「pandas で月ごとに集計するコードを書いて」と頼むと、まとまったコードが返ってきます。

ただ、チャットのAIはあなたのパソコンの中を見られません。データの列名や今のコードは、自分で貼り付けて説明する必要があります。返ってきたコードをコピーして動かし、エラーが出たらまた貼り付けて聞く。この往復は人の仕事でした。

3. エージェント：ファイルを読み、コマンドを動かし、自分で直す

いま主役になっているのが、コーディングエージェントです。作業するフォルダの中で動き、次のことを自分で進めます。

• フォルダのファイルを開いて読む
• コードを書き、ファイルを直接書き換える
• ターミナルのコマンドを動かす（スクリプトの実行、ライブラリのインストール、テストなど）
• 結果やエラーを読んで、また直す

チャットのときに人がやっていた「貼る・動かす・エラーを伝える」の往復を、エージェントが自分で回すわけです。

エージェントは何をしているのか

たとえば、売上のCSVがあるフォルダでエージェントに次のように頼んだとします。

data/sales.csv を店舗別・月別に集計して、結果を折れ線グラフにしてください

エージェントの画面では、おおよそ次のような流れが進みます（表示はツールや版によって違います）。

● data/sales.csv を読みます（36行。列は date, store, category, product, price, quantity）
● analysis.py を作ります
● python analysis.py を実行します        ← 実行してよいか、あなたに確認が出る
● エラー：KeyError 'Date'。列名は小文字の date でした。直してもう一度実行します
● 集計できました。グラフを output/monthly_sales.png に保存しました

「読む → 書く → 動かす → 結果を見て直す」をくり返しているのが分かります。ファイルを書き換えたりコマンドを動かしたりする前には、設定に応じてあなたに確認を求めます。この確認の仕組みは、次のレッスンと最後のレッスンで詳しく扱います。

主なツール（2026年10月時点）

コーディングエージェントは、いくつもの会社が出しています。名前や料金、含まれる機能はよく変わるので、使う前に公式のページで確かめてください。

「プロジェクトの指示ファイル」は、プロジェクトのルールをAIに伝えるためのファイルです。5つ目のレッスンで書き方を学びます。AGENTS.md は多くのツールが読める共通の形式になっています。

使えるプランもツールによって違います。2026年10月時点では、Claude Code は有料のプランが必要、Codex は ChatGPT のプランに含まれ（無料プランでは一部だけ）、GitHub Copilot と Cursor には無料のプランがあります。

どれを選んでも、「ファイルを読む・書く・コマンドを動かす・結果を見て直す」という基本の動きは同じです。人がやるべきこと（何を頼むか、どう確かめるか、どう安全に使うか）も変わりません。このコースでは Claude Code を使いますが、学ぶ考え方はほかのツールでもそのまま使えます。

自分の役割はどう変わるか

エージェントと組むと、あなたの仕事は「書く人」から、次の3つに変わっていきます。

1. 決める人：何を作るか、入力と出力、完成の条件を決める
2. 確かめる人：コードを読む、数字を検算する、テストで確かめる
3. 判断する人：データの扱い方、ライブラリを入れるか、どこまでやるかを決める

「それならPythonはもう覚えなくていい？」と思うかもしれません。答えは逆です。読めないコードは確かめられません。自分で一から書く力より、読んで、おかしいところに気づく力の大事さが増しています。

特にデータの仕事では、エラーで止まる間違いより、エラーを出さずにそれらしい数字を返す間違いの方がずっと怖いです。たとえば次のようなものです。

• 数量が空の行を、何も言わずに0として合計していた
• 「1月の売上」に、去年の1月の分まで混ざっていた
• 表を結合したら行が増えて、売上が水増しされていた

どれもコードは最後まで動き、グラフもきれいに出ます。気づけるのは、データの中身と、正しい答えのおおよその見当を知っている人だけです。

このコースで作るもの

前提として、Python基礎の内容（変数・リスト・if・for・関数）が読めると安心です。pandas を少し使うので、データ加工集計可視化を見ておくとさらに読みやすくなります。

Claude Code の有料プランをまだ持っていない人も、このレッスンと4つ目のレッスン（ブラウザで動かせる演習）はそのまま進められます。ほかのツールを使う場合も、考え方は同じです。

演習

次の3つの場面は、「補完・チャット・エージェント」のどれに近いでしょうか。また、それぞれの場面で、あなたが確かめるべきことは何でしょうか。

1. VS Code で関数の名前を打ったら、続きの3行が薄い文字で出てきた
2. ブラウザの ChatGPT にエラーメッセージを貼って、直し方を聞いた
3. ターミナルで「テストが通るように直して」と頼んだら、AIがファイルを2つ書き換え、テストを動かして「すべて通りました」と報告した

解答を見る

1. 補完です。受け入れる前に、提案された3行が自分の意図と合っているかを読みます。Tab を押す前の一瞬がレビューです
2. チャットです。AIはあなたのコードやデータを見ていないので、返ってきた直し方が自分の状況に合っているか（列名・ライブラリの版など）を確かめてから使います
3. エージェントです。「すべて通りました」をうのみにせず、どのファイルのどこが変わったか（差分）と、実際に動かしたテストの結果を見ます。テストの方が書き換えられて通っていないかも確かめましょう（4つ目のレッスンで詳しく扱います）

どの段階でも、最後に「これでよい」と決めるのは人です。AIが自分で動ける範囲が広がるほど、確かめる範囲も広がります。

まとめ

• AIコーディングは「補完 → チャット → エージェント」と進み、いまはAIがファイルを読み、コマンドを動かし、自分で直すところまでできる
• Claude Code・Codex・Cursor・GitHub Copilot・Google Antigravity など、どのツールも基本の動きは同じ。名前や料金はよく変わるので公式のページで確かめる
• 人の役割は「書く」から「決める・確かめる・判断する」へ。データの仕事では、エラーを出さない間違いに気づく力が一番大事になる

次のレッスンでは、Claude Code を使えるようにして、いつでも元に戻せる作業場所を作ります。