AIに書かせず、API実装から自動テストまで書き切る
大手外資系ITソリューション企業 · IT · 公開 2026/09/09
大手外資系ITソリューション企業の新卒4名に、Python / FastAPI で3日間（計24時間）のハンズオン研修を実施。経験差がある受講者全員が、CRUD APIの実装とSwaggerでの動作確認、Pytestによる自動テストまで完遂。
- 育成対象
- 特定部署配属の新卒社員4名（開発経験の差あり）
- 課題
- 文法学習だけでは配属後の開発に繋がらない。経験差がある中で、API実装とテストまで揃えたい
- 到達レベル
- Level 3 業務を変える — CRUD APIと自動テストを自力で実装できる
- 研修内容
- TODOアプリのWeb API実装（全18セクション）とPytest
- 成果
- 全員がCRUD APIを実装し、Swaggerで動作確認、正常系・異常系のテストまで完遂
期間
3日間
詳細
概要
大手外資系ITソリューション企業の特定部署に配属される新卒社員4名を対象に、「AI時代のWebアプリケーション開発研修」を3日間（1日8時間／計24時間）実施しました。
生成AIによるコード生成はあえて使わず、Python / FastAPI / SQLAlchemy / MySQL / Docker / Pytest を用いて、TODOアプリのWeb APIをゼロから構築する全18セクションと、完成したAPIに対する自動テストまでを自分の手で進めるプログラムです。受講者は、開発経験のある方、大学の授業でプログラミングに触れた方、ほとんど開発経験のない方が混在していました。
目的
本研修は、AIの利用を否定するものではありません。AIなしでもコードを書ける、AIが書いたコードを理解できる、そのうえでAIを使ってより速く開発できる、という順番を重視しています。
自分の手で開発した経験を土台に、AIに任せる部分と人間が判断すべき部分を切り分けられる状態をつくることをゴールとしました。
研修実施の背景
- —Pythonの文法や基本構文の学習だけでは、配属後の業務に接続しない
- —Webアプリケーションがどう動いているのかを、手を動かしながら理解させたい
- —プログラミングや開発経験に差があるが、最終的な知識やスキルレベルはできるだけ揃えたい
- —配属後はテスト工程まで担当する者も多いため、テストの実装まで学ばせたい
- —講師から直接指導をもらえる研修にしたい
研修の流れ
実装パート
全18セクション- TODOアプリのWeb APIをゼロから構築
- Python / FastAPI / SQLAlchemy / MySQL / Docker を使用
- セクションごとに「説明 → ハンズオン → 解説 → ライブデモ」を反復
自動テストパート
Pytest- 完成したAPIに対して、正常系・異常系の自動テストを実装
- 書くべきテストの一覧は示さず、何をテストするかを受講者自身が設計
- 互いのテストコードを読み合い、観点の違いから学ぶ
経験差に応じた支援
全日程- 演習課題は共通のまま、現役エンジニア講師1名が支援量を調整
- 手が止まっている受講者には、問題を分解しながらヒントを提示
- 早く進んでいる受講者には、設計の意図や別の実装方法まで解説
開催概要
- 形式
- ハンズオン研修
- 対象者
- 特定部署に配属される新卒社員 4名
- 期間
- 3日間（1日8時間／計24時間）
- 技術スタック
- Python / FastAPI / SQLAlchemy / MySQL / Docker / Pytest
- 内容
- 実装パート（全18セクション）＋ Pytestによる自動テスト
- 体制
- 現役エンジニア講師1名が全日程を担当
研修の特長
完成コードを渡さない。まず自分で書く
生成AIでコードを生成できる時代にあえて、自分で書き、エラーを読み、ドキュメントを調べ、修正する過程を学習対象にしています。正解そのものだけでなく、正解にたどり着くまでの思考と試行錯誤を経験します。
「動いた」で終わらせず、テストまで扱う
実装したAPIに対して自動テストまで行います。書き方の暗記ではなく、何をテストすべきかを自分で考えられるようになることを狙い、テストケースの設計・実装に時間を充てます。
同じ課題、違う支援
演習課題は共通にしながら、講師の支援量を受講者ごとに調整します。経験者が物足りなくなり、未経験者が遅れてしまう、という進み方の差を、その場の支援で吸収します。
習得できるスキル・知識
- —FastAPI による CRUD API の実装
- —SQLAlchemy / MySQL を用いたデータの永続化
- —Docker を用いた開発環境での実装
- —Swagger UI を使った API の動作確認
- —Pytest による正常系・異常系のテスト設計と実装
- —エラーを読み、調べ、自分で修正する進め方
研修の成果
- —開発経験がほとんどない受講者を含め、全員がTODOアプリのCRUD APIを実装
- —Swagger UI で、自分で実装したAPIを呼び出して動作確認できる状態まで到達
- —何をテストするかを自分で決め、Pytest で正常系・異常系の自動テストを実装
- —経験差がある中でも、Web API開発・データベース・自動テストまでを共通して経験
導入前後の変化
before
Pythonの文法や基本構文だけでは、配属後に行うWebアプリケーション開発へ接続しづらい状態だった。
開発経験のある方から、ほとんど開発経験のない方までが混在し、最終的な到達点を揃えたいという課題があった。
after
ほぼ未経験の受講者を含め、全員がCRUD APIを実装し、Swagger UI で動作確認できるところまで自力で到達した。
講師の支援量を調整することで、Web API開発、データベース、自動テストまでを共通の開発経験として獲得した。
受講者の声
まったくコードを書いたことがない状態での参加でしたが、FastAPIなどのフレームワークやRestAPIの設計思想といった仕組みの部分から、実装における実践的なポイントまで深く知ることができました。Pythonでの開発経験がなくても、APIの作成から呼び出しまで一連の流れを学べたのは大きな収穫です。
初歩的な質問から深く掘り下げた質問まで、とてもわかりやすく説明していただきました。単に答えを教わるだけでなく、わからない時の調べ方も実際に見せてくれたので、今後実務で困ったときも自分で調べて解決できそうだと感じています。
あえて資料で全てを説明するのではなく、自分で調べて考えるフェーズがあったことで、より理解が深まりました。受け身の講義ではなく、自ら手を動かして考える実践的な内容だったと思います。
こんな企業様におすすめ
- —生成AI時代でも通用する開発の基礎体力を身につけてほしい
- —AIが生成したコードを理解・レビューできる人材を育てたい
- —文法研修だけで終わらず、配属後の開発業務につなげたい
- —Webアプリケーションの仕組みを手を動かしながら理解させたい
- —API・データベース・Docker・テストまで一通り経験させたい
- —受講者の経験差が大きく、一律の研修では対応しづらい
TechTrain 研修担当者のコメント
生成AIでコードを書くこと自体は簡単になりました。しかしそのまま使うだけでは、問題が起きたときに原因を判断したり、品質を担保したりすることはできません。だからこそ開発を学ぶ最初の段階では、自分で書き、自分でエラーを読み、自分で調べ、自分で直す経験が重要で、それがAIを最大限に活かす土台となります。
TechTrainでは、AIを使わせない研修ではなく、AIを本当に使いこなせるようになるための研修として、企業様の課題に合わせて設計します。
補足事項
- —本ページの内容はプレスリリースをもとに編集しています。
CUSTOMIZE
こんなカスタマイズも可能です
3日間・Python / FastAPI の構成は、先行導入の一例です。日数・難易度・演習内容は、貴社の開発環境に合わせて設計できます。
- —配属後の開発環境や技術スタックに合わせた演習内容への変更
- —日数・難易度と、API・データベース・Docker・テストの扱う範囲の調整
- —受講者の経験差に応じて、当日の進度と講師の支援量を変える進め方
- —文法の学習だけで終わらせず、配属後の開発業務へつなぐ短期集中での実施