おわりに
この講習会では、Codex CLIを使用してGitHub Pages上にWebサイトを構築する方法を学びました。以下に主要なポイントをまとめます：
- Codex CLIの活用: Codex CLIを使って、コード生成や修正、文章作成を効率的に行う方法を学びました。
- GitとGitHubの基礎: バージョン管理システムであるGitの基本操作と、GitHubを使ったプロジェクトの管理・共有方法を理解しました。
- Webサイトのスタイリング: CSSを用いてWebサイトの見た目を改善し、より魅力的なデザインを実現しました。
- JavaScriptの導入: JavaScriptを使って、Webページに動的な機能を追加し、インタラクティブな要素を提供する方法を学びました。
これらのスキルを活用して、さらに高度なWebサイトを構築し、公開することができます。Codex CLIとともに、あなたの創造力を活かして楽しいWebページを制作しましょう。
補足：AIエージェント時代にプログラミングを学ぶ意味
Codex CLIやClaude Codeといったエージェントツールの登場により、プログラミング言語を十分に知らなくても、Webサイトやアプリケーションを作成できる場面が増えています。では、このような時代にプログラミングを学ぶ意味はどこにあるのでしょうか。
結論から言えば、現時点でもプログラミングを学ぶ意味は十分にあります。
小規模な制作ではAIに任せられる範囲が広い
簡単なホームページを作る場合や、アイデアのプロトタイプを短時間で試したい場合には、AIに多くの作業を任せることができます。実際、AIが生成したコードがそのまま動くことも少なくありません。
コードの規模が大きくなる場合
一方で、ある程度の規模を持つアプリケーションやシステムを作る場合には、事情が変わります。
高性能なLLMであっても、常に正確で保守しやすいコードを生成できるわけではありません。そのため、AIにコードを書かせる場合には、仕様を文書化し、テスト環境を整え、変更内容を人が確認できる状態を作ることが重要です。このような仕組みは、AIに安全に作業してもらうための「ガードレール」と言えます。
ただし、AIが誤ったコードを生成した場合、それを発見し、修正方針を判断するのは人間の役割です。エージェントCLIにはエラーメッセージを読んで自動修正する機能がありますが、エラーを表面的に解消するだけの修正になってしまう場合もあります。AIがコードを書けるようになっても、そのコードを読んで評価する力は依然として必要です。
コードを読まずに進めるリスク
コードベースが大きくなるにつれて、不具合や設計上の問題が入り込む可能性は高くなります。人がレビューやコードの理解をしないまま開発を進めると、問題が起きたときに原因を特定し、適切に修正することが難しくなります。
また、LLMには一度に扱える情報量に限界があります。コードが増えるほど、AIだけで全体を正確に把握して修正することも難しくなります。AIに任せて作ったものであっても、長く使い続けるためには、人が構造を理解し、保守できる状態にしておく必要があります。
AIが書いたコードを評価できるようになる
こうした問題を避けるためには、AIに任せる部分と人が確認する部分を切り分け、必要な場面でレビューできる体制を整えることが重要です。そのためには、プログラミングの知識や開発の経験が欠かせません。
今後、生成AIはさらに進歩し、開発作業のより多くの部分を確実に担えるようになっていくでしょう。しかし少なくとも現時点では、AIを効果的に使うためにも、基礎的なプログラミングの理解は重要です。
AIによってプログラミングの敷居は下がりました。だからこそ、AIが生成したコードを読み、判断し、必要に応じて修正できる力がより重要になります。AIを単に「代わりに作ってくれるもの」として使うだけでなく、学習と開発を支援する道具として活用できるようになることが大切です。