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AIのコードを確かめる

このレッスンのあとで: AIが書いたコードを、信用する前に確かめられる。

50分のレッスンコマンドなし

動いたのに、数字がちがう

愛知県の自動車部品メーカーで、品質管理の田中さんが、不良率を出すコードをAIに書いてもらいました。

コードはエラーなく動き、「不良率 2.04%」と出ました。田中さんは、その数字を月例の会議に出しました。

後で手で計算すると、正しくは2.0%でした。AIは、不良品の数を良品の数で割っていたのです。

このレッスンのゴール

メモ

AIが書いたコードを、信用する前に確かめられる。

今日のキーワード

ことばいみれい
コードレビューコードを読んで、問題がないか確かめることです。
要件コードが満たすべき決まりです。不良品の数 ÷ 生産した数
境界ルールが変わる、ぎりぎりの値です。生産した数が0
依存ライブラリコードが使う、外から入れた部品です。
チェックリスト毎回確かめる項目の一覧です。

学生が入力するセルは、このプレビューでは空白です。

一行ずつ説明できるか試す

AIのコードは、エラーなく動いても、計算がまちがっていることがあります。動くことと、正しいことは別です。

まず、一行ずつ読みます。この行は何をしているかを、自分の言葉で言えるか試します。

説明できない行があれば、そこで止まります。AIに意味を聞き、小さな数で手計算して確かめます。

やってみよう: 不良率の計算

コード: python
# 不良率(%) = 不良品の数 ÷ 生産した数 × 100
# AIが書いたコードです。実行して、手計算と比べましょう。
made = 1000      # 今月つくった部品の数
defects = 20     # そのうちの不良品の数

good = made - defects
rate = defects / good * 100
print("不良率:", round(rate, 2), "%")

# 手計算: 20 ÷ 1000 × 100 = 2.0
# まちがっている行を探して直し、もう一度実行しましょう。

毎回同じ項目で確かめる

見る点を毎回変えると、見落としが出ます。そこで、チェックリストを使います。

確かめるのは5つです。要件どおりか。境界の値で正しいか。使っているライブラリは本当にあるか。パスワードなどの秘密が書かれていないか。ほかの人が読んでわかるか。

全部に「はい」と言えるまで、コードを本番に入れません。

レビューのチェックリスト

項目確かめる質問部品メーカーの例
要件言われたとおりの計算か生産した数で割っているか
境界0や空のときに正しいか生産が0の月
依存ライブラリ本当に存在するかインストールできて動くか
秘密パスワードやキーがないか社内データベースのパスワード
読みやすさ同僚が読んでわかるか変数名が意味を表しているか

学生が入力するセルは、このプレビューでは空白です。

よくある誤解

注意

多くの人は、AIのコードが動いたら、もう正しいと考えます。動くことは、最初の一歩にすぎません。要件どおりの計算かは、小さな例で手計算して確かめます。

授業で使いますか?このモジュールを学生に割り当てると、教員用ガイド、自動採点つきの課題、学生ごとのラボを使えます。