Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Learn as a Pair
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
bigbackboom
March 11, 2026
61
0
Share
Learn as a Pair
bigbackboom
March 11, 2026
More Decks by bigbackboom
See All by bigbackboom
Not 2 L8 JKでもわかるMaterial 3
bigbackboom
0
45
JKでもわかるSFace Recognition
bigbackboom
0
70
Androidタブレットアプリ作成_棚から牡丹餅を得るにはまず棚から
bigbackboom
0
61
Proto Datastoreを使う前の心構え
bigbackboom
0
290
Extended A Study in Bitmap: Is NDK the fast Processing method by CPU?
bigbackboom
0
27
Have A Dog in CircleCI
bigbackboom
0
70
Androidエンジニアのお仕事でのショボーン
bigbackboom
0
86
解明!楽しいプレゼンする話すスキル
bigbackboom
0
110
Pay for Businessのgradle.ktsへの移行の小噺
bigbackboom
0
75
Featured
See All Featured
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
170
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.4k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.8k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.6k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
17k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.3k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
140
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
Transcript
Learn as a Pair Kodai KIkuchi
自己紹介 菊池 広大(キクチコウダイ) 2023年6月 株式会社マネーフォワードに入社 カードプロダクト開発部モバイルチームリーダー 埼玉出身、Iターンで東京から福岡に Androidエンジニア、たまにバックエンド、本物のスクラムも 組んだことあるスクラムマスター。 Github:
https://github.com/BigBackBoom
Table of Contents
Table of Contents Background 1 Pair Programming 2 How was
it? 3 Conclusion 4
Background
Background AIの波がやってる
Background エンジニアを取らず AIで生産性を上げろと会社からお達しが
Background iOS/Androidは どう対応すべきか
Background モバイルチームは 4人いるが
Background 実質、二人ずつ体制
Background AIで 4人でiOS/Android 対応してほしいというが・・・
Background ハードがモバイルってだけで別物
Background AIがあっても 知らないと指示できない
Background つまり・・・
Background お互い勉強する必要がでた
Pair Programming
Pair Programming ペアプログラミングとは?
Background 二人1組になって コーディングをする手法
Pair Programming • 1950年代:「人月神話」にてペアでのプログラミン グでバグ数が減ったと報告 • 1980年代:ソフトウェア会社Whitesmiths社では Dynamic Duoの名前でペアプロを実施 •
1999年:アジャイル開発としてエクストリームプロ グラミングとして体系化 • 2000年代:研究により効果が認められる
Pair Programming • Kent Beck著によると ◦ ドライバー(Driver)がコードを 書く ◦ ナビゲーター(Navigator)が戦
略的な指示を出す ◦ 役割は1時間などで交代する
Pair Programming • 主な効果は ◦ 継続的なコードレビュー ◦ 知識の共有 ◦ 高い集中力と質の維持
◦ フィードバックの高速化
Pair Programming • 主な効果は ◦ 継続的なコードレビュー ◦ 知識の共有 ◦ 高い集中力と質の維持
◦ フィードバックの高速化
Pair Programming 今回は教えるのが 主目的で
Pair Programming 厳密ではないので コーチングプログラミング と呼んでおきましょう
Pair Programming • 役割はこんな感じ ◦ トレイニー(Trainee)がコードを 書く。都度、質問の受け答えをす る。 ◦ トレイナー(Trainer)がやること
を指示出しし、質問形式を交えつ つ、トレイニーに考える時間も与 える。 ◦ 2時間程度で終わるタスクにしてお く
How was it?
How was it? • 良かった点 ◦ 知識共有と実装の同時実 行 ◦ コードレビューの高速化
◦ その場でトレーニーが相 談 ◦ トレーナーのメンタリン グトレーニング
How was it? • 悪かった点 ◦ 実装コストが高い ◦ 実施に出社が必要 ◦
リモートでやるなら設備 が必要
Conclusion
Pair Programming 良いところ悪いところは あるが
Pair Programming 言うほど悪くはない
Pair Programming AIが 単純な作業速度では 人を超えるようになった今
Pair Programming 人が幅広く 判断を実施する必要がある
Pair Programming そのための スキルをつけるためにも
Pair Programming
Thank you for listening