Ruby

Railsのcreateの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにRailsのcreateの使い方について現役エンジニアが解説しています。Railsのcreateはモデルを生成し、データベースに保存します。newの場合は、オブジェクトを生成するだけでデータベースには保存されません。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

Railsのcreateの使い方について解説します。

そもそもRubyについてよく分からないという方は、Rubyとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプRuby講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Rubyに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

Railsのcreateの使い方について詳しく説明していくね！

お願いします！

createとは

Railsのcreateは、モデルの生成と保存を同時に行うメソッドです。

createの使い方（モデルを生成後に保存）

createは、モデルの生成から保存をひとまとめに実行するメソッドなので、保存したい属性(カラム)をすべて引数で渡す必要があります。正常に保存までできたら trueが、そうでない場合にはfalseが返ってきます。

createを使わない場合だと、newでモデルを生成してsaveで保存という方法が一般的かと思います。この方法だとnewの戻り値で生成したインスタンスを受け取ることができるので、生成したインスタンスを使って何か処理を行いたいという場合にはnewとsaveを使うのも良いでしょう。

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実際に書いてみよう

まずはcreateを使わずにモデルを生成・保存する方法を見てみましょう。

createを使わない場合

newでモデルを生成してsaveで保存しています。

user = User.new(name: "taro")
user.age = 18
user.save

createの場合

createの場合、newとsaveで2行必要だったのが、1行で書けて簡潔ですね。

result = User.create(name: "taro", age: 18)

筆者プロフィール

メンター稲員さん

フリーランスエンジニア。
大手SEからフリーランスのWeb系エンジニアにジョブチェンジ。

経験言語：Ruby、Rails、Python、C/C++、Java、Perl、HTML/CSS3、JavaScript、CoffeeScript,Node.js。

おうち大好きマンです。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でもRuby on Railsを使ったプログラミングを習得できるオンラインブートキャンプRuby講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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今さら聞けない！Rubyとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

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Perl(パール)という名前のプログラミング言語がありますが、宝石の真珠(パール)と読み方が同じという点で宝石の名前を取ったようです。なぜRuby(ルビー)なのかというと、当時のまつもと氏の会社の同僚が7月生まれで、7月の誕生石がルビーだったからです。 Ruby/Rails開発のためのおすすめエディタ/IDEも紹介しているので、合わせてご覧ください。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはRubyでできること Rubyを使うメリットとして一番大きいのは、Ruby on RailsというWebアプリケーションフレームワークを使うことができるということです。 Ruby on Railsを使うと、WebサイトやWebベースの業務システムを効率良く開発できると言われています。 Rubyを使っている企業は多くあり、そのほとんどがRuby on 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Railsも継続して開発が行われています。 2020/5/23現在の最新バージョンは6.0.3.1です。こちらも最新の6.0系では、新しいフレームワークの導入やマルチデータベース対応など、多くの機能追加が行われています。詳しくは6.0のリリースノートを参考にしてください Rails 6.0 (英語) なお、毎年恒例のイベントであるRubyKaigi（ルビー会議）ですが、2020年のRubyKaigi2020はコロナウィルス感染症の影響で延期となっています。ただし中止ではなく延期というのは嬉しいですね。詳しくはリリース記事を参考にしてください。新型コロナウィルス感染症（COVID-19）に関するRubyKaigi2020の対応について Rubyが日本で人気な理由国内のWebサービスとしては、クックパッドや食べログなどがRubyを利用していることは有名です。では、なぜRubyが使われているのでしょうか？一つは、Rubyの開発効率の高さです。 Rubyは「Enjoy for Programing!」を掲げており、プログラマーにとってコーディングしやすいプログラミング言語となっています。直感的に、実装したい機能をコーディングできるためストレスフリーで開発を行うことができます。そして、フレームワーク（Ruby on Rails）の存在です。「Ruby on Rails」とはRubyのWebアプリケーションフレームワークであり、数回のコマンド入力を行うだけで、Webサイトが自動生成できるRuby on Railsは大幅な開発工程の短縮を実現しました。このRuby on Railsの登場により、開発コスト削減を図る企業などでの利用が増加しました。また、スタートアップ企業などがWebサービスを立ち上げるために、Ruby on Rails を利用していることも多いです。また、Rubyは日本で開発されたプログラミング言語であることも利用されている理由の一つです。 C++やJavaといったプログラミング言語の最新情報は英語で書かれていることが多く、それら最新技術を利用するには、一定の英語スキルが必要になります。また、有用な参考書なども英語で書かれていることが多く、それらの翻訳されたものは、誤訳されたものもあります。しかし、Rubyは開発者が日本人ということもあり、日本語で書かれた有用な参考書が数多く手に入ります。そのため、最新情報をいち早く活用することもできるのです。 Rubyでの開発が向いているサービス Rubyは前述の通りRailsと組み合わせてRuby on Railsとして開発を行うことが一般的です。 Ruby on Railsは以下のようなサービスの開発に向いています。スタートアップ企業のWebサービス Ruby on Railsは開発効率が高いため、少人数での短期開発に向いています。スタートアップ企業のWebサービスは短期間での継続的なローンチが求められます。 Ruby on Railsはいわゆるアジャイルと呼ばれる開発手法にも適しており、少人数でサービスの基本機能を立ち上げ、ユーザーのフィードバックを得ながら継続的にサービスを改善していくことに適しています。 WebAPI経由でのサービス展開 WebAPIとはプログラムから利用するインターネット上のサービスです。例えばGoogle MapやTwitterなど、多くのサービスがWebAPIを提供しています。 WebAPIのメリットは既存のサービスを組み合わせて新たなサービスを生み出せることです。例えば気象データを提供するWebAPIをECサイトのサービスと組み合わせることで、他にはない特徴的なサービスを提供できるかもしれません。 Ruby on RailsにはAPIモードという構成があり、アプリケーションを構築する際にAPIモードを選択することでWebAPIを効率よく開発することができます。データベースと組み合わせた基幹系システム意外かもしれませんが、Ruby on Railsは大量のデータ処理や、複雑な計算を行う企業の会計などの基幹系システムのサービス開発にも向いています。 Ruby on 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if文は「◯◯の場合〜〜する、△△の場合〜〜する」といった条件分岐の処理を行うことができます。「ログインできたらアカウント画面に、できなかったらエラー表示に」といった普段Webサイトを見ていると当たり前のように行なわれている処理が条件分岐なのです。 if ◯◯ then # ◯◯がtrueだった時の処理 else # ◯◯がfalseだった時の処理 end for文 for文は、繰り返し処理をする際に使います。1+2+3+4+…のように手動で足していくのは面倒ですが、「1ずつ増えた数字を繰り返し足して、100まで繰り返す」といった宣言を行うことができるようになります。 for i

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【2024年最新】営業×生成AI活用術・事例｜ChatGPTで営業力強化する方法

1. はじめに：営業における生成AI活用の重要性 2024年、営業の世界は大きな転換点を迎えています。生成AI、特にChatGPTに代表される自然言語処理技術の進化により、営業活動のあり方が根本から変わろうとしています。もはや生成AIは単なるツールではなく、営業の「優秀な部下」として不可欠な存在となりつつあります。生成AI活用が重要な理由効率性の飛躍的向上生成AIは、顧客データの分析からパーソナライズされた提案書の作成まで、従来人間が時間をかけて行っていた作業を瞬時に処理します。これにより、営業は本質的な顧客との対話や戦略立案に集中できるようになります。データドリブンな意思決定生成AIは膨大なデータを分析し、人間では気づきにくいパターンや傾向を見出すことができます。例えば、過去の取引データと市場動向を分析し、「この業界のクライアントは四半期末の2週間前にアプローチすると成約率が20%上がる」といった具体的な洞察を提供します。顧客体験の向上 AIによるパーソナライゼーションにより、各顧客のニーズに合わせたきめ細やかな対応が可能になります。具体的には、顧客の過去の問い合わせ内容や購買履歴を分析し、「このクライアントはコスト面を重視しているため、ROIを強調した提案書を用意すべき」といったアドバイスを生成AIが提供します。これは顧客満足度の向上と、ひいては成約率の上昇につながります。本記事では、生成AIを活用した最新の営業手法や、具体的な導入ステップ、注意点などを詳しく解説していきます。AI時代の営業において、競争力を維持・向上させるためには、この技術を理解し、効果的に活用することが不可欠です。これから紹介する内容を、ぜひあなたの営業活動に役立ててください。生成AIの実務活用スキルを磨きたい方は、無料の生成AIコミュニティ『テックアカデミーGAIナレッジベース』をご活用ください。今すぐ無料登録 2. 生成AIとは？営業のための基礎知識生成AI（Generative AI）は、人工知能の一分野で、新しいコンテンツを作り出す能力を持つAI技術です。テキスト、画像、音声など、様々な形式のデータを生成することができます。営業の文脈では、主にテキスト生成AIが注目されています。 ChatGPTと営業活動代表的な生成AIの一つがChatGPTです。ChatGPTは、与えられた指示や質問に対して、人間らしい自然な文章を生成することができます。これは営業活動において、以下のような革新的な可能性をもたらします：パーソナライズされた営業メールの作成：顧客情報を基に、個々の顧客に合わせた魅力的な営業メールを瞬時に生成。提案書や報告書の下書き作成：基本情報を入力するだけで、構造化された提案書や報告書の下書きを自動生成。商品説明や FAQ の自動生成：製品情報を基に、わかりやすい商品説明や頻繁に尋ねられる質問への回答を作成。市場調査データの要約と分析：大量の市場データから重要なポイントを抽出し、簡潔な要約を提供。生成AIの限界しかし、生成AIにも重要な限界があることを理解しておく必要があります：データの最新性：AIの知識は学習データの時点で止まっているため、最新の情報や変化を反映していない可能性があります。事実の正確性：AIは時に誤った情報や「ハルシネーション」（存在しない情報の生成）を引き起こすことがあります。文脈理解の限界：複雑な文脈や暗黙の了解を完全に理解することは困難です。倫理的考慮：AIの使用に関しては、プライバシーやデータセキュリティの問題に注意を払う必要があります。これらの限界を認識した上で、人間の判断と AIの能力を適切に組み合わせることが、生成AIを営業に活用する鍵となります。AIは強力なツールですが、最終的な判断や顧客との信頼関係構築は、依然として人間の役割です。次のセクションでは、生成AIを活用できない場合のリスクと、活用する際の具体的な方法について詳しく見ていきます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは3. 生成AIを活用できない営業はどうなるのか生成AIの導入が進む中、それを活用していない営業や企業は、徐々に競争力を失っていく可能性があります。ここでは、生成AI未導入のリスクと、それに対する対策を見ていきましょう。 3.1 生成AIを導入しない場合のリスクと課題生産性の差：生成AIを導入している企業との間に大きな生産性の差が生まれ、同じ時間でより多くの質の高い営業活動を行える企業に後れを取る可能性があります。顧客ニーズへの対応力低下：高度なデータ分析と予測が行えないため、顧客の潜在的なニーズを見逃したり、適切なタイミングでのアプローチができなくなるリスクがあります。陳腐化：高度なパーソナライゼーションや迅速な対応ができないため、競合他社との差別化が難しくなり、顧客を失う可能性があります。 3.2 生成AI導入企業との生産性の差生成AIを導入している企業と未導入の企業の間には、以下のような生産性の差が生じる可能性があります：提案書作成時間：生成AI導入企業が30分で作成できる提案書に、未導入企業は3時間かかるかもしれません。顧客対応数：生成AI導入企業が1日50件の問い合わせに対応できるのに対し、未導入企業は20件程度にとどまる可能性があります。成約率：最適なアプローチ戦略により、生成AI導入企業の成約率が未導入企業の1.5倍以上になることも考えられます。 3.3 段階的な生成AI導入のアプローチ生成AIの利用を躊躇している場合は、以下のような段階的なアプローチを検討してみましょう：無料のAIツールから始める：ChatGPTの無料版など、コストをかけずに試せるツールから始めます。特定のタスクに限定して導入：例えば、メール文章の作成や市場調査データの分析など、特定の作業に限定して生成AIを活用します。チーム内でのノウハウ共有：生成AI活用に詳しいメンバーを中心に、チーム内で知識やスキルを共有します。段階的な投資：効果を見極めながら、徐々に生成AIツールへの投資を増やしていきます。生成AIの活用は、もはや選択肢ではなく必須となりつつあります。しかし、一朝一夕に全ての業務をAI化する必要はありません。重要なのは、生成AIの可能性を理解し、自分の状況に合わせて段階的に活用していくことです。次のセクションでは、日本企業における具体的な生成AI活用事例を見ていきましょう。 4. 日本企業における営業×生成AI活用事例日本企業でも、生成AIを営業活動に活用する事例が増えています。ここでは、大手企業と中小企業それぞれの成功事例を見ていきましょう。事例1：日清食品ホールディングス活用方法：営業部門での生成AI活用促進主な取り組み：対話型AI「NISSIN AI-Chat」の導入と活用営業担当者向けの生成AI活用トレーニングプログラムの実施業務に特化したプロンプトテンプレートの作成セキュリティ対策と利用ガイドラインの策定成果：営業担当者1人当たり年間400時間の業務時間削減が期待できる16個の標準テンプレートを作成。売り場企画の提案力向上や商談スキルの向上にも貢献。日清食品ホールディングスは、生成AIを営業活動に積極的に活用しています。特に注目すべきは、AIを使いこなすためのトレーニングプログラムの実施と、実務に即したプロンプトテンプレートの作成です。これにより、AIを効果的に活用し、創造的な売り場企画の提案や効率的な業務遂行が可能になりました。参考：https://toyokeizai.net/articles/-/689597 事例2：GMOインターネットグループ活用方法：グループ全体での生成AI活用推進主な取り組み：「AI（愛）しあおうぜ！プロジェクト」の実施：全パートナー受講必須のAIセミナーや非エンジニア向けリスキリング企画の実施複数の生成AIモデルの活用：業務に応じて最適なAIモデルを選択生成AIプロンプトポータル「天秤AI by GMO」の開発・活用成果：2024年上半期で約67万時間の業務時間削減を実現。国内パートナーの83.9%が生成AIを活用し、一人あたり月平均26.8時間の業務時間削減。参考：https://www.gmo.jp/news/article/9051/ GMOインターネットグループは、「AIで未来を創るNo.1企業グループへ」を掲げ、グループを挙げて生成AIの活用を進めています。特筆すべきは、約半数（47.2%）のパートナーが複数の生成AIモデルを使い分けており、各AIモデルの特性を理解し業務に応じてAIを活用していることです。 4.3 成功事例から学ぶポイント人間とAIの適切な役割分担：AIは定型的な作業や分析を担当し、人間の営業職は戦略立案や顧客との信頼関係構築に注力しています。段階的な導入：多くの企業が、特定の業務から始めて徐々に適用範囲を広げています。継続的な学習と改善：AIの出力を常にチェックし、フィードバックを行うことで、精度と効果を向上させています。コスト効果的なアプローチ：中小企業でも、無料や低コストのAIツールを活用することで、大きな効果を得ています。これらの事例が示すように、企業規模に関わらず、生成AIを効果的に活用することで営業活動を大きく改善できる可能性があります。次のセクションでは、生成AIによる具体的な営業プロセスの改善方法について詳しく見ていきましょう。 5. 生成AIによる営業プロセス改善生成AIは営業プロセスの各段階で活用でき、効率と効果を大幅に向上させる可能性があります。ここでは、主要な営業プロセスごとに、生成AIの具体的な活用方法を見ていきましょう。 5.1 リード獲得・顧客分析活用方法：市場調査データの分析と潜在顧客の特定ウェブサイト訪問者の行動分析とリードスコアリングパーソナライズされたリード獲得キャンペーンの作成 5.2 商談準備・提案書作成活用方法：顧客情報と過去の取引データに基づくカスタマイズされた提案書の自動生成競合分析と差別化ポイントの抽出最適な価格設定のシミュレーション 5.3 フォローアップ・顧客維持活用方法：最適なフォローアップタイミングの予測パーソナライズされたフォローアップメールの自動生成顧客の離反リスク予測と事前対策の提案 5.4 営業活動の分析と改善活用方法：営業トークの分析と改善点の自動抽出成功事例のパターン分析と共有営業予測の精度向上と資源の最適配分 5.5 生成AIによる営業プロセス改善のポイントデータの質と量の確保：生成AIの効果を最大化するには、質の高い十分な量のデータが不可欠です。人間の判断の重要性：AIの提案は常に人間がチェックし、必要に応じて修正を加えることが重要です。継続的な学習と改善：AIモデルを定期的に更新し、最新のデータと成果を反映させることで、精度と効果を向上させます。プロセス全体の最適化：個々のタスクだけでなく、営業プロセス全体を見直し、AIとの最適な連携を図ります。営業職のスキルアップ：AIツールを効果的に活用するため、営業職のデジタルスキル向上も重要です。生成AIを活用することで、営業プロセスの各段階で大幅な効率化と効果の向上が期待できます。しかし、AIはあくまでも強力なツールであり、最終的な判断や顧客との信頼関係構築は人間の営業職の役割です。次のセクションでは、ChatGPTを使った具体的な営業活用テクニックを詳しく見ていきましょう。 6. ChatGPTを使った具体的な営業活用テクニック・プロンプト例 ChatGPTは、その柔軟性と高度な言語理解能力により、営業活動の様々な場面で活用できます。ここでは、ChatGPTを使った具体的な活用テクニックと、それぞれの効果的なプロンプト（指示）の例を紹介します。 6.1 パーソナライズされた営業メールの作成活用方法：顧客情報を基に、個別化された効果的な営業メールを作成します。プロンプト例：以下の情報を基に、IT企業の経営者向けの営業メールを作成してください： - 顧客名：山田太郎 - 企業名：テックイノベーション株式会社 - 役職：代表取締役CEO - 業界：クラウドサービス - 最近のニュース：新しいAIプロジェクトを発表 - 提案製品：セキュリティ管理ソフトウェアメールは簡潔で、個人的なトーンを保ちつつ、顧客のニーズに焦点を当ててください。プロンプトの工夫点：顧客に関する具体的な情報（名前、役職、業界など）を提供し、パーソナライズされた内容を生成しやすくしています。最近のニュースを含めることで、時事性のある内容を盛り込めるようにしています。メールの tone of voice（簡潔、個人的なトーン）を指定し、望む文体を明確にしています。「顧客のニーズに焦点を当てる」という指示により、単なる製品説明ではなく、価値提案型の内容を促しています。 6.2 商談準備のための情報整理活用方法：顧客や業界に関する情報を整理し、重要なポイントを抽出します。プロンプト例：以下の情報を基に、商談準備のための重要ポイントをまとめてください： - 顧客企業：グローバルテック株式会社 - 業界：半導体製造 - 最近の業界トレンド：5G技術の普及、IoTデバイスの増加 - 顧客の課題：生産効率の向上、品質管理の強化 - 自社製品：AI搭載の製造ライン管理システム 1. 顧客企業の現状分析 2. 業界トレンドとの関連性 3. 顧客の課題に対する自社製品の適合性 4. 想定される質問と回答 5. 提案のポイントの5項目でまとめてください。プロンプトの工夫点：顧客企業、業界、トレンド、課題、自社製品といった具体的な情報を提供し、焦点を絞った回答を促しています。「5項目でまとめてください」と具体的な構造を指定することで、整理された回答を得やすくしています。各項目（現状分析、トレンドとの関連性など）を明示することで、網羅的な準備ができるようにしています。 6.3 提案書の骨子作成活用方法：顧客のニーズと自社製品の特徴を基に、提案書の骨子を作成します。プロンプト例：次の情報を基に、クラウドサービス導入の提案書の骨子を作成してください： - 顧客：大手小売チェーン - 課題：店舗管理の効率化、在庫管理の最適化 - 自社製品：AI搭載クラウド型店舗管理システム - 主な機能：リアルタイム在庫管理、需要予測、従業員シフト最適化 - 導入効果：運営コスト20%削減、顧客満足度15%向上（他社事例）以下の構成で作成してください： 1. エグゼクティブサマリー 2. 現状分析と課題 3. 提案内容 4. 期待される効果 5.

生成AI・ChatGPT

Railsでモデルを生成する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Railsでモデルを生成する方法について解説します。そもそもRubyについてよく分からないという方は、Rubyとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプRuby講座の内容をもとに紹介しています。田島悠介今回は、Rubyに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 Railsでモデルを生成する方法について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！ Railsのモデル(model)とはモデルとはデータベースの情報を操作する仕組みのことです。通常、データベースを操作するには、RDBMSであればSQL文を書いて実行する必要があります。 Railsではデータベースをより簡単に扱えるように、Active Recordという仕組みが存在していて、各モデルはActive Recordを介してデータベースを操作することができます。モデルの生成方法モデルを生成は以下の手順で行います。 rails generate modelでマイグレーションファイルの作成マイグレーションファイルの編集 rails db:migrateでマイグレーション実行順番に解説します。マイグレーションファイルの作成マイグレーションファイルとは、データベースに加える変更内容を記述するファイルになります。作成するには rails generate model<model name>というコマンドを実行します。<model name> は User のように先頭が大文字の単数形で指定します。実行するとdb/migrate/20190601081254_create_users.rbのようなファイルができます。なお、rails generateはrails gと省略して書くこともできるので覚えておくと良いでしょう。マイグレーションファイルの編集マイグレーションファイルを作成したら、エディタで必要なカラムを追加します。マイグレーション実行マイグレーションファイルを編集したら、rails db:migrateコマンドでマイグレーションを実行します。マイグレーションが完了すると、データベースにテーブルが作成されます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは実際に書いてみよう今回はUserモデルを作ってみましょう。事前にrails newでアプリケーション作成と、rails db:migrateでデータベースの作成をしているものとします。マイグレーションファイルの作成まずはrails generate modelコマンドでマイグレーションファイルを作成しましょう。 $ rails generate model User invoke active_record create db/migrate/20190601081814_create_users.rb create app/models/user.rb

Ruby

Railsのseedでデータベースに初期データを投入する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Railsのseedでデータベースに初期データを投入する方法について解説します。そもそもRubyについてよく分からないという方は、Rubyとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプRuby講座の内容をもとに紹介しています。田島悠介今回は、Rubyに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 Railsのseedでデータベースに初期データを投入する方法について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！ seedとは Railsでデータベースに初期データを投入するためのタスクになります。 ※一般的にデータベースに初期データを投入することを、data seedingやdatabase seedingなどと言います。 seedでデータベースに初期データを投入 seedタスクでデータベースに初期データを投入するには、以下の2つの手順が必要です。 db/seeds.rbの編集 rails db:seedの実行順番に見ていきましょう。 db/seeds.rbの編集 createやnew&saveなど、Railsで普段使っているメソッドでデータを作成できます。アソシエーションしているデータも、newやbuildなどが使えます。必要なデータの分だけ書いていきましょう。 user = User.create(name: "User Name") user.articles.build(title: "My article") user.save rails db:seedの実行 db/seeds.rbを編集後、rails db:seedコマンドを実行することで初期データが投入されます。 1点注意が必要なのですが、rails db:seedコマンドはdb/seeds.rbを実行しているだけなので、データの重複を考慮していないコードの場合、実行した回数分だけデータが投入されます。データの一意性を保つ必要がある場合には、すでにデータが無いかをチェックする、find_or_create_byを使うなどの対策が必要になります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは実際に書いてみよう以下のような UserモデルとArticleモデルに対して、seedで初期データを投入してみます。 # timestampは割愛してます ActiveRecord::Schema.define(version: 2019_06_09_055553) do create_table "users", force: :cascade do |t| t.string "name" end create_table "articles", force: :cascade do |t| t.integer "user_id" t.string "title" end end db/seeds.rbの編集まずは db/seeds.rbを編集しましょう。 # 1件ずつ作成 User.create(name: "kenji") User.create(name: "taro") #

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Railsのcreateの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

createとは

createの使い方（モデルを生成後に保存）