AI主導の開発を
チームの
日常にする
AIエンジニアリングマスター研修
AI Engineering
Master
実際のコードベースでコーディングエージェントを使いこなすための、5週間の実践伴走プログラムです。AI-DLC(AI主導の開発ライフサイクル)の考え方にもとづき、開発チーム全体でAIを活用する進め方を身につけます。
A 5-week hands-on program to onboard coding agents onto your real codebase and run AI-led development as a team.
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AIエンジニアリングマスター研修の詳細
コーディングエージェントを開発の現場で使いこなすには、個人レベルの試行や単発の研修だけでは足りません。実際のコードベースにエージェントを立ち上げ、チーム全体でAIを前提にした開発プロセスを回せるようになるまで、プロセス全体の伴走が必要になります。
AIエンジニアリングマスター研修は、実際の開発業務でAIを使いこなせるようになることを目的とした、法人向けの研修プログラムです。参加企業の実システムを題材にした5週間の伴走を通じて、チームでAI駆動開発を回せる状態を目指します。
本研修が解決する課題
多くの企業で、「個人単位ではAIコーディングを試せているが、チームとして使いこなせていない」「既存のコードベースに導入しても思ったようにエージェントが動かない」といった声を耳にします。これはツール選定の話にとどまらず、開発プロセス・ドキュメント体系・チームの働き方をあわせて設計し直す必要があるからです。本研修では、以下3つの課題に正面から取り組みます。
1. 既存コードベースへのAIの立ち上げが難しい
規模の大きな既存システムは、コードの文脈が分散していたり、長年のうちに暗黙知となった設計思想が残っていたりします。そのままではコーディングエージェントが参照すべき情報を十分に引き出せず、出力される変更提案の精度が上がりません。どこにガードレールを置き、どの情報を渡し、どこから機能追加に踏み込ませるか。こうした、実システムに即した判断の型を持つことが必要になります。
2. 仕様・設計・テストが、AIに扱える形になっていない
仕様書がドキュメントツールやチャットに散らばり、設計資料が更新されず、自動テストも十分に整っていない。このような状態では、人間が文脈を補って進めている部分をエージェントに任せることができず、AI を「高速なコード片生成器」として使う範囲を超えられません。エージェントに自走させるには、AIが継続的に読める形で情報資産を整えていく必要があります。
3. 個人スキルで止まり、チームに広がらない
社内にAIコーディングに熱心なメンバーがいても、そのやり方が他のメンバーに移らず属人化してしまうケースが多く見られます。意思決定者・ドメイン担当者・実装者が同じプロセスに入り、共通の言葉で議論できる状態を作らないと、「一部は速くなったが、全体の生産性は変わらない」という結果で止まってしまいます。
目指す姿
5週間の伴走を終えた時点で、参加チームは次のような状態になることを目指します。AIを使った開発プロセスがチームとして回っており、仕様・設計・テストが継続的に整備される流れが生まれている。意思決定者・実装者・ドメイン担当者が同じプロセスと共通の言葉で議論できるようになっている。研修後も、中核メンバーを起点に社内の他チームへ横展開していける状態が整っている。こうした変化を、実システム上での機能開発を通じて身につけていただきます。
Before / After で見る変化
| テーマ | Before (現状) | After (本研修後) |
|---|---|---|
| 既存コードへのAI導入 | 個人の試行錯誤にとどまり、チームとしての再現性がない | エージェントを既存システムに立ち上げ、機能追加まで回せる型ができている |
| 情報資産の整備 | ドキュメントが分散し、AIに読ませられる形になっていない | AIが継続的に参照できる情報資産として整備され、エージェントが自走できる |
| チーム内の進め方 | AIを使う人と使わない人で分断、意思決定者と言葉が揃わない | 意思決定者・実装者・ドメイン担当者が、同じプロセスと共通言語で進める |
| チーム全体の生産性 | 個人単位で部分的に高速化、全体への効果は限定的 | チーム全体の開発生産性が継続的に底上げされる |
| 社内での横展開 | やり方が蓄積されず、特定の人に属人化する | 中核メンバーを起点に、社内の他チームへ横展開できる |
本研修のアプローチ
研修の初期フェーズで、当社の講師が参加企業のチームと一緒に、実システム上でコーディングエージェントの立ち上げを直接お見せしながら指導します。エンジニアだけに閉じず、プロダクトマネージャーやドメイン担当者も含めたチームに同じプロセスへ入っていただくことで、開発組織全体へ AI を使った進め方が広がりやすくなります。
進め方のベースには、AI-DLC(AI Development Life Cycle / AI主導の開発ライフサイクル)の考え方があります。個人単位でAIを速く使うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・レビューといった開発プロセス全体をAIが主導し、人間は意図や判断を担う形へとチームを再設計していく発想です。本研修ではこの考え方に沿って、参加企業の実システム上でチームの開発プロセスを組み替えていきます。
AI-DLC の背景や考え方の詳細については、弊社のインサイト記事もあわせてご覧ください。
5週間のプログラム構成
スクラムのスプリントに沿って、週1回のプランニング・レビューと、チームで進める実装ワークを組み合わせながら5週間進めます。
| フェーズ | 内容 |
|---|---|
| フェーズ0 目標設定・アセスメント | ・期間内の成果(機能追加/MVP)とスコープの定義 ・チーム体制と対象システムの決定 ・参加者のAI活用レベルの事前サーベイ |
| フェーズ1 導入研修 | ・キックオフでの AI-DLC 実践ハンズオン ・講師による、実システム上でのコーディングエージェントの立ち上げ実演 |
| フェーズ2 コワーク | ・実システム上で、AIを軸に据えた開発プロセスを実践 ・新規開発: MVP 完成までを目標 ・既存システムへの機能追加: 1〜2個の機能追加完了までを目標 ・週次のプランニング・レビュー + 伴走セッション |
| フェーズ3 デモデー | ・成果物のデモ発表 ・得られた知見の社内共有 ・ふりかえりと、研修後に取り組むことの整理 |
※上記は標準的な構成です。開催日程や進め方、スコープなどは個社ごとに調整します。
対象者・参加条件
対象
- 法人(事業会社およびシステムインテグレーター)のお客様
- 自社の開発チームで、AIを使った開発を実践できる状態を目指したい企業
チーム構成
- 1チームあたり 6名〜10名での参加を標準としています。
- 同時に最大 3チームまで並行して実施いただけます。
- プロダクトマネージャー・デザイナー・ドメインエキスパート・エンジニアなど、職種をまたいだ混成チームでの参加を推奨しています。ビジネス側と開発側が同じプロセスに入ることで、組織全体への広がり方が大きく変わります。
推奨される事前知識
- 「AIコーディング実践講座」を受講済みのメンバーがチームに含まれていること(必須ではありませんが強く推奨)
- コーディングエージェント(Claude Code 等)に触れたことのあるメンバーが含まれていること
事前にご準備いただくもの
- 研修の題材にする実プロダクトのコードベース。用意が難しい場合は、新規プロダクト開発の企画をご準備ください。
- 参加者人数分のClaude Code有料プランのご契約
成果物・成果指標
ご提供する成果物
研修期間の終わりには、参加チームごとに実施するデモデーの中で、取り組んできた機能開発の成果と、そこから得られた知見をご発表いただきます。当社はその内容を整理した知見共有ドキュメントとしてまとめ、組織内での横展開に使いやすい形でお渡しします。
また、研修の開始前と終了後に、参加者一人ひとりに対して AI 活用スキルの習熟度サーベイを実施し、その結果をスキルサーベイ結果レポート(個人単位)にまとめてご提供します。参加者ごとの伸びしろや、研修後のフォローアップの方向性を判断する際の材料としてご活用いただけます。
| 成果物 | 内容 |
|---|---|
| 知見共有ドキュメント | デモデーで発表されたチーム成果と、そこで得られた知見を整理したもの |
| スキルサーベイ結果レポート(個人単位) | 研修前後に実施する習熟度サーベイをもとに、参加者ごとのスキル変化をまとめたレポート |
成果指標(KPI)
本研修では、参加者のAI活用スキルの伸びと、チームとしての開発成果の両面から効果を測定します。スキル面では、事前・事後のサーベイをもとに参加者のAI活用スキルの到達度を定量的に確認します。開発成果の面では、研修期間中に取り組んだプロトタイピングや機能追加が当初定義したスコープに対してどこまで到達したか、そして開発生産性(所要時間の短縮率、バグ発生率の低下など)がどう変化したかを測定します。
| 観点 | 指標 |
|---|---|
| 参加者のスキル | 事前・事後サーベイによるAI活用スキルの到達度 |
| 開発成果 | 期間内のプロトタイピング/機能追加の完了率 |
| 開発生産性 | 所要時間の短縮率、バグ発生率の低下 |
投資対効果(ROI)
本研修による投資対効果は、短期的な開発効率の改善にとどまらず、中長期的な組織能力の構築にまで及びます。短期的には、外部人材への依存を減らし、自社メンバーを最大限に活かした開発体制を構築できるようになります。中期的には、研修を経た中核メンバーを起点に、社内の他チームへAI駆動開発を広げていけるようになります。長期的には、社内で人材育成のサイクルを継続的に回せる状態が整い、新しいエンジニアが加わった際や、別チームへ展開する際にも、研修を受けたメンバーが伝承役として機能するようになります。
| 時間軸 | 効果 |
|---|---|
| 短期 | 外部人材への依存を減らし、自社メンバー中心の開発体制を構築する |
| 中期 | 研修後の自走と他チームへの横展開によって、組織内でAI駆動開発が広がる |
| 長期 | 社内での人材育成サイクルが確立され、組織全体のAI活用力が継続的に底上げされる |
開催形態・料金
| 開催形態 | オンラインもしくは現地開催(貴社会議室など)。週次のプランニング・レビューはオンライン中心、キックオフとデモデーは現地での開催も可能です。 |
|---|---|
| 期間 | 5週間(週次スプリント + 伴走セッション) |
| 参加人数 | 1チームあたり 6〜10名 / 同時に最大 3チームまで |
| 料金 |
個社研修につき、料金は個別にお見積もりいたします。 ※参加チーム数、スコープ、カスタマイズ内容に応じて変動します。お気軽にお問い合わせください。 |
お申し込み方法
お問い合わせフォームよりお知らせください。担当よりご連絡いたします。
よくあるご質問 (FAQ)
Q: すでに使っているAIツールをそのまま活用できますか?
A: 基本的には活用いただけます。ただし、モデルごとに得意なプログラミング言語や出力の傾向が異なるため、環境や題材に合わせたチューニングが必要な場合があります。個別の利用状況は事前打ち合わせですり合わせさせていただきます。
Q: 自社のコードベースを扱うにあたって、安全性はどう担保されますか?
A: 当社との守秘義務契約のもと、お客様のコードベースが他社に開示されることはありません。また、コーディングエージェント側の学習プライバシー設定を OFF にしていただいた上で利用することで、モデル側の学習にコードが再利用されない構成でご利用いただきます。
Q: 必要な工数はどの程度ですか?
A: 5週間にわたり、チームでの週次スプリントと伴走セッション、およびチーム内での非同期ワークを合わせて進めていただきます。参加者の出席率が7割を下回ることが見込まれる場合は、成果が出にくいため、開催時期の見直しや別プランをご提案させていただくことがあります。
Q: AIコーディング実践講座を先に受講する必要はありますか?
A: 必須ではありませんが、AIコーディング実践講座を受講済みのメンバーが含まれるチームでの参加を推奨しています。コーディングエージェントに初めて触れるメンバーのみで編成されたチームの場合は、事前に実践講座を組み合わせる形でご相談ください。
Q: 個人でも申し込めますか?
A: いいえ。本研修は法人(法人格を有する事業者)のお客様を対象としており、個人および個人事業主の方からのお申し込みは承っておりません。
Q: 支払い方法について教えてください。
A: 請求書払いとなります。契約締結後に弊社より請求書をお送りしますので、請求書記載の口座へお振り込みください。
Q: 社内で共有するために、紹介資料をもらうことはできますか?
A: はい、資料ダウンロードページより資料をダウンロードいただけます。
