ジェネラティブエージェンツ、AI駆動開発を組織に定着させる「AIエンジニアリングマスター研修」を本格展開

AI駆動開発における組織的課題
AIエンジニアリングマスター研修の主な特徴
受講事例
1. 受講事例1: ＪＢＣＣ株式会社
2. 受講事例2: フォージビジョン株式会社
研修概要
実績と専門性
1. インタビュー記事
2. 出版書籍
会社情報

AI駆動開発における組織的課題

生成AIやClaude Codeなどのコーディングエージェントの普及により、コード生成やテスト作成などの作業効率は向上しています。しかし、企業におけるチーム開発の現場では、ツールの使い方だけでは解決できない組織課題が顕在化しています。

課題①：AI活用がチームの標準プロセスになっていない

個人レベルでのコーディングエージェント利用が進む一方で、チームとしての開発プロセスにおいてAIに任せる範囲や判断基準の共通認識が不足しており、非効率な状態が残っています。

課題②：AIが参照できる情報資産とガードレールが未整備

既存のコードベース、設計思想、業務制約、ドキュメントが分散しており、AIが継続的に参照できる情報源として整理されていません。機密情報の取り扱いや学習利用、権限管理に関する懸念も、本格導入を阻む要因となっています。

課題③：AIの生成速度に、人とコストの仕組みが追いつかない

AIによるコード生成速度に対し、レビュー、テスト、品質担保、リリース判断といった人間側の作業がボトルネックとなることがあります。また、ツール利用が個人ごとに分散・重複し、トークン消費（コスト）の最適化が図られていないケースも見られます。

「AIエンジニアリングマスター研修」は、これらの「組織実装の壁」に対し、実際のコードベースとチーム開発を題材に、AIを前提とした開発の進め方を実践し、定着させるプログラムです。

AIエンジニアリングマスター研修の主な特徴

「AIエンジニアリングマスター研修」は、実際の開発テーマとコードベースを用い、エンジニアだけでなくプロダクトマネージャーや意思決定者を含む混成チームで受講できます。5週間のプログラムを通じてAI駆動開発を習得します。

実際のコードベース上で、AI駆動開発のオンボーディングを支援
研修の初期段階では、講師がコーディングエージェントを安全にオンボーディングするデモを実演・指導します。既存コードベースの理解、情報整理、AIに与える制約やガードレールの設計など、実務導入における初期課題の解決方法を実践的に学ぶことができます。
要件や仕様の整理から設計・テスト・リリースまで一連の作業でAI-DLCを実践
本研修では、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)の考え方に基づき、要件・仕様整理、設計判断、実装、テスト、リリース判断までを一連の開発ライフサイクルとして扱い、AIをチーム開発に組み込むための「型」を実践します。AI-DLCは、AWSが提唱するAIを中心とした開発方法論で、開発速度、品質、開発者体験の向上を目指します。
参考：AI-DLCとは何か？AIが主導し、人が支えるAI駆動開発ライフサイクル
エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャー・ドメインエキスパート・意思決定者を含む混成チームで参加
AIを開発プロセスに組み込むためには、開発者だけでなく、要件や業務判断を担うメンバーも共通の前提を持つことが重要です。そのため、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、意思決定者など、職種を横断したチームでの参加が推奨されています。
5週間で機能開発・MVP開発・デモデーまで実施
本研修は5週間で構成されます。事前の目標設定とアセスメントの後、導入研修、コワーク、デモデーを通じて、新規システム開発ではMVP開発、既存システムでは1〜2個の機能追加を目標に進めます。研修後には、デモデーでの成果発表やAI活用スキルサーベイ結果レポートが提供され、組織内での横展開に活用できます。

研修責任者は、AI駆動開発のボトルネックはコード生成そのものではなく、組織としてAIに何を任せ、人が何を判断し、どう品質を担保するかに本質があると述べています。実システムに絡む複雑な要素を避けずに、参加企業のチームと共にAIを開発プロセスに組み込み、安全かつ高速な開発サイクルを実現できるよう支援します。

研修の詳細については、以下のリンクから確認できます。
研修の詳細を確認する

受講事例

受講事例1: ＪＢＣＣ株式会社

ＪＢＣＣ株式会社は、クラウド、セキュリティ、超高速開発を軸に企業のDXを支援するITサービス企業です。同社は、独自のアジャイル開発手法「ＪＢアジャイル」にAI-DLCを組み合わせ、開発現場でのAI活用を検討していました。

受講前は、AIによる生成物の制御方法やチーム内での共通認識の構築が課題でした。研修を通じてAI駆動開発への理解とチームの共通認識が形成され、受講後にはAI駆動開発を積極的に採用する方針が示されるなど、開発現場の変革が加速しています。
ＪＢＣＣ株式会社のインタビュー記事

受講事例2: フォージビジョン株式会社

フォージビジョン株式会社は、受託開発を中心にAWS活用支援、内製化支援、画像解析、通信基盤構築を手がけるテック企業です。同社はAI CoEを立ち上げ、全社でAI導入を進める中で、ツールの乱立、AIへの信頼性の欠如、レビュー負荷の増大といった課題に直面していました。

研修を通じて、AIに何を任せ、人が何を担うかの線引きや、AIに成果を出させるための制約・ルール設計への理解が深まりました。
フォージビジョン株式会社のインタビュー記事

研修概要

プログラム名	AIエンジニアリングマスター研修
対象	開発チーム（事業会社、システムインテグレーターなど）
期間	5週間（事前にアセスメントを実施）
参加人数	1チームあたり6〜10名程度（同時最大3チームまで）
推奨チーム構成	エンジニア、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、ビジネスオーナーなどの混成チーム
題材	実プロダクトのコードベース、または新規プロダクト開発企画
主な成果物	デモデー報告、知見共有ドキュメント、AI活用スキルサーベイ結果レポート
機密情報の取扱い	守秘義務契約、利用環境、学習プライバシー設定などを事前に確認し、個社ごとの条件に合わせて進行
料金	お問い合わせください