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計12時間・1.5日（DAY1 8時間＋DAY2 4時間）。ツールの操作説明に時間は使いません。 要件定義から運用までの開発プロセスそのものを、AI前提に組み替える12時間です。
チュートリアル用のサンプルアプリでは、現場の再現になりません。相応の規模と歴史を持つコードベースを教材とし、 社内一括プランでは貴社の実際のリポジトリを題材にできます。
各回の終わりに課題を設定し、次回の冒頭でレビューします。講義中だけの理解で終わらせず、 自分の環境で再現できる状態まで引き上げます。
個人のスキルだけでなく、レビュー基準やAI利用ガイドラインといった「チームに残る文書」を演習の中で作成します。 研修が終わった翌日から運用に乗せられます。
DAY1（8時間）＝M0〜M3、DAY2（午前・4時間）＝M4〜M6。計12時間・1.5日で完結します。
AI駆動開発とは、AIに丸投げして完成させることではありません。人間が「何を作るか・なぜ作るか・正しいか」の判断と主導権を握り、AIと協働して設計・実装・検証を高速に往復する開発です。
講座全体の背骨として「AIに任せてよいこと／人間が握り続けること」の線引きをここで握り、以降の各モジュールをその各論として展開します。
AI駆動開発でエンジニアの仕事は無くなりません。中身が入れ替わります。手を動かす時間が圧縮され、その分を判断・設計・検証・チームに残す作業へ振り向けます。
「やらなくてよくなった作業」と「これから強く求められるスキル」を棚卸しします。
個人のAI活用は、放っておくと属人化を加速させます。知見が個人のチャット履歴に溜まり、チームに残りません。
自社開発の共有知基盤 SmartOptimizer を題材に、知識の要約共有・規約の一元管理・脱属人化の型を学びます。
開発プロセスの4フェーズを「従来 → AI時代」で組み替えます。ボトルネックは実装速度ではなく仕様の曖昧さ。設計ドキュメントを先に固め、実装は規模と歴史のある既存コードベースを対象に進め、主戦場は「書く」から「レビュー・検証」へ移ります。
受注初日から実物を持って打合せに臨めると、合意形成の順番そのものが変わります。
継続的インテグレーションが「何を統合し、何を検証するか」が変わります。人＋AIが生成した成果物を、人の基準で検証して本番へ通すゲートとして設計します。
レビュー観点の自動化と、「測れないものを測れたことにしない」効果測定の作法を扱います。
属人化して重荷になるSIから、人に依存しないフレキシブルなSIへ。設計・ドキュメント・テストを資産化し、変更に追従できる体制に。ドキュメントもテストも無いレガシーも、AIと読み解いて再生します。
SIの価値が「人月を積む」から「変化に追従できる資産を作る」へ移る、という捉え直しを扱います。
学びを、翌日から使える成果物に束ねます。ルールファイル・設計ドキュメント・レビュー基準・AI利用ガイドライン草案など「チームに残る文書」を持ち帰ります。
仕上げに修了課題に取り組みます。この課題が認定審査の対象です。
M2・M4 では、当社が自社開発した SmartOptimizer を題材に、設計判断を追体験します。 AIエージェント同士が要約を共有し、同じ資料の読み直しをやめさせる仕組みを MCP サーバとして実装したもので、社内で稼働中です。 事例紹介ではありません。「AIにどこまで任せ、どこで止めるか」という、組織導入で必ず突き当たる問いに対して、 実際に下した判断と、そこに至った失敗を扱います。
どの案件に記録するかは、AIが推論で決めることを禁じ、必ず人間が選ぶ設計にしています。 しかもルールに書くだけでは守られないため、AI側・配布・API・キー生成の4層で構造的に到達不能にしました。 ガードレールはプロンプトではなく仕組みで作る、という原則の実例です。
秘密の値が混ざると、保存先に秘密が残るだけでなく、AI側の安全機構が処理ごと止めてしまい記録自体が失敗します。 そこで「値は書かず、置き場所とキー名だけ書く」を登録時に機械的に強制しました。 変数名やファイル名は秘密ではないので検知しない——その線引きの精度まで踏み込みます。
複数の会話が同じ知識を同時に直すと、後から書いた方が黙って前の内容を消します。 実際に事故が起きたため、更新を楽観ロックに切り替え、競合したら必ず止めて最新とマージさせる方式に変えました。 M3 の並列エージェント運用と対になる題材です。
AI活用の削減効果を厳密に実測することはできません。だからこそ推定モデルを明示し、画面にも「推定値」と表示しています。 測れないものを、測れたことにしない。経営に説明するための指標を、 誠実さを保ったまま設計する方法を M4 で扱います。
業務改善の提案は、AIが承認を待たずに登録・採用してよい。ただし権限・認証・資格情報に関わるものは必ず人間が採否を決める。 そしてどちらの場合も、AIが自分でコードやルールを書き換えることはしない。 この線引きは、そのまま自社のAI利用ガイドラインの雛形として持ち帰れます。
各PCの設定ファイルにAI向けの規約を貼って回る運用は、必ず版がずれて「人によってAIの言うことが違う」状態を生みます。 規約をサーバ側で一元管理し、AIが会話の途中でも改定に追従する方式へ切り替えました。 チーム標準化の、具体的な解のひとつです。
ある受託案件で、営業からプロジェクトキックオフまでの進め方をAI前提に組み替えた記録も扱います。 M3 で述べた「上流の順番が入れ替わる」を、18稼働日の実記録として追う内容です。 実装が速くなった話ではありません。受注初日から実物を持って打合せに臨めるようになると、 合意形成の順番そのものが変わるという話です。
※ 守秘のため、業種・システム名・規模・契約条件など案件が特定できる情報は一切扱いません。 扱うのは進め方の判断とその理由、および当社側の作業実数（修正件数・レビュー巡数など）のみです。
| 実施機関 | 株式会社クラウドシステム（本講座の企画・実施。FLAGSHIP AI ACADEMY 運営：フラッグシップAI株式会社） |
|---|---|
| 受講時間 | 1.5日間・計12時間（DAY1 8h＋DAY2 4h） |
| 開催形式 | オンライン（ライブ）／社内一括プランは貴社訪問も可能 |
| 開催ペース | 1.5日間（連続開催または分割）。社内一括は日程調整可 |
| 定員 | オープン講座 12名／社内一括プラン 最大10名 |
| 対象 | 実務でのプログラミング経験1年以上のエンジニア（言語不問） |
| 環境 | 演習環境は当社で用意。受講者個別のツールライセンス購入は不要 |
| 録画 | 各回の録画を受講期間中は視聴可能（欠席時のフォロー・復習用） |
| 認定 | 全体の8割以上（9.6時間以上）の出席かつ修了課題の合格で「AI駆動開発認定エンジニア」を認定 |
| 受講料 | オープン講座 298,000円／名（税別）・社内一括プラン 248,000円／名（税別・最大10名） |
※ カリキュラムは技術動向に応じて随時アップデートします。最新版は資料をご請求ください。
