AI DRIVEN DEVELOPMENT

AI駆動開発は、
「AIに書かせる」
だけじゃない!

AIを前提に、
プロジェクトを設計し、判断し、前に進める。
AIと共創できるエンジニアへ。

AIを使えている?

AIの活用が進んでも、 プロジェクトの進め方が まだ曖昧ではありませんか?

AIの活用は進んでいる。
けれど、プロジェクトの進め方が曖昧なままだと、
効率化にはつながっているように見えても、成果は安定しません。

WHY IT FEELS UNSTABLE

設計・判断と
実装作業が
分断していませんか?

AIを部分的に使うだけでは、
プロジェクト全体の成果にはつながりません。
必要なのは、
AIを前提に開発全体を設計する視点です。

AI活用が
個人に依存している

人によって使い方も成果がバラついていて、チームでの再現ができない。

全体設計が
整理されていない

どこをAIに委ね、どこを人が判断するかが曖昧なまま進んでしまう。

判断基準がなく
レビューが属人化している

開発スピードは向上したが、品質や責任の持ち方が安定しない。

AI前提の設計と
判断の必要性が浸透しない

本講座で、AIを開発プロセス全体の前提として扱えるようになります。

WHAT IS AI DRIVEN DEVELOPMENT?

AI駆動開発とは、
「AIに書かせること」
ではなく、
開発全体を
AI前提で設計すること。

AIを単なるコード生成ツールとして使うのではなく、 要件定義・設計・実装・レビュー・運用まで、 開発プロセス全体をAI前提で組み直す。

この講座では、そのために必要な視点・判断軸・責任分界点の設計を学ぶことができます。

FROM IMPLEMENTER TO DESIGNER

AIで実装する人
ではなく、
AI前提で
プロジェクトを
前に進める人へ。

全体設計が曖昧な状態から

  • AIを都度使っている
  • 判断基準が人によって異なる
  • 責任の線引きが不明確

AI前提で設計・判断できる人へ

  • どこをAIに委ねるか決められる
  • レビューと検証を仕組み化できる
  • 属人化しない進め方へ落とし込める

WHAT YOU WILL GAIN

AI時代に通用する
設計と判断の力

本講座で身につきます。

全体像を設計する力

AIをプロジェクト全体の流れとして捉える視点。

責任分界点を引く力

人とAIの役割を曖昧にせず、判断の所在を設計する力。

再現可能なレビュー設計

属人的な勘に頼らず、検証と判断の基準を整える力。

実務へ接続する力

要件定義、設計、実装、テスト、運用へ落とし込む力。

CURRICULUM

「理解する」から
「実務で使う」 へ、
変化します。

章立てを単にこなすのではなく、AI時代のエンジニア像へ移行するストーリーとして学びます。

※ カリキュラム内容は変更される場合があります。

第1章

AI時代のエンジニアの役割を理解する

Software 1.0/2.0/3.0 の変化を踏まえ、AI時代にエンジニアへ求められる役割の変化を捉えます。

  • ソフトウェア開発の進化(software1.0 → 3.0)
  • AI時代のエンジニアの役割変化
  • 「コーディング中心」から「設計・意思決定中心」への転換
  • AI活用のROI(コスト・生産性・品質)
  • AI時代に評価されるエンジニアのキャリア
第2章

AI駆動開発の考え方と設計方法

場当たり的なAI利用ではなく、人間とAIの責任分界点を含めた設計としてAI活用を捉えます。

  • AI駆動開発の定義
  • Vibe Coding(場当たり的AI開発)との違い
  • 人間とAIの責任分界点
  • AIにタスクを委任するためのフレームワーク
  • AIへの指示テンプレート設計
第3章

開発プロセス全体でのAI活用

要件定義から設計・実装・テスト・運用まで、各フェーズでAIをどう組み込むかを学びます。

  • 要件定義でのAI活用
  • 設計フェーズでのAI活用
  • 実装フェーズでのAI活用
  • テスト・運用でのAI活用
第4章

AI駆動開発を組織に定着させる

個人依存で終わらせず、レビュー・運用・ルール設計まで含めて再現可能な仕組みに落とし込みます。

  • AI活用ガイドラインの策定方法
  • レビュー観点でのテンプレート
  • プロンプトライブラリ
  • ナレッジ管理
  • KPI策定と生産性測定
第5章

AI駆動開発の実践と未来

AI前提の時代に、実装者から設計・判断を担う人へどう移行するかを実践視点で整理します。

  • AI時代の開発組織
  • AI駆動開発チームの構成
  • 個人・チーム・組織での導入ステップ
  • 明日から始めるAI活用

WHO THIS IS FOR

こんな方に
向いています。

向いている方

  • AIを使い始めたが、設計・判断まで整理できていない方
  • プロジェクト全体を捉えられるようになりたい方
  • AI時代のキャリアに不安があり、次の武器を持ちたい方

この講座の前提

  • 開発・業務プロジェクトへの関与経験がある方
  • AIを触った経験がまったくゼロではない方
  • ツール習得ではなく、実務の設計力を伸ばしたい方

PRICE & PACKS

学び方に合わせて、
単体受講と
パック受講を選べます。

AI駆動開発講座単体に加え、AIエンジニア初級・Python基礎・AI入門と組み合わせたパックも用意しています。

AI駆動開発講座

単体受講

500,000 (税込) / 50h

  • AI駆動開発を集中的に学ぶ
  • PM / PdM / テックリード向け

FORMAT & TERMS

受講形式と条件

総訓練時間
約50時間(各章10時間程度)
受講推奨時間
週5〜10時間程度
想定受講期間
60日程度
サポート期限
180日
形式
通信教育(オンデマンド形式オンライン講座)
助成
リスキル講座助成 未対象
修了条件
演習提出確認後、修了証(PDF)発行
注意
期限内に受講・演習・課題が完了できない場合、受講資格が取り消しとなる場合があります。

FAQ

よくある質問

AI駆動開発講座とはどのような開発スタイルですか?

生成AIを単なるコード生成ツールとして使うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用といった開発プロセス全体にAIを組み込み、プロジェクト全体の生産性と品質を最適化する考え方です。
本講座では、AIを「共創パートナー」として活用し、AIに任せる領域と人間が判断すべき領域を設計できる人材の育成を目指します。

プログラミングが得意でなくても受講できますか?

基本的なソフトウェア開発の流れ(設計・実装・テストなど)を理解している方を対象としています。高度なアルゴリズムや機械学習の実装スキルは必須ではありません。
本講座では「コードを書く技術」よりも、AIを活用して開発プロセスを設計・判断する能力を重視しています。

この講座はどのような人を対象としていますか?

開発プロジェクトをリードする方、AI時代の開発スタイルを理解したいエンジニア、チームの生産性向上を担う技術責任者、将来的に設計・判断を任される立場を目指す方が主な対象です。

CursorなどのAIツールの操作方法は学べますか?

CursolやGitHub Copilot、Claudeなど特定ツールの操作習得を主目的とした講座ではありません。
AIを前提とした開発プロセスの設計、タスク委任、レビューや判断の考え方を体系的に学ぶ講座です。

Pythonでの開発や機械学習は学べますか?

AIモデルそのものの開発技術を学ぶ講座ではありません。
AIを活用したソフトウェア開発プロセスの設計や、AIとの役割分担、プロジェクト運営の考え方に重点を置いています。

AIが生成したコードの品質やリスクについても扱いますか?

はい。技術的負債やブラックボックス化のリスクも扱い、AIに任せる部分と人間が判断すべき部分、レビューや検証の考え方まで含めて学習します。

受講形式を教えてください。

本講座はオンデマンド形式のオンライン講座です。事前収録された動画教材をオンラインで視聴しながら学習します。
ライブ配信や対面講義はありません。

個人向け講座との違いは何ですか?

AIモデル開発スキルではなく、AIを前提とした開発プロセス設計に焦点を当てている点が大きな違いです。
エンジニア個人のスキル向上だけでなく、AIを前提としたプロジェクト運営や組織の生産性向上を目指す点が特徴です。

受講に向かないケースはありますか?

実装スキルを純粋に伸ばしたい方や、AIの基礎から学びたい方には個人向け講座の方が合う可能性があります。
一方で、設計・判断・標準化を担う立場の方には強くフィットします。
各種個人向け講座とのパックをご用意していますので、お得なパック受講もご検討ください。

NEXT STEP

AI時代に必要なのは、
開発スピードの向上
ではなく、
正しく設計し、
判断する力です。

AIを前提にプロジェクトを進められるエンジニアへの一歩を踏み出しませんか?