日本のAI for DevOpsトレーニング

AI駆動型のリリース制御とは、機械学習やパターン分析、適応型決定モデルを機能フラグ運用およびカナリアテストプロセスに応用する手法です。

本トレーニングは講師が指導するオンラインまたは対面形式の講座であり、AI解析を活用してリリースの信頼性向上や機能公開判断の最適化を目指す中級レベルのエンジニアや技術リーダーを対象としています。

受講を終了すると、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• AIベースの決定モデルを用いて新機能公開時のリスクを評価することができる。
• パフォーマンス指標、利用状況データ、運用状況を基にカナリアテスト分析を自動化できる。
• インテリジェントな採点システムを機能フラグプラットフォームへ組み込むことができる。
• リアルタイムデータに基づき動的に調整されるリリース戦略を設計できる。

講座の形式について

• 実際の事例に基づいた議論を通じて学習を進める。
• AI活用型リリース戦略を実践するための演習を行う。
• 模擬環境上で機能フラグおよびカナリアテスト環境の実装に取り組む。

講座内容のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたコンテンツ作成や、組織固有のツールとの連携も承っておりますのでお気軽にお問い合わせください。

自己修復型オートメーションとは、インテリジェントなシステムを用いてパイプラインの障害を検出し、その根本原因を特定した上でリアルタイムに復旧処理を実行する仕組みです。

本コースは講師による対面式の研修（オンラインまたは現地開催）であり、AI駆動型のインシデント検知および自動修復機能を配信パイプラインに組み込みたい上級レベルの専門家向けです。

受講完了後は、以下の能力を習得できるようになります：

• AIベースの異常検出モデルを用いてパイプラインを監視する
• 障害発生時に即座に解決できる自動復旧ワークフローを設計する
• 同様の問題が再発しないようインテリジェントなフィードバックループを実装する
• CI/CDシステム全体の耐障害性および信頼性を向上させる

コースの形式

• 実際の事例を交えながら専門家が講義を行う
• パイプラインの信頼性に関する課題に焦点を当てた演習
• ラボ環境において自動解決メカニズムを実際に開発する体験型学習

コース内容のカスタマイズに関して

• 御社固有のワークフローやインシデント対応ニーズに合わせた内容調整が可能です。ご要望がございましたらお気軽にお問い合わせください。
  

GitHub CopilotはAIを活用したコーディング支援ツールであり、YAML設定ファイルやGitHub Actions、デプロイ用スクリプトなどの作成といったDevOps関連作業の自動化に役立ちます。

本講座はインストラクターによるオンラインまたは現地開催の実習形式の研修で、GitHub Copilotを活用してDevOps作業を効率化し、自動化レベルを高め、生産性を向上させたい初心者から中級レベルの方々を対象としています。

講座終了後には、受講者の皆様は以下のことを実現できるようになります：

• GitHub Copilotを活用してシェルスクリプトや設定ファイルの作成、CI/CDパイプラインの構築を円滑に進める
• YAMLファイルおよびGitHub ActionsにおいてAIによるコード補完機能を活用する
• テスト、デプロイメント、自動化フローの処理時間を短縮させる
• AIの限界やベストプラクティスを理解した上で、Copilotを適切に利用する方法を習得する

講座の形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習問題や実践トレーニング
• 実際の環境での手を動かした実装体験

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、お問い合わせいただければ対応いたします

AIを活用したコンプライアンス監視とは、ソフトウェアの配信プロセス全体にわたってポリシー要件を検出・実施・検証するために、インテリジェントな自動化技術を用いる取り組みです。

本講座は、インストラクターが直接指導するライブ形式の研修（オンラインまたは現地開催）であり、CI/CDパイプラインにAI主導型のコンプライアンス制御機能を組み込みたい中級レベルの技術者向けとなっています。

受講後には、以下の能力を身につけることが可能です：

• ソフトウェア構築時においてAIベースのチェックを用いてコンプライアンス上の課題を特定する。
  
• インテリジェントなポリシーエンジンを活用して規制、セキュリティ、ライセンス基準を厳格に適用する。
  
• 設定内容のずれや逸脱状況を自動的に検知する。
  
• 配信ワークフロー内でリアルタイムなコンプライアンス報告機能を実装する。
  

講座の形式について

• 実践例を交えたインストラクターによる説明。
  
• CI/CD環境におけるコンプライアンス管理をテーマとした実習演習。
  
• DevSecOps環境下での試行錯誤が可能な実験スペースの提供。
  

カスタマイズ対応について

• 御社のニーズに合わせたコンプライアンス機能統合をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。
  

AIにおけるCI/CDは、継続的インテグレーションおよび継続的デリバリパイプラインを活用し、モデルのパッケージ化、テスト、コンテナ化、デプロイメントを自動化する構造的なアプローチです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、DockerとCI/CDプラットフォームを使用してエンドツーエンドのAIモデル配信ワークフローを自動化したい中級レベルの専門家を対象としています。

トレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• AIモデルコンテナのビルドとテストのための自動パイプラインを作成する
• モデルライフサイクルに対するバージョン管理と再現性を実装する
• AIサービスに対する自動デプロイメント戦略を統合する
• MLoPS（機械学習運用）向けに調整されたCI/CDのベストプラクティスを適用する

コースの構成

• インストラクターによるガイダンス付きプレゼンテーションと技術的な議論
• 実践的なラボおよびハンズオン実装演習
• 制御された環境での現実的なCI/CDワークフローのシミュレーション

コースのカスタマイズオプション

• 貴社がカスタマイズされたパイプラインワークフローやプラットフォーム統合を必要とする場合、当社のコースを調整するためにご連絡ください。

AI駆動型のテスト生成とは、機械学習を用いてテストケースを自動作成し、未テスト領域を予測するための技術およびツール群です。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AI技術を用いて自動的にテストを生成したり、カバレッジ不足の箇所を見極めたい上級者向けとなっています。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• AIモデルを活用して効果的な単体テスト、結合テスト、エンドツーエンドテストのシナリオを作成する
• 機械学習によりコードベースを分析し、カバレッジ不足となりやすい箇所を特定する
• AIベースのテスト生成処理をCI／CDワークフローに統合する
• 予測される失敗傾向データに基づき、最適なテスト戦略を策定する

講座の形式について

• 専門家による解説付きの技術レクチャー
• 具体的なシナリオに基づく実習および演習課題
• 制御されたテスト環境における実践的検証

カスタマイズのオプション

• ご利用のツールやワークフローに合わせて講座内容を調整することも可能です。お気軽にご相談ください。

『ビルド最適化の予測』とは、機械学習を活用してビルド処理の挙動を分析し、信頼性や実行速度ならびにリソース利用効率を向上させる取り組みです。

本講座はインストラクターによるライブ形式の研修（オンラインまたは現地開催）で、自動化や予測技術および機械学習ベースのインテリジェント・キャッシュ処理を通じてビルドパイプラインの改善を目指す中級レベルのエンジニア向けに設計されています。

受講完了後、参加者は以下の能力を習得できます：

• 機械学習技術を用いてビルド性能パターンを評価する。
• 過去のビルドログからビルド失敗を検出・予測する。
• 機械学習主導型キャッシュ戦略を実装し、ビルド所要時間を短縮する。
• CI／CDワークフローに予測分析技術を統合させる。

講座形式について

• インストラクターによる解説と参加者間のディスカッション。
• ビルドデータの分析・モデリングを目的とした実践演習。
• CI／CDシミュレーション環境下での実際的な実装演習。

カスタマイズ可能な内容

• ご要望に応じて特定のツールや環境向けにプログラム内容を調整いたします。詳細についてはお問い合わせください。

完全にオープンソースのツールのみで構築されたAIOpsパイプラインにより、チームは本番環境における可観測性、異常検知、およびインテリジェントなアラート機能を備えたコスト効率かつ柔軟性に優れたソリューションを設計することができます。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）であり、Prometheus、ELK、Grafana、そして独自の機械学習モデルなどを利用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築・展開したい中級以上のエンジニア向けに企画されています。

研修終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• オープンソースコンポーネントのみを用いてAIOpsアーキテクチャを設計する。
• ログ、メトリック、トレースから得られたデータを収集・正規化する。
• 機械学習モデルを用いて異常検知やインシデント予測を行う。
• オープンソースツールを活用してアラート発報および対応の自動化を実現する。

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 多数の演習問題や実践的な練習課題を取り入れる。
• ライブラボ環境下でのハンズオン型実装を行う。

カスタマイズオプションについて

• 本講座のカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配可能です。

AIを活用したQA自動化により、従来のテスト手法がさらに強化されます。例えば、賢明なテストケースの生成や回帰テスト範囲の最適化、さらにはCI/CDパイプラインへ高度な品質管理機能を組み込むことで、柔軟かつ信頼性の高いソフトウェア提供が可能になります。

本講座は講師によるオンラインまたは対面形式での実習中心の研修で、継続的インテグレーションおよびデプロイメントのワークフローにおいてQA業務や品質保証をAIツールを用いて自動化・拡張したい中級レベルのQA担当者やDevOpsエンジニア向けに設計されています。

研修の終了時点で、参加者は以下のスキルを習得できる予定です：

• AI駆動型自動化プラットフォームを用いてテストケースを生成・優先順位付け・維持管理する方法
• 回帰バグ発生防止のため、スマートなQAチェック機能をCI/CDパイプラインに導入すること
• ​AIを用いて探索的テストや不具合予測、また不安定なテスト現象の解析を行う方法
• 変化が激しいアジャイルプロジェクトにおいて効率的なテスト時間管理と適切なカバレッジ確保の実践法

講座形式について

• 双方向性に富んだ講義と議論
• 多数の実習問題や演習機会の提供
• ​実際の開発環境下での実践的取り組み体験

カスタマイズオプションについて

• 本講座の要望に合わせた内容調整をご希望の場合は、事前お問い合わせにより手配が可能です。

Splunk、Moogsoft、Dynatraceといったエンタープライズ向けAIOpsプラットフォームは、大規模なIT環境において異常検知やアラートの相関分析、そして自動対応処理を実現する強力な機能を提供します。

この講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場開催）で、既存の可観測性基盤や運用ワークフローにAIOpsツールを導入したい中級レベルのエンタープライズIT担当者を対象としています。

受講を完了することで、参加者の方々は以下のことが可能になります：

• Splunk、Moogsoft、Dynatraceを統合したAIOpsアーキテクチャの構築と設定
• AI駆動型分析を用いて分散システム全体の指標・ログ・イベントを相関付けること
• 標準機能およびカスタマイズ可能なワークフローによるインシデント検知、優先度付け、対応の自動化
• エンタープライズ規模でのパフォーマンス最適化、平均復旧時間の短縮、運用効率向上

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 多数の演習や実践課題を取り入れた内容
• 実環境を模したラボでのハンズオン実装

講座のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたカスタマイズ講座をご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

Large Language Model（LLM）やAutoGenやCrewAIといった自律型エージェントフレームワークは、人間のような協働や意思決定をシミュレートすることで、変更履歴の追跡、テスト生成、アラート対応といったDevOpsチームの業務自動化のあり方を根本的に変えつつあります。

本講座は、インストラクターによるライブトレーニングで、オンラインまたは現地開催も可能です。大規模言語モデル（LLM）やマルチエージェントシステムを活用したDevOps自動化ワークフローの設計・実装を目指す上級レベルの技術者向けに提供されます。

本講座を受講後、参加者は以下のことが可能になります：

• CI/CDワークフローへLLMベースのエージェントを組み込み、高度な自動化を実現する。
• エージェントを用いてテスト生成やコミット分析、変更内容の要約を自動化する。
• 複数のエージェントを連携させてアラート対応・返答作成・DevOps関連提案を行う。
• オープンソースフレームワークを活用して、安全かつ保守性の高いエージェント駆動型ワークフローを構築する。

講座形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 豊富な演習および実践課題の提供
• 実際のラボ環境における手を動かした実装体験

講座内容のカスタマイズオプション

• 本講座に合わせたカスタムトレーニングをご希望の場合は、事前にご相談ください。

AIOps（IT運用における人工知能）は、インシデント発生を事前に予測し、根本原因解析（RCA）を自動化することでダウンタイムを最小化し問題解決を迅速化するためにますます活用されています。

本講座は講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、AIOpsツールや機械学習モデルを利用して予測分析の実装、復旧処理の自動化、およびインテリジェントなRCAワークフローの設計を目指す上級レベルのIT専門家向けです。

この講座を修了することで受講者は以下のスキルを習得できます：

• システム障害につながるパターンを検出するための機械学習モデルの構築・訓練
  
• 複数ソースから得られたログや指標データを用いたRCAワークフローの自動化
  
• 既存プラットフォームへのアラート生成および復旧処理の統合方法
  
• 本番環境へインテリジェントなAIOpsパイプラインを導入・拡張する手順
  

講座の形式について

• 双方向性に優れた講義とディスカッション
  
• 豊富な演習問題および実践練習の機会
  
• 実際の環境下での手作業によるシステム構築体験
  

講座内容のカスタマイズに関するご案内

• この講座を個別要件に合わせて調整したい場合は、事前にご連絡いただければ手配可能です。
  

AIを活用したDevSecOpsとは、人工知能をDevOpsパイプラインに統合し、ソフトウェア提供プロセス全体で脆弱性を事前に検出したり、セキュリティポリシーを実施したり、対応措置を自動化するための手法です。

本講座は講師によるライブトレーニング（オンラインまたはオフライン）で、開発・運用プロセスにおけるセキュリティ自動化を強化するためにAIベースのツールや手法を用いたいと考える中級レベルのDevOpsおよびセキュリティ担当者向けに設計されています。

講座終了時には、参加者は以下のことを実行できるようになります：

• AI駆動型のセキュリティツールをCI/CDパイプラインに組み込むこと
• AIによって支援される静的・動的分析を用いて問題を早期に検出すること
• シークレット情報の検出、コード脆弱性スキャン、依存関係のリスク分析を自動化すること
• インテリジェントな手法を用いて脅威モデリングやポリシーの実施を前倒しで行うこと

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習や実践活動
• 実際のラボ環境での実地作業を通じた実装体験

講座カスタマイズオプション

• この講座の内容を貴社向けにカスタマイズしたい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

AI駆動型デプロイメントオーケストレーションとは、機械学習および自動化技術を活用してデプロイ戦略の策定を支援し、異常検出を行い、必要に応じて自動的にロールバック処理を実行する手法です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AIによる意思決定機能や耐障害性向上の仕組みを活用してデプロイメントパイプラインを最適化したい中級レベルの技術者向けに提供されます。

講座修了後、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• AI支援型のロールアウト戦略を実装し、より安全なデプロイメントを実現する。
• 機械学習による洞察を活かしてデプロイリスクを予測する。
• 異常検出結果に基づいて自動ロールバックワークフローを統合する。
• インテリジェントなオーケストレーション実現のために可観測性機能を強化する。

講座形式について

• インストラクターによる技術的なデモンストレーションを実施する。
• デプロイメント試行に関する実践的な演習を用意している。
• 現実世界のオーケストレーション課題を再現した実習も取り入れる。

講座内容のカスタマイズ可能性

• ご要望に応じて、システム連携やツールチェーンの対応・ワークフローの調整なども可能である。

PrometheusおよびGrafanaは、現代的なインフラ環境における可観測性確保のために広く利用されているツールです。一方で機械学習を活用することで、これらのツールが予測的かつ知能的な洞察を提供し、運用上の意思決定プロセスを自動化することが可能になります。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、Prometheus、Grafana、機械学習技術を組み合わせてモニタリング基盤を近代化したい中級レベルの可観測性関連の専門家向けに設計されています。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• さまざまなシステムやサービスにおける可観測性確保のためにPrometheusおよびGrafanaを設定する
• 高品質な時系列データを収集・保存・可視化する
• 機械学習モデルを用いて異常検出や将来予測を行う
• 予測的洞察に基づいた知能型アラートルールを構築する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 多数の演習および実践課題
• 実際のラボ環境で手を動かしながらの実装練習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

DevOpsにおけるAIとは、知能的な自動化および最適化技術を用いて継続的統合・テスト・デプロイ・提供の各プロセスを強化するための人工知能の応用です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、CI/CDパイプラインにAIおよび機械学習を取り入れることで効率性・正確性・品質の向上を目指す中級レベルのDevOps担当者向けです。

トレーニング終了時には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• AIツールをCI/CDワークフローに組み込み、知能的な自動化を実現する
• AIベースのテスト実施・コード解析・変更による影響度評価を行う
• 予測分析に基づきビルドおよびデプロイ戦略を最適化する
• AI強化型フィードバックループを用いて追跡性と継続的改善を実現する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習と実践課題
• 実際のラボ環境での手順実装体験

カスタマイズオプション

• 本講座のカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、ご連絡いただければ手配いたします。

AIOps（IT運用における人工知能）とは、機械学習や分析技術を活用してIT運用を自動化・最適化する手法であり、特に監視、インシデント検出、対応の分野で効果を発揮します。

本セミナーは講師によるオンラインまたは会場開催型の実践研修で、メトリクスやログデータを関連付け、アラートの煩雑さを減らし、インテリジェントな自動化によって可観測性を向上させたいと考える中級レベルのIT運用担当者向けに企画されています。

研修を終了すると、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• AIOpsプラットフォームの仕組みやアーキテクチャを理解する
• ログ、メトリクス、トレースデータを関連付け、問題の根本原因を見つけ出す
• インテリジェントなフィルタリングやノイズ抑制によりアラート処理の負担を軽減する
• オープンソースまたは商用ツールを用いてインシデントを自動的に監視・対応する

研修形式について

• 講義と参加者とのディスカッションを組み合わせた双方向の学習
• 多数の演習や実践課題を用意
• 実際の環境で実践的な設定作業を行うラボワーク

カスタマイズ可能な内容について

• このコースをご希望の目的に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。

日本にて実施される本講師主導のリアルタイム研修（オンラインまたはオフサイト）は、監視・アラート発報やインシデント分析プロセスへLLMおよびAIを取り入れたいと願うオブザーバビリティエンジニアならびにSREエンジニア向けの内容となっています。

日本にて開催されるこのインストラクター主導の実践型研修は、自動化されたIT運用に向けたAIエージェントを設計・構築し安全に導入したいSREおよびDevOpsエンジニアを対象としています。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、大規模なLLM活用アプリケーション向けに堅固な運用パイプラインを構築したい機械学習エンジニアやプラットフォームチーム向けの講座です。

日本にて開催されるこのインストラクター主導の実践研修（オンラインまたは会場開催）は、機械学習モデルやLLMベースのアプリケーションに対する攻撃を特定・検証し、防御策を講じる必要があるセキュリティエンジニアおよびMLエンジニア向けです。