東京のAI for Software Developmentトレーニング

GitHub Copilotは、開発の迅速化や品質向上、生産性の改善を促すAI搭載型コード補完ツールです。さらに、プロジェクトやインフラ、ソフトウェアにおける人工知能技術と組み合わせることで、管理者はリソース配分の最適化やワークフローの効率化、意思決定能力の向上を図ることができます。

本コースはインストラクター主導の実践型研修（オンラインまたは対面）で、GitHub Copilotに関する知識を深めたい上級レベルの管理者向けに企画されています。加えて、大規模プロジェクトや石油・ガス業界など、企業環境におけるAI技術の具体的な活用法についても実例を交えながら学習します。

研修終了後、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• 大規模な企業プロジェクトにおいてCopilotの高度な機能を活用する。
• 複数分野にわたるチーム間での連携効率向上のために、Copilotを業務フローに統合する。
• AIツールを用いてプロジェクト管理やインフラ整備、ソフトウェア調達の最適化を行う。
• 計画立案や見積もり、時間配分の効率化に向けたAI戦略を実践する。
• 石油・ガス業界など特定産業におけるAI技術の具体的適用例を理解できる。

コースの形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 実践的な演習やケーススタディの実施。
• AIツールやCopilot運用フローのライブデモンストレーション。

カスタマイズオプション

• 本コースのカスタマイズ版受講を希望される場合は、お問い合わせにて手配いたします。

人工知能（AI）とは、コンピュータやアプリケーションにおいて人間の知能を模倣する技術群であり、より賢く柔軟なソフトウェアの実現を可能にします。

本講座はインストラクターによるオンラインまたは対面形式の研修で、実際のツールやプラットフォームを用いてAI機能を持つアプリケーションを構築したい中級レベルの開発者向けです。

受講を終える頃には、参加者は以下のことができるようになります：

• AIおよび機械学習の基本概念を理解する。
• Pythonと代表的なライブラリを用いてAI機能を開発できる。
• 実際のソフトウェア開発プロジェクトにAI技術を適用可能となる。
• モデルの評価およびインテリジェントなサービスの展開ができる。

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。
• 多数の演習課題を通じた実践練習。
• 実際の実験環境での手ごたえ体感型学習。

講座内容のカスタマイズオプション

• 本講座をお客様の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。

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

Huawei Ascendは、高性能な推論処理と学習処理のために設計されたAIプロセッサ群です。

本講座は、HuaweiのAscendプラットフォームおよびCANNツールキットを用いてニューラルネットワークモデルを開発・最適化したい中級レベルのAIエンジニアやデータサイエンティスト向けに提供される、インストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）です。

本研修を修了すると、参加者は以下のことが可能になります：

• CANN開発環境のセットアップおよび設定
• MindSporeおよびCloudMatrixワークフローを用いたAIアプリケーションの開発
• カスタムオペレータやタイリング技術を活用したAscend NPU上でのパフォーマンス最適化
• モデルをエッジ環境またはクラウド環境へ展開すること

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
• Huawei AscendおよびCANNツールキットを実際のサンプルアプリケーションで活用する演習
• モデルの構築、学習、展開に焦点を当てた指導付き練習問題

カスタマイズ可能なオプションについて

• お客様の利用環境やデータセットに合わせた本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

本講座はインストラクターによるライブ形式の研修で、東京（オンラインまたは会場）にて開催されます。ソフトウェア開発における効率向上およびイノベーション促進のためにAIや機械学習を活用したい中級レベルの技術者向けです。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• ソフトウェア開発作業の自動化においてAIおよび機械学習が果たす役割を理解する。
• AIツールを用いてコードやテスト、ドキュメントの作成を行うことができる。
• コード最適化、品質保証、デバッグにおいてAI技術を応用することができる。
• DevOpsやCI/CDパイプラインにAIを組み込み、より効果的な導入戦略を実現する。
• AI支援型ソフトウェアエンジニアリングにおける倫理的課題や問題点に対処できる。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオフサイト）で、チームワークフローの最適化や共同コーディングの改善を目指す中級者から上級者の方々向けに企画されています。
さらに、複数開発者が関与する環境においてGitHub Copilotを効果的に活用できるようご支援します。

講座終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• チーム環境向けにGitHub Copilotを設定する方法
• Copilotを活用して共同コーディングの質を高める手法
• Copilotの機能を用いてチームワークフローを最適化する方法
• 複数開発者が関与するプロジェクトにおけるCopilot導入の管理方法
• 全チームメンバー間で統一されたコード品質と基準を維持する手法
• チーム固有のニーズに応じたCopilot高度機能の活用方法
• 他の協働ツールと組み合わせて業務効率を向上させるアプローチ

本講座は 東京 にて開催されるインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面式）で、より効率的なデバッグやコード品質向上、円滑なコードレビューを目指す中級レベルのQAエンジニア、開発者、チームリーダー向けです。

受講後には以下の能力を身につけることができます：

• デバッグおよびコードレビュー用に GitHub Copilot を設定する方法
  
• Copilot を用いて効率的に不具合の特定と修正を行う方法
  
• AIによる提案を受けながらコード品質を高める方法
  
• Copilot の機能でコードレビューの流れをスムーズに進める方法
  
• チーム環境において Copilot を活用して効果的に連携する方法
  

コースのカスタマイズオプション

コース形式について

この研修を修了すれば、受講者は以下のことが可能になります：

ソフトウェア開発におけるプロンプトエンジニアリングとは、実践型のコースで、開発者がソフトウェアエンジニアリング作業においてAIから得られる出力結果の有用性・正確性・安全性を最大化できるよう、効果的なプロンプト作成方法を学ぶためのものです。

講師主導によるこのライブ研修（オンラインまたは対面）は、AIによるコード生成補助ツールやコード解析ツール、知能型自動化ツールの活用に際してプロンプトエンジニアリング技術を取り入れたい中級レベルの開発者向けです。

• コード生成・レビュー・最適化作業用に、正確なプロンプトを作成する
• 反復的なワークフローにおいてAI応答の精度向上のために、プロンプト連鎖や洗練手法を用いる
• 最小限の入力情報からテストケースやSQLクエリ、ドキュメンテーションといった構造化された出力結果を生成する
• 技術的環境下におけるLLM挙動の制御強化や“ハルシネーション”（事実無根な情報生成）の抑制を行う

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習や実践問題
• ライブ・ラボ環境での実際的な実装演習

• このコースのカスタマイズ版研修をご希望の場合は、お問い合わせいただければ調整いたします。

本講師主導のライブ研修東京（オンラインまたは現地開催）は、反復的作業を自動化しUI/UXデザイン向上やフロントエンド開発ワークフローの効率化を目指す中級レベルのフロントエンド開発者向けです。

研修終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 『GitHub Copilot』をフロントエンド開発プロジェクト向けに設定する方法
• Copilotを活用してHTML、CSS、JavaScriptコードを効率的に生成する方法
• AIによって提案されたコードを活かしてUI/UX設計プロセスを改善する方法
• Copilotの導入戦略を応用してフロントエンドワークフローを最適化する方法
• Copilotのサポートを受けてフロントエンドコードのトラブルシューティングやデバッグを行う方法

本コースは、ソフトウェア開発プロセスにおいてAIツールを使用する際に必要となる倫理的・法的・ガバナンス上の課題について解説する基礎的な講座です。透明性や公平性の確保、知的財産権に関する問題、そしてAI生成コードの安全な導入方法にも重点を置いています。

この実習形式かつインストラクター主導の研修（オンラインまたは対面）は、ソフトウェアプロジェクトにおいて倫理的かつ規則に適合し、リスクを適切に管理した上でAIを利用したいと考える初心者レベルの技術・非技術系の専門家を対象としています。

本研修を終了すると、受講生は以下の能力を身につけることができます：

• AI支援型開発に関連する倫理的・法的リスクの特定とその対策方法
• AI生成コードに含まれるバイアスや公平性の検証法について理解できるようになる
• AI生成コンテンツに関するソフトウェアライセンスおよび著作権表記の管理方法を把握できる
• 開発チームにおけるAI利用に向けたガバナンス体制やポリシー、遵守基準の策定法が理解できるようになる

コースの形式

• 双方向性の高い講義とディスカッション
• 豊富な演習や実践課題
• 実際のラボ環境での実地操作体験

カスタマイズオプションについて

• 本コースをご自身のニーズに合わせて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。

本講座では、生成型AIを活用してステークホルダーの要望から構造化された要件やエピック、ユーザーストーリー、受け入れ基準を導き出す方法について実践的に学びます。これらはアジャイル開発のワークフローに適した形となります。

講師が直接指導するオンラインまたは対面型の研修で、ChatGPTやClaudeといったツールを利用して要件収集と洗練化のプロセスにおける明確性、迅速性および追跡可能性を向上させたい、製品開発・プロジェクト管理分野の初心者の方向けです。

研修終了時には、以下のことが可能になります：

• AIプロンプトを用いてビジネス要件を収集・洗練化させる
  
• 機能要望から構造的にまとめられたユーザーストーリーやエピックを作成する
  
• AIの支援により受け入れ基準や特殊なケース、完了条件なども生成できる
  
• AIによって整備された文書を用いて開発チームと連携する
  

研修の形式

• 双方向的な講義およびディスカッション
  
• 豊富な演習と実践機会
  
• 実際の環境でのハンズオン実装
  

カスタマイズ可能な内容

• 本講座の内容を組織向けにカスタマイズしたい場合は、ご連絡いただければ手配いたします。
  

CursorはAIを活用した開発環境で、知能的なコード生成や文脈に即した提案機能、円滑なドキュメンテーション支援により、データ処理および機械学習のワークフロー全体における生産性と信頼性の向上を実現します。

本研修は講師による対面またはオンラインの実践型トレーニングで、中級レベルのデータ分析・機械学習関連の専門家を対象としています。参加者はCursorを日々の業務に取り入れることで、迅速なプロトタイピング、拡張性の高いパイプライン構築、モデル運用の効率化が可能になります。

研修終了後、参加者は以下の能力を身につけられます：

• Cursorを用いてノートブック開発およびコード探索を迅速化する。
• ETL処理や特徴量エンジニアリング用パイプラインの生成・改善・ドキュメント作成を行う。
• AI支援型コーディング機能を活用してモデルの学習、チューニング、評価を行う。
• 機械学習ワークフローにおける再現性の確保やチーム間の連携、運用の一貫性を向上させる。

研修形態について

• インタラクティブな講義およびデモンストレーション。
• 実際のコーディング環境で行う実践的な演習。
• Cursorと機械学習パイプラインやモデル運用ツールを統合したケーススタディ。

カリキュラムのカスタマイズ可能性

• 本研修はTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの特定フレームワークや、企業内のMLOpsプラットフォームに合わせて調整可能です。

東京にて実施される本ライブトレーニングは、Pythonの基礎から中級程度までのスキルを持ち、特にPython開発やデバッグ作業、機械学習ワークフローの構築においてGitHub Copilotを活用したい方々向けです。

講座終了時には、以下のことが可能になります：

• Python開発環境用にGitHub Copilotを設定・利用する方法
• Copilotを活用して効率的なPythonコードを作成する方法
• AIから得られる提案を活用したPythonアプリケーションのデバッグ法
• 繰り返し行われるコーディング作業を自動化し、ワークフローの効率化を図る方法
• 機械学習プロジェクト開発にGitHub Copilotを活用する方法

Graphiteは、プルリクエストのワークフローを最適化し、チーム間の協業を促進するための開発生産性およびコードレビュー用プラットフォームです。GitHubやAIベースのコードレビューアシスタントなど様々なツールとの連携も可能となっています。

本講座は、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、開発ワークフローの効率化やコードレビューの迅速化を目指す中級レベルのソフトウェアエンジニアリングチーム向けに設計されています。また、エンタープライズ環境におけるDevOpsパイプラインへGraphiteを効果的に導入したい方にも最適です。

講座終了時には、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• エンタープライズ規模の開発環境にGraphiteを導入・設定することができる。
• プルリクエスト管理の自動化を実現し、コードレビューの処理能力を向上させることができる。
• GitHubやCI/CDシステム、そしてOpenAI、Deepseek、LlaMA、Qwen、Mistral SmallといったAIアシスタントとGraphiteを連携させられる。
• Graphiteが提供する分析機能やダッシュボードを用いて開発生産性を測定できる。

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
• 豊富な演習や実践的な練習を通じて学ぶ
• 実際のラボ環境で実務に即した作業を行う

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。

CursorはAIを活用した先進的な開発環境であり、エンジニアが特定用途向けや企業内ワークフローに最適化するために、そのコーディング機能を拡張・調整・カスタマイズできるようになっています。

本講座は講師による対面またはオンラインの実習形式のトレーニングで、高度なスキルを持つ開発者やAIエンジニアを対象としており、カスタムプロンプトシステムの設計、モデルの挙動調整、社内開発自動化用の独自ツール構築などを行うことを目指します。

本講座を修了すると、受講者は以下のことが可能になります：

• AIの挙動を正確に制御するための高度なプロンプトテンプレートの設計および検証
• 文脈に応じたコード生成のために、Cursorと社内APIや知識ベースとの連携実装
• 特定用途向けのAIモデルをファインチューニングまたは領域特化型へ最適化すること
• Cursorの機能を安全に拡張するためのカスタムツールやアダプターの開発・展開

講座の形式について

• 技術的な説明および実演ガイダンス
• 手を動かして行う開発実習やプロンプト最適化の演習
• 現実の企業システム環境下でCursorを活用する実践的プロジェクト作成

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座では、企業内システム構成やAIフレームワーク、セキュリティ基準などの要件に合わせて内容を柔軟にカスタマイズ可能です。

本研修は東京にて講師主導で実施される対面およびオンラインの形式であり、チーム用プロジェクト向けGitHub Copilotのカスタマイズ方法や高度な機能活用方法を学びたい上級レベルの方々が対象です。またCI/CDパイプラインと円滑に統合し共同作業における生産性向上も目指せます。

この研修を修了すれば、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• プロジェクトやチーム特有の要件に合わせてGitHub Copilotをカスタマイズする
  
• 複雑なコーディング作業においてCopilotの高度機能を効果的に活用する
  
• CI/CDパイプラインや共同開発環境にGitHub Copilotを統合する方法を理解する
  
• AIベースのツールを用いてチーム内協働プロセスを最適化する
  
• コーディング支援ツールの各種設定管理や権限運用ができるようになる
  

本コースでは、大規模言語モデルやAI駆動型ツールを活用して、自然言語プロンプトからコードを生成したりレイアウトのプロトタイプ作成やUI最適化を行うことでフロントエンド開発がいかに効率化できるかを解説します。

講師によるオンラインまたは現地開催型の実践講座であり、生成型AIを活用してより迅速かつ創造的にユーザーインターフェースを構築・改良したい初心者から中級レベルのフロントエンド技術者を対象としています。

この講座を修了すると、以下のスキルが習得できるようになります：

• 自然言語で記述したプロンプトからHTML・CSS・JavaScriptコードをAIツールによって生成する方法
• 生成型モデルを用いてUIコンポーネントやレイアウトを作成・洗練させる手法
• 全てのコードを一から記述せずとも、応答性に優れたウェブデザインのプロトタイプを迅速に制作する技術
• AIによる提案や自動化ワークフローを用いてフロントエンドコードを最適化する方法

講座の形式について

• 双方向性の高い講義とディスカッション
• 豊富な演習問題や実践課題
• リアルタイムラボ環境での実際のプログラミング作業

講座カスタマイズに関する説明

• ご希望に合わせた講座内容の調整をご希望される場合は、事前にお問い合わせください。

本トレーニングは講師によるオンラインまたはオンサイト形式で実施され、AIを活用してTabnineを用いたコード生成を行いたい初心者から上級者までの開発者向けです。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• AIを用いたコード生成の基本事項を理解する
• 開発環境にTabnineをインストール・設定する
• Tabnineを活用して効率的なコード補完やエラー修正を行う
• 特定のタスク向けにTabnineを用いてカスタムAIモデルを作成・学習させる

バイブ・コーディングとは、開発者が自然言語を通じて大規模言語モデルと協働しながらコードの生成・改善・最適化を行う新しい開発手法です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、中級レベルの開発者や技術リーダーを対象としています。AIコーディングアシスタントおよびオープンソースのLLMを活用して生産性、創造性、ワークフローの自動化を高める方法を習得していただきます。

トレーニング終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• バイブ・コーディングの基本原則と理念、およびソフトウェア開発に与える影響を理解する。
• ReplitやDeepSeek、LlaMA、Qwen、Mistral、GitHub Copilotといったツールを用いてLLM支援型のコーディング環境を構築できる。
• 効果的なAI協働を実現するためのプロンプトエンジニアリング戦略を設計・実行できる。
• 企業内のCI/CDパイプラインやガバナンス体制へバイブ・コーディングワークフローを統合できる。

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 豊富な演習および実践課題
• ライブラボ環境での実際の実装体験

カスタマイズ可能な講座内容

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご連絡いただければ手配いたします。

AIを活用したテスト生成と品質工学では、人工知能ツールや大規模言語モデル（LLM）がどのようにしてテストカバレッジの向上、テスト作成の迅速化、そして品質保証プロセスの強化に寄与できるかを解説します。

本講座はインストラクターによるオンラインまたは対面式の実習形式で行われ、AI駆動型ツールや手法を用いてテスト戦略を自動化・改善したい中級レベルの品質保証担当者向けです。

講座終了時には、参加者は以下のスキルを習得できるようになります：

• AIツールおよびプロンプトを用いて単体テスト、結合テスト、UIテストを生成する
• LLMを活用して探索的テストや特殊なケースの発見、回帰分析を行う
• AI支援によるトリアージ技術でテスト失敗や異常箇所をクラスタ化・優先順位付けする
• CI/CDパイプラインへAIベースのテスト機能を統合し、リリース品質を確実にする

講座形式について

• 対話型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習問題と実践的課題
• 実際のラボ環境での実装演習

カスタマイズ可能な内容について

• 本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にご相談ください。

CursorはAIを活用した開発環境であり、チーム間の協力体制の強化やコードレビューの自動化、さらには最新のCI/CDワークフローへのシームレスな統合を実現します。

本研修はインストラクターによるライブ講義（オンラインまたは対面）で、中級レベルの技術者向けに設計されています。受講者はCursorをチーム環境へ導入することで協働の効率化やレビューの迅速化、自動パイプラインにおける品質維持を実現できます。

研修修了後、受講者は以下の能力を習得します：

• Cursor内でチーム環境を構築・管理し、共同開発を円滑に進める方法
• AIツールを活用してコードレビューやプルリクエスト作成、マージの検証を自動化する方法
• Cursorの機能を用いてコードガバナンスやレビューポリシー、セキュリティ対策を構築する方法
• CI/CDシステムとCursorを連携させ、継続的なデリバリーおよび品質基準の維持を実現する方法

講座形式

• インストラクターによるプレゼンテーションおよびチーム討議
• 実際のチーム協働シナリオに基づく実践的な演習
• CI/CDおよびバージョン管理ツールとのライブ統合体験

カスタマイズオプション

• 特定のCI/CDプラットフォーム、リポジトリツールや企業固有のセキュリティ要件に合わせた講座内容調整が可能です

東京にて実施される本講座は、AIを活用して開発効率や生産性を向上させたい初心者から中級レベルのプログラマーおよび開発者向けのインストラクター主導型トレーニングです。

講義終了後、受講者は以下が可能になります：

• DeepSeek Coderの機能と限界を正しく理解できる
• AIの支援を受けて高品質なコードスニペットを作成できる
• コードデバッグや最適化にDeepSeek Coderを活用できる
• 単純作業をAIツールで自動化する方法が分かる

講師主導の実践トレーニング 東京 （オンラインまたは対面）では、中級レベルの受講者がGitHub Copilotを活用して高度なプログラミング課題に対処したり、生産性を向上させたり、自身の開発ワークフローへCopilotを導入できるよう指導いたします。

このトレーニングを終了する頃には、受講者は以下のことができるようになります：

• GitHub Copilotを高度なコーディング作業に最適化して活用する方法
  
• Copilotから提供される提案を用いて、より効率的でエラーが少なく保守性の高いコードを作成すること
  
• お気に入りのIDEやワークフローへGitHub Copilotを組み込む方法
  
• ​デバッグ作業やコードリファクタリングにおいてCopilotを活用する術
  
• AI駆動型コーディングツール使用時の制限点や倫理的配慮事項を理解すること
  

東京にて開催されるこのインストラクター主導型の実習講座は、Tabnineの高度な機能を習得したい上級レベルの開発者およびチームリーダー向けに企画されています。

受講後には、以下の能力が獲得できます：

• 大規模かつ複雑なソフトウェアプロジェクトでのTabnine導入方法
• 特定用途向けに最適化されたAIモデルの構築と調整手順
• 組織全体の作業プロセスや開発環境への統合手法
• コード品質向上と迅速な製品リリースを促進するための応用アプローチ

このインストラクター主導のライブトレーニング 東京 （オンラインまたは出張）は、AIコーディングアシスタントを開発ワークフローに活用したい初心者から中級レベルのソフトウェア開発者を対象としています。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• ­ソフトウェア開発におけるAIコーディングアシスタントの役割と機能を理解する。
  
• ­さまざまなAIコーディングアシスタントツールを用いて、定型的なプログラミング作業を自動化する。
  
• ­AIコーディングアシスタントをソフトウェア開発ライフサイクルに組み込む。
  
• ­生産性を向上させ、より複雑で創造的なプログラミング作業により集中できるようになる。
  
• ­ソフトウェア開発におけるAI利用に伴う倫理的課題や適切な使用法に対処する。
  

Devstralは、ソースコードや開発者向けツール、APIと連携してエンジニアリングの生産性を向上させるためのコーディングエージェントを構築・実行する目的で作られたオープンソースフレームワークです。

本講座は、Devstralを用いてコーディングエージェントを設計・実装・最適化したい中級者から上級者のMLエンジニアや開発ツールチーム、SRE向けのインストラクター主導型のライブ研修（オンラインまたは対面）です。

受講を終える頃には、以下のことができるようになります：

• コーディングエージェント開発用にDevstralをセットアップ・設定する
• コードベースの探索および修正を行うためのエージェントワークフローを設計する
• 開発ツールやAPIとコーディングエージェントを連携させる
• 安全かつ効率的にエージェントを展開するためのベストプラクティスを実践する

講座の形式

• 双方向性の高い講義とディスカッション
• 豊富な演習や実践課題
• ライブラボ環境での実際的な実装体験

講座のカスタマイズオプション

• 本講座の内容をご希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。

Cursorは、インテリジェントなコード補完機能や文脈に応じた編集支援、柔軟なサポート機能を備えたAI駆動型のコードエディターです。開発者の生産性向上を目的として設計されています。

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、初心者レベルの開発者やチーム向けに構成されています。効率的なコーディングワークフローを確立したい方や、AIによる提案機能を安全かつ効果的に活用したい方におすすめです。

受講を修了すると、以下のことができるようになります：

• 開発プロジェクトにおいてCursorを最適にインストール・設定する
• AI支援型コード補完機能やエディター内チャット、リファクタリングツールの活用方法を理解する
• AIが生成したコード提案を適切かつ安全に評価・採用または修正できる
• チーム導入、協働作業、バージョン管理システムとの連携におけるベストプラクティスを実践する

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
• 実践的なデモンストレーションや演習問題
• Cursorを使った実際のコーディング課題とラボ作業

カスタマイズオプション

• お客様のチームが利用しているプログラミング言語やフレームワークに合わせて講座内容を調整可能です

この講師主導型のライブ研修東京（オンラインまたは対面）では、GitHub Copilotを正しく活用するための基礎知識や手順を初心者レベルの開発者の皆様に丁寧に解説します。

研修終了時には参加者は以下のことができるようになります：

• GitHub Copilotの仕組みと役割を理解する
  
• 対応コードエディターにGitHub Copilotをセットアップする
  
• GitHub Copilotを用いてコード作成・リファクタリング・デバッグを迅速化する
  
• さまざまなプログラミング技法や解決策の探求にCopilotを活用する
  
• 日常的な業務フローへGitHub Copilotを導入するためのベストプラクティスを習得する
  

本講座では、大規模言語モデル（LLM）を活用してソフトウェア開発チームの生産性向上やコード品質の向上、技術的負債の削減およびドキュメント作成の自動化を実現する方法について学びます。

インストラクターによるライブ講義（オンラインまたはオフライン）であり、中級者から上級レベルのソフトウェア開発者を対象としています。参加者はGPTなどのLLMを用いて複雑あるいは古くなったコードベースの解析・リファクタリング・ドキュメンテーションを効果的に行えるようになります。

講座終了時点で、参加者は以下のことが可能になります：

• 不慣れなコードベースにおいてもLLMを用いてコードや依存関係・ロジックを解説できる
• アンチパターンを見つけ出し、リファクタリングによってコードの可読性を高められる
• インラインコメントやREADMEファイル、APIドキュメンテーションを自動生成・維持できる
• 既存のCI/CDおよびレビュー業務フローにLLMから得た知見を統合できる

講座の形式

• インタラクティブ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
• 実際に手を動かして取り組める実習環境での学習

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調整したい場合は、事前にご相談ください。

東京（オンラインまたは対面）で行われるこの講師主導の実践型トレーニングは、Tabnineを活用して生産性向上を目指す中級レベルのPython開発者やデータサイエンティスト向けです。

本トレーニングを終了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• 自分のPython開発環境にTabnineをインストール・設定する。
• Tabnineのオートコンプリート機能を利用して効率的にPythonコードを記述する。
• 自身のコーディングスタイルやプロジェクトの要件に合わせてTabnineの動作をカスタマイズする。
• 特にPythonコードにおいてTabnineのAIモデルがどのように機能しているかを理解する。

本講座は東京にて実施されるインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは会場）で、AIコーディングアシスタントやその機能性、開発業務への貢献度、利用時の倫理的側面を学びたい初心者層向けとなります。

研修終了後には以下ができるようになります：

• AIコーディングアシスタントの目的や機能を正しく理解する。
• 多種多様なAIコーディングアシスタントツールとそれぞれの特長を見分けられるようになる。
• 基本的なプログラミングタスクにAIコーディングアシスタントを活用できるようになる。
• 『開発現場におけるAI利用』の倫理的配慮と適切な利用法について把握する。

本講座『AIを活用したソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）』では、人工知能がソフトウェア開発の各段階でどのように役立つかについて具体的に学びます。要件分析の自動化からテスト作成やデプロイ最適化まで、AIツールおよび手法を開発ライフサイクル全体へどう組み込むべきかを習得していきます。

本講義はインストラクターによるオンラインまたは対面での実習形式で、AI活用型ワークフローやツールを用いて自社のSDLCを近代化したい中級レベルのソフトウェアリーダーの皆様向けです。

講座終了時には、以下の能力が身につきます：

• ビジネス上の要望を構造化された要件やユーザーストーリーに変換するためAIを活用する方法
• LLMを用いてコード文書作成・レビューおよびリファクタリングを行う手法
• AIツールによりテストケースの生成やカバー率分析を自動化する方法
• CI/CDパイプライン内でAIによるモニタリングおよびデプロイ判断を行う手法

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
• 豊富な演習や実践課題の体験
• 実際のラボ環境で行う実践的プログラミング作業

カスタマイズオプション

• 本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にご連絡いただければ調整いたします。

本講座はインストラクターが指導するライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）で、Cursorを用いたAI支援型コーディングにより生産性とコード品質の向上を目指す中級レベルのソフトウェア開発者向けです。

受講終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• AI支援型ソフトウェア開発用にCursorをインストール・設定する
• Gitリポジトリや開発ワークフローとCursorを連携させる
• 自然言語を用いてコードの生成、デバッグ、最適化を行う
• AI機能を活用してリファクタリングやドキュメント作成、テストを実施する

本講座は東京にて実施されるインストラクター主導のライブ研修で、現代的な開発ワークフローの中でGitHub Copilotを効果的に活用したい初心者から中級レベルの開発者を対象としています。

東京（オンラインまたは対面）で行われるこのインストラクターによるライブトレーニングは、Tabnineを活用してコーディングの効率向上を目指す初心者向け開発者向けです。

受講後には以下が可能になります：

• お好みのIDEにTabnineをインストール・設定する
• 自動補完機能を用いてコーディングを迅速化する
• 最適な支援を受けられるよう設定をカスタマイズする
• TabnineのAIがユーザーのコードからどのように学習してより良い推奨事項を出すかを理解する

この1日間の体験型ワークショップでは、ソフトウェアチームがソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体において最先端AIツールを効果的に活用できるよう支援します。段階的な「レベル」構成のインタラクティブなゲーム形式を採用しており、技術的成長はもちろん創造力やチームワークも育まれます。

参加者は要件定義・設計からコーディング、テスト、デプロイ、監視までSDLCの各フェーズで現実的な課題に取り組みます。その際ChatGPTやGitHub Copilot、機械学習ベースのログ解析システムといったAI駆動ツールを活用します。

最新の開発環境向け設計が施されており、AIに関するスキルの向上はもちろん、チーム連携の強化や生成型AIおよび機械学習技術を用いたソフトウェア配信プロセスの最適化法について深い理解を得られる内容となっています。

東京にて実施されるこの講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオフライン）は、Replit AIを用いて簡易なアプリケーションを素早く構築・テスト・デプロイしたい初心者の方々を対象としています。

講座の最後には、参加者はプロンプトからアプリを作成し、AI支援でコードを改善しつつ設定内容も安全に管理して実際に稼働するアプリケーションをデプロイできるようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）は、東京を対象としており、Lovableを用いてより良い構造・品質かつ適切な展開手法で本番環境向けアプリケーションを迅速に構築したいと考える初心者から中級レベル、または上級レベルのプロダクトチーム、開発者および技術担当のビジネスユーザー様を対象としています。

本研修終了後には、実際に動作するアプリケーションの計画・生成、ユーザーの操作フローやデータ処理機能の改善、重要な本番向け機能の追加、そして展開およびチーム利用のための準備を行うことが可能となります。

本セッションは、インストラクターによるライブトレーニングで、プログラミングや技術的な知識が全くない方々に、Anthropic社が提供するAI駆動型のコーディング・自動化ツール「Claude Code」を自信を持って活用できるようになることを目的としています。受講者は日常言語で指示を出すだけで実際のプロジェクト構築、ワークフローの自動化、さまざまなツールとの連携が可能になります。

参加者はClaudeアプリ（claude.aiおよびClaude Desktop）を使い、初めての操作からMCP（Model Context Protocol）コネクタを利用した外部サービスとの接続まで、実践的な課題に取り組みます。全7時間の構成には「ライブビルドセッション」も含まれ、参加者が自ら持ち寄った現実的な問題をグループ全体で協力して解決します。この体験は単独での練習では得られない、プロンプト作成能力の向上に大きく役立ちます。最終的には全員が実際に動作するプロジェクトを完成させ、少なくとも1つの外部サービスとClaudeを連携させることができるようになります。

講座の形式

• インタラクティブな講義およびライブデモンストレーション
• 各概念学習後の手順に沿った実践演習（受講者はリアルタイムで操作）
• 参加者から出された課題を共同で解決する「ライブビルドセッション」
• 最終的に完成させる大規模な集大成プロジェクトと発表会

本講座は、コーディングや技術的知識が全くない方々が、Anthropic社が提供するAI駆使型のコーディング・自動化ツールであるClaude Codeを自信を持って活用できるよう支援することを目的としています。日常的な英語での指示のみで実際のプロジェクト構築や業務の自動化、各種サービスとの連携が可能になります。

受講者は、最初のコミュニケーションから始まり、MCP（Model Context Protocol）コネクターを通じて外部サービスにClaudeを接続するまで、claude.aiおよびClaude Desktop上で実践的な課題に取り組んでいきます。講座終了時には全員が動作可能なプロジェクトを完成させ、少なくとも1つ以上の外部サービスと連携できるようになります。

講座形式

• インタラクティブな講義およびライブデモンストレーション
• 各概念学習後に行う実践演習（受講者はリアルタイムで一緒に作業）
• 全講義を通して共同作成される集大成プロジェクト

東京（オンラインまたは対面）でのインストラクター主導ライブトレーニングは、Claude Codeを活用して開発ワークフローを加速し、AI支援型コーディングでチームの生産性を向上させたい中級レベルのソフトウェアエンジニアおよび技術リードを対象としています。

本トレーニングの修了時までに、参加者は以下ができるようになります：Claude Codeのインストールと構成、AIを用いたコードの検索・生成・改善、GitとのAIワークフローの統合、スケーラブルなAI支援型プロセスの設計。

東京で開催されるこの講師主導のライブ研修は、Claude Codeを使ってプロジェクトをアイデアから実際に本番稼働するアプリケーションへと発展させたい中級レベルの開発者向けです。

研修終了時には、受講生は以下のスキルが身につきます：

• CLAUDE.mdを活用してClaude Codeの挙動を効果的に制御できること。
• アプリケーションの基盤構造を作成し、データやCMSと統合できること。
• テスト群を構築し、サブエージェントを用いて品質検証を実行できること。
• VercelやCloud Runへの自動デプロイ設定が可能となること。

このインストラクター主導のライブトレーニング東京（オンラインまたは対面）では、GitHub Copilotエージェントモードを活用して機能開発やテスト実施、大規模なコーディングタスクの管理を行いたいと考える開発者向けに内容が構成されています。

講座を修了すれば、エージェントモードの有効化方法、エージェントループ内での計画立案および反復作業の進め方、ターミナルコマンドの実行、さらには企業全体向けガバナンス体制の確立手法を習得できます。

コース目標 turnソフトウェア／AIエンジニアを「Legal Engineer」としての変革を支援します。これは、eDiscovery、レビュー、調査など法務業務に特化したAIを、実際に構築・実装できる人材を指します。

2日間で、参加者はコアスタックの全体像を構築します。具体的には、複雑な現実の法務データを収集・抽出し、検索・取得を行う機能、出典明示付きの検索拡張生成（RAG）の導入、ローカルモデルによるプライバシー保護の実装と検証、裁判所で通用する指標を用いた正当性のあるAIレビューの実行、そしてデプロイするためのパッケージングまでを習得します。

この講座は東京にて実施されるインストラクター主導型のライブ研修（オンラインまたは対面）で、初心者・中級・上級レベルの方々を対象としており、Bolt.newを用いてウェブアプリのプロトタイプを迅速かつ効果的に作成・改善したいと考える方向けです。

研修終了時には参加者は指示文からプロトタイプを作り上げたり、機能やインターフェースフローを洗練させたり、動作検証および不具合修正を行ったり、最終的に関係者向けにプロトタイプを公開できるようになります。

東京にて開催されるこのライブ研修は、Windsurfを用いて対話形式で機能構築を行ったり、IDE内からターミナルワークフローを実行したり、コードベース全体をリファクタリングしたい開発者向けの内容です。

講座終了後には、Cascadeによるコード探索、エディター内でのコマンド実行、予測機能の活用、独自スタック用のWindsurf設定などができるようになります。

本研修を修了すれば、受講生は以下の能力を身につけることができます：

• ロール・文脈・制約・業界基準・形式・例示といった6つの層から成るエンタープライズ向けプロンプト設計手法を習得する。
• ビジネス要件やセキュリティ、コンプライアンス要件（GDPR、EU AI法、業界基準など）を直接プロンプトに組み込めるようになる。
• 全チームが共同で検証し、共有・管理可能なプロンプトライブラリを構築できるようになる。
• 持続可能なガバナンス体制の設計：プロンプトキュレーターの役割や命名規則、バージョン管理、品質評価基準なども定義できるようになる。
• 具体的な成果物としてライブラリVer1.0、ガバナンス憲章、30日間での導入計画を手にすることができる。

受講者評価のための研修形式

• アーキテクト、開発者、QA担当者、チームリーダーが参加するインタラクティブな多層ワークショップ。
• アーキテクト兼コンサルタントの指導のもと、受講生が実際に業務で使用可能な成果物を共同制作。
• 共同制作されたすべての成果物は完全にクライアント組織の所有物となる。

カスタマイズオプションについて

• 本研修を貴社専用仕様へ調整したい場合は、ご連絡いただければ必要な手続きを行います。