コース概要
1日目 | ツールの理解と最初のビルド
モジュール1 | AIコーディングツールが実際にどのように動作するか
カバーするトピック:
• コンテキストウィンドウとその限界の理解
• ステートレス性およびセッション中におけるAIモデルの情報保持メカニズム
• プラン(計画)→実行→レビューのワークフロー
• AIコーディングツールが得意とし、苦戦しやすい点
• AIアシスタントと効果的に協働するためのベストプラクティス
モジュール2 | AIコーディングの現状
カバーするトピック:
• 現在のAIコーディングエコシステム概要
• Cursor、GitHub Copilot、Claude Codeなどのツールの違いに関する理解
• タスクに応じた適切なモデルとツールの選定
• 各コーディングアシスタントの強みと限界
• 開発チーム内でのツール導入に向けた実践的な推奨事項
モジュール3 | プロンプトの基本構造
カバーするトピック:
• 効果的なプロンプトの主要構成要素
• コンテキストの提供とタスクの明確な定義
• 出力フォーマットと制約条件の設定
• よく用いられるプロンプティングフレームワークとテンプレート
• プロンプトの質と一貫性を向上させる技法
モジュール4 | コーディング初歩:ゼロからの構築
カバーするトピック:
• 空のフォルダからのプロジェクト構築
• 初期アプリケーション構造とスケルトンコードの作成
• 依存関係の管理とプロジェクト設定
• 生成されたコードへの反復的な改善追加
• 最終ソリューションのテストと洗練
2日目 | 既存コードベース、パーソナライゼーションおよびレビュー
モジュール5 | コードベースでの作業
カバーするトピック:
• 見知らぬコードベースのナビゲーションと理解
• AIツールを使用した既存プロジェクトのクエリと分析
• アプリケーション構造と依存関係のマッピング
• ドキュメントおよび技術的要約の生成
• 既存プロジェクトへのオンボーディング(入門)の加速
モジュール6 | 日常的なタスク:バグ修正、機能実装、テスト
カバーするトピック:
• AIツールを使用したバグ調査と修正
• 新機能および改善点の実装
• 自動テストの作成と改善
• 生成されたコードおよび変更内容の検証
• 日常の開発タスクにおける生産性向上
モジュール7 | パーソナライゼーション:概念概要
カバーするトピック:
• プロジェクトルールの設定と構成ファイルの理解
• AGENTS.mdおよびプロジェクトメモリ概念への入門
• パーソナライゼーションメカニズムが適用される範囲とタイミング
• AIアシスタントの設定に関するベストプラクティス
• 高度な実装アプローチの概要
モジュール8 | ガイドライン、リスクおよび判断力
カバーするトピック:
• AI生成コードのレビューと検証
• よくある失敗パターンと限界の理解
• プロンプトインジェクションやセキュリティリスクの認識
• どの業務をAIに委譲するかに関する判断
• ソフトウェア開発における人間の判断力の適用と説明責任の維持
要求
プログラミングやAIツールの事前経験は不要です。
コードやGitに関する基礎的な理解があると役立ちます
ライセンス取得済みアカウント(Claude Code / Cursor / Copilot)
対象者:
AI支援開発に不慣れな方々。プログラミング経験のない方や occasionalなコーディングを行う方、QA(品質保証)、データサイエンス、プロダクトマネジメント、運用など技術に隣接する役割に従事される方々が該当します。開発の専門的なバックグラウンドを前提としていません。
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