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 期間 14 時間

コース概要

ツールの理解と最初の構築

AIコーディングツールの実際の動作原理

カバーするトピック:
• コンテキストウィンドウとその制約の理解
• ステートレスネスとAIモデルのセッション内情報保持
• Plan(計画) → Execute(実行) → Review(レビュー)のワークフロー
• AIコーディングツールの得意分野と苦手分野
• 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

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の概要
• Cursor、GitHub Copilot、Claude Codeなどのツール間の差異の理解
• タスクに応じた適切なモデルおよびツールの選定
• 各種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関する実用的な推奨事項

プロンプトの構造

カバーするトピック:
• 効果的なプロンプトの主要コンポーネント
• コンテキストの提供とタスクの明確な定義
• 出力形式と制約の指定
• 一般的なプロンプティングフレームワークとテンプレート
• プロンプトの品質と一貫性を向上させる技術

初回コーディング: ゼロからの構築

カバーするトピック:
• 空のフォルダからプロジェクトの構築
• 初期アプリケーション構造とスキャフォールディングの作成
• 依存関係とプロジェクト設定の管理
• 生成されたコードの反復的改善
• 最終ソリューションのテストと洗練

既存コードベース、パーソナライゼーション、レビュー

コードベース内での作業

カバーするトピック:
• 見慣れないコードベースのナビゲーションと理解
• AIツールを用い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
• ドキュメントと技術要約の生成
• 既存プロジェクトへのオンボーディングの加速

日常業務: 修正、機能追加、テスト

カバーするトピック:
• AIツールを用いたバグの調査と修正
• 新機能および強化実装
• 自動化テストの作成と改善
• 生成されたコードと変更の検証
• 日常的な開発タスクにおける生産性向上

パーソナライゼーション: その概要

カバーするトピック:
• プロジェクトルールと設定ファイルの理解
• AGENTS.mdおよびプロジェクトメモリコンセプトの紹介
• パーソナライゼーション機構が適用される場所とタイミング
• 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

ガードレール、リスク、判断

カバーするトピック:
• AI生成コードのレビューと検証
• 一般的な失敗モードと限界の理解
• プロンプトインジェクションとセキュリティリスクの識別
• AIに委譲可能な作業の決定
• ソフトウェア開発における人間の判断の適用と説明責任の維持

要求

事前のコーディング経験やAIツール使用経験は不要です。

コードやGitの基本的な理解があれば望ましいです

ライセンス済みアカウント(Claude Code / Cursor / Copilot)

対象者:

AI支援開発初心者、非エンジニア、時折コーディングを行う方、およびQA、データ、プロダクト、オペレーションなどの技術寄りの職種の方を想定しています。開発背景は前提としていません。

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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