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コース概要

モジュール 1:コンテキスト、スコープ、およびデリバリー課題

  • 自動補完と自律的な多段階実行の違い
  • ソフトウェアデリバリーにおける一般的な AI の誤解
  • より優れたプロンプトだけでは不十分な理由
  • 参加者のツール、課題、目標の特定
  • エンジニアリングチームに適した AI 運用モデルの選択

モジュール 2:仕様の取り込みと構造化分解

  • ステークホルダー文書の構造的インベントリの構築
  • 要件抽出の技術
  • チャンキング戦略:構造的、意味的、スライディングウィンドウ
  • 依存関係と相互参照の維持
  • 表、図、フローチャート、および複合入力への対応
  • コンテキストウィンドウの効率的な管理

モジュール 3:人間の判断の境界

  • 人間の意思決定が依然として不可欠な領域
  • 幻覚化された依存関係の特定
  • 捏造された制約や逆転したロジックの検出
  • 安全性を損なう無意識のデフォルト設定の防止
  • トレーサビリティ、一貫性、完全性のための検証フレームワーク

モジュール 4:エージェント型ツールを用いた要件からコードへの変換

  • アーキテクファーストのデリバリーモデル
  • コンポーネントのマッピングとサービス境界
  • 配信のアンカーとしての API 契約
  • AI ツールにおける永続的なルールと制約
  • 要件と連携したタスク指示
  • 最小限のプロンプトと制約付きプロンプトのアプローチ比較
  • 契約ファーストなバックエンドおよびフロントエンドの生成

モジュール 5:エージェント型反復ループ

  • 自己修正スパイラル
  • 管理された反復デリバリーサイクル
  • 差分とコード変更のレビュー
  • スコープクリープと不正な変更の検出
  • 限られたコンテキストメモリの管理
  • 継続的改善のための反復履歴の活用

モジュール 6:コード品質の強制

  • 境界ケースに対するプロンプト制約
  • 生きているガバナンス資料としてのルール文書
  • リントと静的解析による自動ゲート
  • AI 生成コードにおけるセキュリティスキャン
  • 依存関係とアーキテクチャ準拠の確認
  • AI 出力に対する人間によるレビュープロトコル

モジュール 7:フィードバックループと継続的改善

  • 構造化された失敗を AI ワークフローにフィードバックする手法
  • 反復の制限と停止条件
  • サイクルと結果のロギング
  • ルール文書の時間経過に伴う改善
  • 再利用可能なエンジニアリングインテリジェンスの構築

モジュール 8:AI デリバリーにおけるセキュリティアンチパターン

  • 生成コードにおける一般的なセキュリティリスク
  • テクノロジー固有のセキュリティルールの付録
  • プリコミットセキュリティスキャン
  • AI 支援開発向けセキュア SDLC コントロール
  • 安全なデリバリーにおける人間の責任体制

モジュール 9:仕様に紐付いたテスト

  • 要件からのテスト仕様生成
  • ドメイン言語に基づくテスト設計
  • 安全なテスト実装の生成
  • 変異テストの概念
  • 仕様カバレッジの検証
  • アサーション強度のレビュー
  • 診断的質問モデル

モジュール 10:システムの維持管理

  • 生きている資料:契約、マップ、ルール、テスト仕様
  • 時間経過に伴う制約の変遷
  • 長期的な保守性のための AI ガバナンス
  • AI コントロールを用いた技術的負債の予防
  • 持続可能な AI エンジニアリングチームの運用モデル

要求

参加者は以下の知識・経験を持っていることを想定しています:

  • ソフトウェア開発プロジェクトの実務経験
  • アプリケーションアーキテクチャの基礎的な理解
  • API、バックエンド/フロントエンドシステム、またはフルスタックデリバリーへの慣れ
  • アジャイルまたは反復型ソフトウェアデリバリーに関する基礎知識
  • ソフトウェアテストの概念への理解
  • AI コーディングツールの利用経験は推奨されますが必須ではありません
  • ミドルレベルからシニアレベルの技術専門職を対象としています
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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