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コース概要

モジュール 1:文脈、範囲、デリバリ課題

  • オートコンプリートと自律的なマルチステップ実行の違い
  • ソフトウェアデリバリにおける一般的なAIに関する誤解
  • なぜ優れたプロンプト作成だけでは不十分なのか
  • 参加者のツールの使用状況、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

  • 利害関係者の文書に対する構造的な目録作成
  • 要件抽出の技術
  • チャンキング戦略:構造ベース、意味論的、スライディングウィンドウ
  • 依存関係と相互参照の保持
  • 表、図、フローチャート、混合入力との連携方法
  • コンテキストウィンドウの効果的な管理

モジュール 3:人間の判断の境界線

  • 依然として人間の決断が不可欠な領域
  • 幻覚による依存関係の見極め
  • 捏造された制約や論理の逆転を検出する方法
  • 危険な「便利なデフォルト動作」の防止
  • トレーサビリティ、整合性、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

  • アーキテクチャファーストのデリバリモデル
  • コンポーネントのマッピングとサービス境界の設定
  • デリバリの中核となるAPI契約仕様の利用
  • AIツールにおける持続的なルールと制約の適用
  • 要件に紐づいたタスク指示の実装
  • 最小限のプロンプト対制約付きプロンプトのアプローチ比較
  • 契約ファーストによるバックエンドおよびフロントエンドコードの生成

モジュール 5:エージェント型の反復サイクル

  • 自己修正のスパイラル
  • 制御された反復デリバリーステップ
  • 差分(diff)とコード変更レビュー
  • スコープクリープや無認可の変更の検出
  • 限られたコンテキストメモリの管理
  • 反復履歴を用いた継続的改善

モジュール 6:コード品質の強制適用

  • エッジケースへの対応のためのプロンプト制約
  • 生きたガバナンス成果物としてのルール文書の管理
  • リンティングと静的解析を用いた自動チェックゲート
  • AI生成コードにおけるセキュリティスキャン
  • 依存関係およびアーキテクチャ準拠チェック
  • AI出力に対する人間のレビュー手順

モジュール 7:フィードバックループと継続的改善

  • 構造化された失敗情報をAIワークフローへフィードバックする手法
  • 反復の境界設定と停止条件の設定
  • サイクルおよび成果のログ記録
  • ルール文書の長期的な改善
  • 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デリバリにおけるセキュリティアンチパターン

  • 生成コードに潜む一般的なセキュリティリスク
  • 技術固有のセキュリティルール付録
  • コミット前(pre-commit)のセキュリティスキャン
  • AI支援開発におけるセキュアSDLC管理統制
  • 安全なデリバリにおける人間の責任所在

モジュール 9:仕様に起因するテスト

  • 要件からテスト仕様書の生成
  • ドメイン固有言語を用いたテスト設計
  • 安全なテスト実装コードの生成
  • ミューテーションテストの概念
  • 仕様の網羅性検証
  • アサートメントの強度レビュー
  • 診断的質問モデルの利用

モジュール 10:システムの維持管理

  • 生きた成果物:契約仕様、マッピング図、ルール、テスト仕様書
  • 時間経過に伴う制約条件の進化管理
  • 長期的な保守性を確保するためのAIガバナンス
  • AI管理統制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ための運用モデル

要求

参加者には以下の要件が求められます:

  • 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知識
  • 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への親しみ
  • アジャイルまたは反復的なソフトウェアデリバリに関する基本的な理解
  • ソフトウェアテストの概念についての認識
  • AIコーディングツールに触れた経験があると望ましいですが必須ではありません
  • 中堅からシニアレベルの技術専門家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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