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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