生成AI研修

生成AI × ソフトウェア開発 研修

非エンジニアからエンジニアまで、レベル別に学べる生成AI活用研修

生成AI × ソフトウェア開発 研修

本研修は、生成AI（Claude Code, GitHub Copilot 等）を活用したソフトウェア開発スキルを、レベル別に体系的に学ぶカリキュラムです。 全6部・40章で構成され、IT未経験者から経験者エンジニアまで、それぞれのレベルに応じた学習パスを提供します。

受講パス

あなたの現在のスキルに応じて、開始する Part を選んでください。

あなたのレベル開始 Part学習パス
非エンジニア（PC操作はできる）Part 1 からPart 1 → 2 → 3 → 4 → 5
エンジニア初学者（ターミナルは触れる）Part 2 からPart 2 → 3 → 4 → 5 → 6
経験者エンジニア（Git/Docker は使える）Part 3 からPart 3 → 4 → 5 → 6
リーダー / マネージャPart 3 からPart 3 → 4（概要） → 6

Part 1: IT リテラシー基礎

対象: PC操作はできるが、開発ツールに触れたことがない方

開発ツールを使うための前提知識を一から学びます。

章タイトル学ぶこと
Ch.1ソフトウェア開発の全体像開発の流れ（要件定義〜デプロイ）、なぜ生成AIが開発を変えるか
Ch.2ターミナル入門GUIとCLIの違い、pwd / ls / cd / mkdir 等の基本コマンド
Ch.3ファイルとフォルダの構造絶対パス・相対パス、拡張子、文字コード（UTF-8）
Ch.4テキストエディタ（VS Code）インストール、画面の見方、ショートカット、拡張機能
Ch.5Markdown 入門見出し・リスト・コードブロック・テーブルの書き方
Ch.6データ形式の基礎JSON / YAML / XML の読み書き、どこで使われるか

Part 2: 開発ツール基礎

対象: ターミナルを触れるようになった方

Git、GitHub、Docker など、チーム開発に欠かせないツールを習得します。

章タイトル学ぶこと
Ch.7Git 入門（概念編）バージョン管理の必要性、リポジトリ・コミット・ブランチの概念
Ch.8Git 入門（実践編）init / add / commit / log / diff / restore の実践
Ch.9GitHub 入門SSH設定、push / pull、Issue、Pull Request、GitHub Flow
Ch.10GitLab との違いGitHub vs GitLab の比較、Merge Request、組織での使い分け
Ch.11ブランチ運用ブランチの作成・マージ・コンフリクト解消・運用戦略
Ch.12Linux コマンド実践grep / sed / awk、パイプ、環境変数、SSH接続
Ch.13Docker 入門コンテナとは、docker run、Dockerfile、Docker Compose
Ch.14開発環境の構築Node.js / Python のインストール、パッケージマネージャ、バージョン管理

Part 3: 生成AI の基礎

対象: 開発ツールの基本を理解した方

生成AIの仕組みと使い方、そして限界と注意点を学びます。

章タイトル学ぶこと
Ch.15生成AI とはLLMの仕組み、GPT / Claude / Gemini の比較、トークンとコンテキスト
Ch.16プロンプトエンジニアリング基礎良いプロンプトの原則、Zero-shot / Few-shot、Chain of Thought
Ch.17AI チャットでコードを扱うChatGPT / Claude でコードを読む・書く・エラー解決する
Ch.18AI の限界と注意点ハルシネーション、セキュリティリスク、著作権、社内ポリシー
Ch.19AI活用における情報セキュリティデータ漏洩リスク、プロンプトインジェクション、利用ポリシー、シャドーAI
Ch.20業務での AI 活用パターン文書作成・要約、調査、翻訳、データ変換、コードレビュー補助

Part 4: AI × 開発 入門

対象: AI の基礎を理解し、実際の開発で使いたい方

GitHub Copilot と Claude Code をセットアップし、AIと一緒にコードを書く第一歩を踏み出します。

章タイトル学ぶこと
Ch.21GitHub Copilot セットアップライセンス、VS Code への導入、初期設定
Ch.22GitHub Copilot 基本操作インライン補完、Copilot Chat、コメント駆動開発
Ch.23Claude Code セットアップインストール、認証、基本コマンド、権限モデル
Ch.24Claude Code 基本操作対話的開発、ファイル操作、CLAUDE.md、Plan モード
Ch.25AI でコードを読む既存コードの理解、依存関係の把握、処理フローの可視化
Ch.26AI で簡単な修正をするバグ修正・リファクタリングの依頼方法、変更の検証

Part 5: AI × 開発 実践

対象: AI ツールの基本操作ができ、実務で活用したい方

機能実装、デバッグ、テスト、コードレビュー、ドキュメント作成を AI と共に実践します。

章タイトル学ぶこと
Ch.27Copilot で機能を実装するテスト駆動開発、段階的な実装指示、ハンズオン
Ch.28Claude Code で機能を実装する計画→実装→検証のワークフロー、Issue駆動、ハンズオン
Ch.29AI を使ったデバッグエラー分析、ログの読み方、原因特定の依頼パターン
Ch.30AI を使ったテスト作成テストケース自動生成、エッジケース網羅、TDDワークフロー
Ch.31AI を使ったコードレビューレビュー観点の設定、PR レビュー効率化、セキュリティレビュー
Ch.32責任あるAI活用と品質保証AI生成コードの検証フレームワーク、品質ゲート、セキュリティ検証、ガバナンス
Ch.33AI を使ったドキュメント作成README、API ドキュメント、設計書、リリースノート

Part 6: AI × 開発 応用

対象: AI を日常的に使いこなし、チーム・組織へ展開したい方

Claude Code の高度な機能、エージェント開発、外部ツール連携、チーム運用戦略を学びます。

章タイトル学ぶこと
Ch.34Claude Code の高度な使い方CLAUDE.md 設計、カスタムスキル、Hooks、カスタムエージェント
Ch.35AI エージェント開発サブエージェント、チーム構成、並列タスク、自律開発ループ
Ch.36エージェンティック & コンテキストエンジニアリングエージェント設計パターン、コンテキスト最適化、RAG、CLAUDE.md設計
Ch.37MCP サーバー連携MCP とは、Slack / GitHub / Figma / DB 連携、カスタムMCPの作成
Ch.38CI/CD と AIGitHub Actions、AI自動テスト・レビュー、品質ゲート設計
Ch.39チーム開発での AI 運用ガイドライン策定、ナレッジ共有、セキュリティ、組織展開戦略
Ch.40AI 活用の ROI と評価効果測定（DORA / SPACE）、生産性定量化、成功・失敗事例

Part 1 - IT リテラシー基礎

PC操作はできるが、開発ツールに触れたことがない人向けの基礎知識

On this page

生成AI × ソフトウェア開発 研修受講パスPart 1: IT リテラシー基礎Part 2: 開発ツール基礎Part 3: 生成AI の基礎Part 4: AI × 開発 入門Part 5: AI × 開発 実践Part 6: AI × 開発 応用