AI駆動開発研修【Claude Code編】(2日間)

自律的にAIを動かし、人間の手間を減らす

本研修では、AIに開発作業を頼みながらソフトウェアを作る方法を学びます。最近のAIは、コードの続きを提案するだけでなく頼まれた作業を自分で進められるようになった一方で、頼み方が曖昧であったり結果を確かめないと、思わぬ間違いが紛れ込むこともあります。この研修では「Claude Code」を使い、AIへの頼み方、結果の確かめ方や直し方など、手を動かしながら身に付けます。

リスキルIT研修3つの特徴

すべての研修が料金一律

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「もっと研修を」をコンセプトとしたリスキルでは、研修を実施しやすい環境づくりのために、明瞭価格で研修をご提供しています。

実践的で高品質な研修

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講師陣は豊富なビジネス経験と講師経験を併せ持っており、一社研修での講師満足度は5段階中、平均4.79という高水準を実現しています。

安心の研修準備フルサポート

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研修日の運用のみではなく、研修準備のサポートも受けることができます。例えば、研修で使う教材・備品は一式郵送で手元に届きます。そのため、研修の準備時間を減らしながらも良質な研修が実施できます。

研修コード:102358   更新日:

AI駆動開発研修(2日間)の目的

AIに作業を任せきりにせず、頼み方を工夫し、結果を自分で確かめながら開発を進められるようになることを目指します。

本研修の対象

エンジニア

基本的な研修対象は以下のとおりです。研修により調整できるため、まずはお問い合わせください。

エンジニア

AI駆動開発研修(2日間)を実施すると

  1. AIに伝わる具体的な指示を出し、思ったとおりに作業を進めてもらえるようになります
  2. テストの書き方や結果の確かめ方が分かり、AIが作ったものを自分で判断できるようになります
  3. コードを書かなくても、Webアプリケーションが開発できるようになります

リスキル AI駆動開発研修(2日間)の概要

最近のAIは、コードの続きを提案してくれるだけではありません。ファイルを読んだりコマンドを実行したりしながら、頼んだ作業を自分で進めてくれます。

この研修では、そうしたAIのひとつである「Claude Code」を使って、AIに仕事を頼み、結果を確認し、必要に応じて軌道修正しながら開発を進める方法を学びます。指示の出し方やテストでの確認方法、作業前に計画を立てる方法に加えて、CLAUDE.mdやフックなどを使った環境の整え方も扱います。

演習では、最初に自分で作ったメモ帳アプリに少しずつ手を加えていき、最後は新しい機能をひと通り作り上げます。

本研修 3つの特徴

1. 自分で作ったアプリを育てながら学べる

最初の演習で、使い慣れた言語を使ってメモ帳アプリを作ります。その後の章では、このアプリに機能を足したり不具合を直したりしながら学ぶので、内容を実感をもって身につけられます。

2. 「任せる」だけでなく「確かめる」力がつく

AIが作ったコードは、正しそうに見えても間違っていることがあります。テストの書き方や結果の確かめ方を学び、AIが作ったものを自分で判断できるようになります。

3. よくある失敗から、上手な使い方を学べる

指示があいまい、何度も修正を繰り返す、確かめずにそのまま使うなど、AIを使った開発でよくある失敗をいくつかのパターンにまとめ、それぞれの避け方を具体的に説明します。

想定研修時間

7時間 × 2日間 (変更が可能です)

AI駆動開発研修(2日間)カリキュラム

下記、研修カリキュラムを元に、時間調整などのアレンジにも対応しております。お気軽にご相談ください。

1日目

1. AI駆動開発とは 【ゴール】AI駆動開発の考え方と、AIと一緒に働くときの基本姿勢を理解する
  • AI駆動開発とは何か
  • AIの役割はどう変わってきたか
  • 従来の開発との違い
  • AIが得意なこと・苦手なこと
  • なぜ今、AI駆動開発を学ぶのか
  • AIと一緒に働くときの基本姿勢
2. Claudeとは 【ゴール】Claude Codeの仕組みを理解し、起動して基本操作ができる
  • ClaudeとClaude Codeの違い/Claude Codeを使える場所
  • Claude Codeをインストールして起動する
  • 最初の仕事を頼む:メモ帳アプリを作る
  • チャットボットとエージェントの違い
  • エージェントループとツール
  • パーミッション(許可確認)の基本
  • トークンとコンテキストウィンドウ
  • ワーク:メモ帳アプリを確かめ、出発点を記録する
3. コンテキストウィンドウとセッション管理 【ゴール】コンテキストの状態を意識し、セッションを適切に管理できる
  • なぜコンテキスト管理が重要なのか
  • コンテキストが汚れると何が起きるか
  • セッションとは
  • リセット・圧縮・巻き戻し(/clear・/compact・/rewind)
  • 早めに、こまめに方向修正する
  • 長い出力を、メインの会話に入れない
  • コンテキスト管理の判断フロー
4. コーディング 【ゴール】意図どおりの結果を得られる、具体的で検証可能な指示を出せる
  • プロンプトとは/新しい同僚への依頼を想像する
  • 具体的な指示の4つの型とチェックリスト
  • 情報を直接渡す/検証手段を一緒に渡す
  • 「成功した」ではなく「証拠」を求める
  • 作業を小さく分けて頼む
  • 大きな機能は「インタビュー」から始める
  • ワーク:曖昧な指示と具体的な指示の結果を比べる
5. コードリーディング 【ゴール】AIを相棒にして、既存コードを効率よく正しく読み解ける
  • コードは、書くより読むことの方が多い
  • AIはコードリーディングの強力な相棒
  • 先輩エンジニアに聞くように質問する/目的別の質問のしかた
  • 調査の範囲を絞る
  • AIの説明を鵜呑みにしない
  • 読んだ結果をドキュメントに残す
  • コラム:「なぜ」を歴史から探る
  • ワーク:不具合を探して記録する
6. コマンド実行 【ゴール】パーミッションを設定し、コマンド実行を安全にAIに任せられる
  • Claude Codeはコマンドを実行できる
  • パーミッションとは
  • パーミッションルール:allow / ask / deny
  • パーミッションモード
  • Gitの操作を任せる
  • コマンド実行を安全に任せるための心得
  • ワーク:許可・確認・拒否のルールを設定する
7. テスト 【ゴール】テストでAIが書いたコードの正しさを確かめ、不具合を再現テストから直せる
  • 「もっともらしい」コードの罠
  • テストとは何か/テストケースの考え方
  • Claudeにテストを書かせる
  • バグ修正は「再現するテスト」から
  • テスト駆動開発(TDD)とAI
  • テストが本当に効いているか確かめる/レビュー用サブエージェント
  • コラム:AIがコードをレビューする時代
  • ワーク:再現テストを書いてから不具合を直す

2日目

1. プランモード 【ゴール】いきなり書かせず、計画を立ててレビューしてから実装に進められる
  • いきなり書き始める問題点
  • プランモードとは
  • 4段階のワークフロー
  • 計画をレビューする観点
  • プランモードを使うべきとき、使わなくてよいとき
  • 計画をファイルに残す
  • 考える深さは言葉ではなく設定で決める
  • ワーク:計画を作らせ、レビューして修正する
2. CLAUDE.md 【ゴール】プロジェクトの前提や決まりをCLAUDE.mdに書き、育てていける
  • Claudeは毎回「初日の新人」
  • いつCLAUDE.mdに追記するか、何を書くべきか
  • 検証できるほど具体的に書く/書き方の例
  • 配置場所の種類
  • 便利な機能
  • 指示が守られないとき
  • メンテナンスのコツ
  • ワーク:これまでの経験からCLAUDE.mdを育てる
3. CLIとMCP 【ゴール】CLIツールやMCPで、外部のツールやサービスとClaudeをつなげられる
  • コピー&ペーストの限界
  • CLIツールでつなぐ
  • MCPとは
  • MCPサーバーを追加する
  • 注意点
  • CLIとMCPの使い分け
4. フック 【ゴール】フックで、守らせたいルールを確実に強制できる
  • 「お願い」では足りないとき
  • フックとは/発火するタイミング(イベント)
  • 設定ファイルの書き方
  • フックが受け取る情報と、終了コード
  • ファイルを保護する
  • Claudeに書かせたフックを確かめる
  • フックを作るときの注意点
  • ワーク:機密ファイルと重要ファイルを保護する
5. スキル 【ゴール】繰り返す手順をスキルにまとめ、再利用できる
  • 同じ手順を何度も貼り付けていませんか
  • スキルとは
  • スキルを作る/呼び出し方
  • カスタムサブエージェント
  • 仕組みの使い分け
  • コラム:プラグイン
  • ワーク:手動で呼び出す手順スキルを作る
6. ループを設計する 【ゴール】人が口を出さなくてもAIが作業を完了まで進めるループを設計できる
  • 「指示する人」から「ループを作る人」へ
  • ループ設計の5つの問い
  • 「完了」を機械で判定できる形にする
  • Stopフックでループを強制する
  • 止める条件と、フィードバックの質
  • ずるい合格を防ぐ
  • claude -pで回す/コラム:並列で回す
  • ワーク:不具合を、人が口を出さずに直し切るループを作る
7. 振り返りと総合演習 【ゴール】よくある失敗パターンを振り返り、学んだ内容を組み合わせて新機能を最初から最後まで作り切れる
  • 失敗パターンを振り返る
  • (ごちゃ混ぜセッション/修正の繰り返し/曖昧な指示/信頼して検証しない/無限探索/AIの説明を鵜呑みにする/本番環境や機密情報を任せる/テストを「合格させる」修正/計画なしの大改造/書きすぎたCLAUDE.md)
  • 理解しないまま採用する
  • ワーク:総合演習:新機能を最初から最後まで作る
  • (インタビュー → 計画 → テスト → 実装 → レビュー → 検証の一連の流れを実践)
  • セルフチェック

研修金額

「料金一律」の明瞭価格で一社研修を実施することができます。想定研修時間と概算人数の情報のみで見積りをすぐにお送りします。

  • 後からの人数変更も無料で対応しています
  • 時間調整等のアレンジにも追加料金はかかりません
  • オンライン研修でも追加料金無し。急遽変更でも料金変わらず対応可能です

AI駆動開発研修(2日間)参加者の必須条件

プログラミングの基礎知識があること(言語は問いません)

講師派遣が可能な地域

日本全国およびオンラインで研修を提供中
北海道,青森県,岩手県,宮城県,秋田県,山形県,福島県,茨城県,栃木県,群馬県,埼玉県,千葉県,東京都,神奈川県,新潟県,富山県,石川県,福井県,山梨県,長野県,岐阜県,静岡県,愛知県,三重県,滋賀県,京都府,大阪府,兵庫県,奈良県,和歌山県,鳥取県,島根県,岡山県,広島県,山口県,徳島県,香川県,愛媛県,高知県,福岡県,佐賀県,長崎県,熊本県,大分県,宮崎県,鹿児島県,沖縄県

AI駆動開発研修(2日間)のよくあるご質問

よくあるご質問の一覧>

関連研修情報

当ページの研修はAI駆動開発研修(2日間)の一社研修です。その他の研修や関連研修は下記より確認ください。

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