受講者満足度93%「AIに何を渡し、どこまで任せるか」-ジェイテックジャパン、企業向けAI活用セミナー実施

Microsoft MVP受賞のCTO高丘が講師・監修。AI活用の基礎から応用まで、現場で今日から実践できるAI開発・運用プロセスを紐解く

株式会社ジェイテックジャパン

2026年7月31日 17時00分

株式会社ジェイテックジャパン（本社：東京都、代表取締役社長：山口正貴、CTO：高丘知央、以下「J-Tech Japan」）は、2026年7月13日（月）福岡県内のシステム開発会社に「企業向け実践AI活用セミナー」を開催いたしました。

本セミナーでは、プロンプトの書き方からループエンジニアリングまで、組織として安全かつ効率的にAIを活用するための実践的ノウハウを提供いたしました。受講後アンケートでは満足度93%(※)、91%が「今後の業務でAI活用を拡大したい」という回答をいただきました。

(※)満足度93％の算出方法：4以上が 54人/58人、平均は4.52点/5点

セミナー開催概要

形式	ハイブリッド開催（現地対面＋オンライン生配信）
開催日	2026年7月13日（月）
対象	システム開発会社、エンジニア、マネジメント層
講師	J-Tech Japan CTO高丘（Microsoft MVP 3年連続受賞） J-Tech Japan 現役エンジニア、コンサルタント陣
費用	個別見積（企業ごとの課題・受講規模に応じたカスタマイズ研修）

学習内容ハイライト

リアルタイムで疑問を解消する双方向型講義：参加型コミュニケーションツールを使用することによって、オンライン参加者からもオンタイムで質問・感想を受け付け、受講者の「今知りたい疑問」をその場で解消しながら進行しました。

組織に合わせたカリキュラム設計：基礎的なプロンプト作成から、AIに質問させるGrill me、テスト自動化、インフラ運用まで、受講者のレベルやプロジェクト環境に最適化した柔軟な内容を提供しました。

受講後すぐに試せる、実践的なステップ：概念論にとどまらず、具体的なプロンプトの書き方やAI利用時のセキュリティルールなど受講直後から業務に適用できる実践的な内容となりました。

開発・運用の実務経験に基づく現実的なノウハウ：開発現場のリアルな課題（手戻り・レガシー環境・安全管理）に対し、現役エンジニアとしての実務経験に基づいた具体的な解決アプローチをお伝えしました。

学べる内容

前提（AIの基本姿勢）：AIは能力の「増幅器」という本質

AIは知識の代弁者ではなく良い習慣も悪い習慣も増幅する存在であることを前提に、AIの性能を最大限引き出すための「開発の土台づくり」と、作業に応じたモデル選定による費用最適化の手法を解説します。

基本（プロンプト＆コンテキスト）：指示と前提情報の具体化による手戻り削減

目的・制約・期待結果を構造化して伝えるプロンプト術に加え、仕様や関連コードなどの文脈（コンテキスト）やCLIを用いた最小コストでの連携方法を提示し、曖昧な指示による無駄な修正・処理を抑制します。

仕組み（ハーネス構築）：AIの誤回答や暴走を防ぐ「安全網」

プロンプトなどの文章だけに頼るのではなく、自動テスト（TDD）や検証枠といった「ガードレール（ハーネス）」をシステム側に構築することで、AIに安全に任せられる業務範囲を拡大します。

現場適用（レガシー対応）：既存コード・制約下での始め方

すぐにシステム変更ができない環境や自動テストがない現場でも、まずは「コードの読解・調査」からAIを活用し、新規・変更箇所から段階的に検証環境を広げていく現実的な導入手順をお伝えします。

発展（意図駆動開発・IDD）：意図を渡して自動周回させる最前線の開発へ

人間が細かな実装を1件ずつ指示・張り付くのではなく、「なぜ作るか・何を判断したか」という「意図（Intent）」を渡すモデルです。設計→タスク化→実装→テスト→PR作成→レビュー→承認までの一連の開発プロセスをAIエージェントに自律的に回させる（ループ）実務に即した、AIとの協働アプローチです。

応用（インフラ・オンプレ）：負担の大きい「ログ解析・障害特定」のAI活用

プログラム開発にとどまらず、手順書（SKILL.md）と安全な権限制限を活用し、複雑なサーバーログ解析や500エラーなどの原因特定・一次調査をAIに安全に代行させる手法です。

日常的にAIを活用する現場・マネジメント層から寄せられたリアルな声

「今まで漠然とAIに頼んでいたが、依頼文に目的や制約を明記する重要性がよく理解できた」

「テストを自動化したいと切実に思った」

「AI側から一つずつ質問してもらい、それらに答えていくことで必要な目的や成功条件を揃えていく、という手法も大変興味深かったため、自分でも実践したいと思った」

「SKILL.mdの活用についてチーム内でもっと話し合う必要があるのかなと感じた」

「手順書等を作ることにより継続的にログのチェック等を行うことができるということが分かりとても勉強になった」

こんなお悩みはありませんか？

【普及の課題】 AIツールを導入したものの、社員個人の裁量任せになっており社内共有が進まない

【手戻りの課題】 AIが出した回答やコードの手直し（レビュー）に時間がかかり、業務削減につながらない
【ルールの課題】 社内のスキル格差が大きく、共通のガイドラインや安全な利用ルールが整備できていない
【環境の課題】 レガシーシステムや自動テストがない環境で、どうAIを取り入れるべきかわからない