ジェネラティブエージェンツ、AI駆動開発を組織に定着させるための「AIエンジニアリングマスター研修」を本格展開

ソフトウェア開発チームを対象に5週間のプログラムでAI駆動開発をマスター。受講チームが関連する実コードベースを題材とすることで、リアリティのある学びを実現する。

株式会社ジェネラティブエージェンツ

2026年6月23日 10時00分

株式会社ジェネラティブエージェンツ（本社: 東京都新宿区、代表取締役CEO: 西見公宏）は、ソフトウェア開発チームを対象に、実システムのコードベースまたは新規システム開発を題材としてAI駆動開発を組織に定着させる実践型研修プログラム「AIエンジニアリングマスター研修」を2026年6月より本格展開します。

本研修は、ソフトウェア開発の一連のライフサイクル（要件定義、設計、実装、テスト、リリース）をAIがリードすることで、安全に高速化することを目的としています。先行してＪＢＣＣ株式会社様およびフォージビジョン株式会社様などが受講し、その効果の高さを実感されています。

▼AI駆動開発の課題は個人からチームへ

生成AIやClaude Codeなどのコーディングエージェントの普及により、コード生成、調査、テスト作成などの作業は大きく効率化しています。一方で、チーム開発で進める企業システムの開発現場においては、ツールの使い方だけでは解けない以下のような組織課題が顕在化しています。

課題①：AI活用がチームの標準プロセスになっていない

個人でコーディングエージェントを使えていても、チームの開発プロセスが合意できておらず、経営層・PdM・ドメイン担当者・開発者・運用担当者の間で、AIに任せる範囲や判断基準の共通認識が揃わず非効率なままである。

課題②：AIが参照できる情報資産とガードレールが未整備

既存コードベース、設計思想、業務制約、ドキュメントが分散しており、AIが継続的に参照できる情報源になっていない。機密情報、学習利用、権限管理などの不安も残り、実務での本格導入に踏み切れない。

課題③：AIの生成速度に、人とコストの仕組みが追いつかない

レビュー、テスト、品質担保、リリース判断の仕組みがAIの生成速度に追いつかず、人間側の作業がボトルネックになる。ツール利用も個人ごとに分散・重複しているうえ、トークン消費（コスト）が制御されておらず、チーム標準として最適化されていない。

AIエンジニアリングマスター研修は、こうした「組織実装の壁」に対して、実際のコードベースとチーム開発を題材にしながら、AIを前提とした開発の進め方を実践・定着させるプログラムです。

▼AIエンジニアリングマスター研修の特徴

「AIエンジニアリングマスター研修」は、実際の開発テーマとコードベースを用い、エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャー・意思決定者などの混成チームで受講可能。5週間でAI駆動開発を身につけます。

1. 実際のコードベース上で、AI駆動開発のオンボーディングを支援

研修の初期フェーズにおいて、ジェネラティブエージェンツの講師がコーディングエージェントを安全にオンボーディングするデモを実演・指導します。既存コードベースの理解、参照すべき情報の整理、AIに渡す制約やガードレールの設計など、実務導入でつまずきやすい初期課題の解決にコーディングエージェントをどう使えばよいか理解できます。

2. 要件や仕様の整理から設計・テスト・リリースまで一連の作業でAI-DLCを実践

AI駆動開発は、コード生成だけでは完結しません。本研修では、要件や仕様の整理、設計判断、実装、テスト、リリース判断までを一連の開発ライフサイクルとして扱い、AIをチーム開発に組み込むための型をAI-DLC(※)の考え方を用いて実践します。

※AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle / AI駆動開発ライフサイクル)

AI-DLCはAWSが提唱する、AIを開発プロセスの中心的な協力者・チームメイトとして位置づけ、SDLC全体を再構築するAI中心の開発方法論です。AIが計画を作成→明確化の質問→人間が重要な決定を検証→実装という考え方を中心に、開発速度・品質・開発者体験の向上を狙うアプローチです。

参考：AI-DLCとは何か？AIが主導し、人が支えるAI駆動開発ライフサイクル

3. エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャー・ドメインエキスパート・意思決定者を含む混成チームで参加

AIを開発プロセスに組み込むには、開発者だけでなく、要件や業務判断を担うメンバーも同じ前提を持つ必要があります。本研修では、プロダクトマネージャー、デザイナー、ドメインエキスパート、エンジニア、意思決定者など、職種をまたいだチームで参加することを推奨しています。

4. 5週間で機能開発・MVP開発・デモデーまで実施

本研修は5週間で構成されます。事前に研修のアセスメント（テーマの選定、目標設定）を実施した後、導入研修、コワーク、デモデーを通じて、新規システム開発ではMVP開発、既存システムでは1〜2個の機能追加を目標に進めます。研修後には、デモデーでの成果発表や、AI活用スキルサーベイ結果レポートを通じて、組織内での横展開に活用できる成果物を提供します。

当研修責任者のコメント

AI駆動開発の本質的なボトルネックは、コード生成そのものではなく、組織として何をAIに任せ、何を人が判断し、どう品質を担保するかにあります。実システムには、コード、設計思想、業務制約、レビュー基準、リリース判断が複雑に絡みます。

AIエンジニアリングマスター研修では、その現場の複雑さを避けず、参加企業のチームと一緒にAIを開発プロセスへ組み込み安全に高速に開発が回せるところまで伴走します。

研修の詳細を確認する

▼受講事例

受講事例1: ＪＢＣＣ株式会社

ＪＢＣＣ株式会社は、クラウド、セキュリティ、超高速開発を軸に企業のDXを支援するITサービス企業です。同社では、独自のアジャイル開発手法「ＪＢアジャイル」にAI-DLCを組み合わせ、開発現場でAIをどのように活かすかを検討していました。

受講前は、AIによる生成物をどう制御し、チームで共通認識をどう持つかが課題でした。研修を通じてAI駆動開発への理解とチームの共通認識が生まれ、受講後にはAI駆動開発を積極的に採用する方針が示されるなど、開発現場の変革が加速しています。

事例記事: https://generative-agents.co.jp/interviews/202606-jbcc

受講事例2: フォージビジョン株式会社

フォージビジョン株式会社は、受託開発を軸にAWS活用支援、内製化支援、画像解析、通信基盤構築まで手がけるテック企業です。同社ではAI CoEを立ち上げ、全社でAI導入を進める中で、ツールの乱立、AIへの信頼性のなさ、その中で高まり続けるレビューの負荷といった課題に直面していました。

研修を通じて、AIに何を任せ人が何を担うかの線引きや、AIに成果を出させる制約・ルール設計への理解が進みました。

事例記事: https://generative-agents.co.jp/interviews/202606-forgevision

▼研修概要

プログラム名	AIエンジニアリングマスター研修
対象	開発チーム（事業会社、システムインテグレーターなど）
期間	5週間（事前にアセスメントを実施）
参加人数	1チームあたり6〜10名程度（同時最大3チームまで）
推奨チーム構成	エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナー、ドメインエキスパート、ビジネスオーナーなどの混成チーム
題材	実プロダクトのコードベース、または新規プロダクト開発企画
主な成果物	デモデー報告、知見共有ドキュメント、AI活用スキルサーベイ結果レポート
機密情報の取扱い	守秘義務契約、利用環境、学習プライバシー設定などを事前に確認し、個社ごとの条件に合わせて進行
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