ジェネラティブエージェンツ、ハーネスエンジニアリングに対応し たAI駆動開発研修「AIコーディング実践講座・アドバンス」提供開始
「ハーネスラボ」でのチーム実習を通じ、AIエージェントによる開発結果の評価からハーネスの改善までを1日で習得する研修プログラム

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、開発マネージャー・開発リーダーを対象とした法人向け研修「AIコーディング実践講座・アドバンス」の提供を開始しました。
本講座では、チームで決めた開発方針や品質基準をAIエージェントの作業に反映する「ハーネスエンジニアリング」を、講義と当社独自の実習環境「ハーネスラボ」でのチーム実習を通じて1日で学びます。
▼AIエージェントをチーム開発に活かすうえでの課題
Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントの普及により、コードの実装やテストをAIに任せられるようになりました。しかし、個人の作業が速くなっても、チーム全体の開発が同じように進むとは限りません。AIエージェントをチームで活用する現場では、次のような課題が生じています。
課題①:チームの設計方針や品質基準をAIエージェントに守らせる方法が分からない
AIエージェントの動作や作業結果は、モデル自体の性能だけでなく、エージェントが参照する情報や使うツール、実行環境に大きく左右されます。チームで決めた方針を個別の指示で都度伝えるだけでは、エージェントの作業に安定して反映させることは困難です。
課題②:AIの開発結果を見て、チームで何を話し合い、何を改善すればよいか分からない
同じ開発結果を見ても、機能の動作を重視する実装者と、将来の改修や日々の運用を考える担当者とでは、気になる点が異なります。エージェントに任せる作業が増えるほど、どこまで任せるか、何をもって完了とするかといった判断を、担当者ごとではなくチームで合意しておく必要があります。
課題③:個人の作業は速くなったが、レビューや手戻りに時間がかかる
設計の意図や品質基準が伝わらないままAIによる実装が増えると、レビューや手戻りの負担がほかのメンバーに集中します。指示を出した本人は十分だと考えていても、レビューで前提の違いに気づいて実装をやり直せば、チーム全体ではかえって時間がかかる場合もあります。
▼リニューアルの3つのポイント

「AIコーディング実践講座・アドバンス」は、AIエージェントが安定して働ける環境を整える「ハーネスエンジニアリング」を、講義とチーム実習を通じて学ぶ法人向け研修です。ハーネスとは、AIモデルを取り巻く外部の仕組みのことで、開発チームが主に調整するのは、CLAUDE.mdやAGENTS.mdといった指示ファイル、スキル、フック、MCPによるツール連携、実行環境など、利用者側で用意する「ユーザーハーネス」です。本講座の主な特徴は次のとおりです。
1. ハーネスの役割と構成を理解する
講義では、エージェント側の仕組み(エージェントハーネス)と、利用者が用意する情報・設定・実行環境(ユーザーハーネス)の違いを学びます。自社の開発現場に取り入れる際に何を準備すればよいかを考える基礎を身につけます。
2. 「ハーネスラボ」で、開発結果から改善点を考える
ハーネスラボは、ユーザーハーネスの編集からAIエージェントによる開発、実行結果の確認までをWebブラウザ上で行える、当社独自の実習環境です。ラボ内の開発エージェントは、実装担当と検証担当のエージェントを組み合わせて開発と検証を繰り返す「ループエンジニアリング」によって、安定して動作するよう調整されています。
受講者は、動作するアプリケーションや検証結果、作業記録を見ながら、エージェントに伝わっていなかった前提や判断基準を考えます。ユーザーハーネスを見直すことで開発の進み方や成果物がどう変わるかを確かめます。
3. チームで改善を話し合い、合意する
実習は3〜4名一組のチームで行います。同じ開発結果を見ても評価や着眼点が異なる理由を話し合い、何を直すか、どの基準で判断するかを合意します。結論と理由をユーザーハーネスに記録することで、チームがなぜその設計を選んだのかという背景をエージェントにも伝えられます。本講座では、こうした判断をメンバーとすり合わせる経験を重視しています。
▼受講事例
株式会社ベリサーブ様

株式会社ベリサーブは、ソフトウェアテスト・品質関連事業を展開するQA(品質保証)専門企業です。1983年にソフトウェア検証サービスを開始して以来、40年以上にわたり、スマートフォンや自動車、航空機、エンタープライズシステムなど幅広い領域で製品やシステムの品質向上を支援してきました。現在は「AI × QA」を軸に、AI時代の品質保証と人材育成を推進しています。
AIエージェントの品質保証に携わる機会が今後増えると見込む同社は、AIエージェントがどのように作られ、動き、振る舞うかを理解することを、これからのQAエンジニアに必要な素養と位置づけています。一方で、約2,000人のQAエンジニアへこの知識を広げるには、自社だけでは整えにくい体系的なカリキュラムが欠かせません。そこで、その役割を当社の「AIエージェント開発者養成講座」と「AIコーディング実践講座・アドバンス」に求め、これまでに役員や上級管理職、技術スペシャリストなど延べ約30人が受講しました。
同社は、AIエージェントの品質保証で今後主要な活動になるのはモニタリングだと見ています。本講座を受講した狙いは、エージェントに変更を加えた後の振る舞いを観測し、改善につなげる流れを実際に体験することでした。演習では受講者が3〜4人のチームに分かれ、ハーネスラボを使ってこの流れを繰り返しました。
株式会社ベリサーブ ご担当者様からのコメント
「ハーネスラボを使った演習では、チームで同じエージェントの実行結果を確認しながら『何が足りないか』『次にどう修正するか』を議論し、改善のサイクルを繰り返しました。実習のための専用システムまで作り込まれており、AIエージェントを専門とする企業ならではの研修だと感じています。」
「講座を通じて、ハーネスが担う役割や事前に用意すべきものを具体的に理解でき、社内のAIエージェント開発やお客様へのAIエージェントのQA提案を以前より説得力を持って進められるようになったと感じています。立場の異なるメンバーが同じ体験をしたことで認識のずれが解消され、社内の議論も速く進むようになりました。」
事例詳細:「AI時代、QAの役割はどこまで広がるのか。ベリサーブが進める品質保証と人材育成」
▼本講座の資料を含むサービス資料一式のダウンロード
https://generative-agents.co.jp/contact/education-service/
▼講座概要
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講座名 |
AIコーディング実践講座・アドバンス |
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対象 |
AIを活用したソフトウェア開発を現場でリードする方、または開発プロセスの改善に携わる方 |
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前提知識 |
『AIコーディング実践講座』または『実践Claude Code入門』相当の知識と、コーディングエージェントを使った開発経験(学習・個人開発を含む) |
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日数・時間 |
法人向け個社研修(1日) |
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形式 |
講義とチーム実習 |
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主な内容 |
午前:ハーネスエンジニアリング・ループエンジニアリングの解説、ハーネスラボの使い方 午後:ハーネスラボを使ったチーム実習、AIの開発結果の確認とチームでの課題の整理、開発方針や品質基準を伝えるユーザーハーネスの作成・改善 |
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提供形態 |
現地開催のみ(当社が手配する会場、貴社会議室など) |
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参加人数 |
6名から |
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費用 |
サービス資料をご請求ください |
▼本講座の資料を含むサービス資料一式のダウンロード
https://generative-agents.co.jp/contact/education-service/
▼実績と専門性
当社は、AIエージェント開発・生成AI活用支援・企業向け研修を通じて、株式会社NTTデータ様、TISI株式会社様、ソリマチ株式会社様をはじめ、多くの企業のAI活用を支援してきました。関連研修の受講者は累計500名以上にのぼります。
■インタビュー記事
【株式会社ベリサーブ様】AI時代、QAの役割はどこまで広がるのか。ベリサーブが進める品質保証と人材育成
【NTTデータ イントラマート様】業務プロセス変革にAIを適用したい。NTTデータ イントラマートが選んだ実装知
【フォージビジョン株式会社様】クラウド・内製化支援のプロが、なぜAI研修を受けたのか
【JBCC株式会社様】「JBアジャイル ✕ AI」で開発現場の変革を加速
【株式会社NTTデータ様】先行する知見をチーム全体の力にーLLMアプリケーション開発技術の体系的習得
【TISI株式会社様】LLMアプリ開発研修実施の背景と今後への想い
【ソリマチ株式会社様】業務ソフトメーカーがAIエージェント開発で直面した現実
■出版書籍
2026.09.24 : LLMアプリケーション評価駆動開発 継続的に改善し運用していくための実践知
2026.03.26 :[入門]LLMアプリ開発―基本・LLMのしくみ・MCP・AIセキュリティ(技術評論社)
2025.12.26 : 実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法(技術評論社)
2025.08.25 : AWSのための生成AIアプリ構築実践ガイド(日経BP)
2025.07.17 : 現場で活用するためのAIエージェント実践入門(講談社)
2025.04.07 : Difyで作る生成AIアプリ完全入門(日経BP)
2024.11.09 : LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門(技術評論社)
2023.12.16 : その仕事、AIエージェントがやっておきました(技術評論社)
▼会社情報

株式会社ジェネラティブエージェンツ
株式会社ジェネラティブエージェンツは、AIエージェント技術を軸に、開発支援、コンサルティング、教育・研修サービスを提供するAIエージェントインテグレーターです。AIエージェント開発と現場導入の知見をもとに、企業の開発生産性向上とAI活用組織の構築を支援しています。
会社名: 株式会社ジェネラティブエージェンツ
英名: Generative Agents, Inc.
設立: 2024年3月14日
所在地: 〒160-0002 東京都新宿区四谷坂町10-10
代表者: 代表取締役CEO 西見 公宏
事業内容: AIエージェント技術・開発支援、コンサルティング、教育・研修サービスの提供
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