カリキュラム
| 分類 | 単元名 | 学習の内容と到達目標 | 学習時間 |
|---|---|---|---|
| 学習 | バイブコーディング演習 | AIを活用したバイブコーディングの有用性と、製品開発における限界(エンタープライズ・ギャップ)を正しく理解する。 | 5.0時間 |
| 学習 | 仕様駆動開発1 | 人間が品質のコントロール権を100%掌握するための「仕様駆動開発(SDD)」と上流設計プロセスを修得する。 | 5.0時間 |
| 学習 | 仕様駆動開発2 | 定めた詳細仕様書や開発憲法(CLAUDE.md)をインプットとし、AIエージェント(Claude Code等)を活用した自律実装・テスト自動化・自己修復(Self-Healing)プロセスを修得する。 | 5.0時間 |
| 演習 | パーソナル習慣化・タスク管理アプリ開発 | 仮想プロジェクトでの演習。フロントエンド主体のWeb開発における「要求定義からモバイル対応画面の構築、デプロイ、実機(スマホブラウザ)での動作確認」までの基本サイクルを迅速に回す手法を習得する。 | 15.0時間 |
| 演習 | 社内備品・貸出管理システム開発 | 仮想プロジェクトでの演習。Webシステム開発におけるデータベース設計(CRUD処理)と基本業務ロジックの構築において、AIを活用した仕様駆動開発(SDD)の基礎プロセスを習得する。 | 15.0時間 |
| 演習 | 店舗・施設向け オンライン予約システム開発 | 複数画面の連携や「予約重複の防止」といった複雑なビジネスロジックを伴うWebシステムにおいて、AIを用いた正確な仕様策定と例外処理の実装力を養う。 | 15.0時間 |
| 演習 | 競合他社調査・分析ダッシュボード開発 | 外部APIによるデータ自動収集と、AI(LLM)による情報要約・比較判定ロジックを組み合わせた、高度な「AIネイティブWebアプリケーション」の開発・運用手法を習得する。 | 15.0時間 |
| 演習 | 社内ナレッジ検索ツール開発 | AI技術(RAG/ベクトル検索/LLM API)を既存のシステム構造へ安全に統合するアーキテクチャの設計から運用まで、総合的なAI駆動開発の実践力を確立する。 | 15.0時間 |
受講生の声
「質問に対して、丁寧に答えてくれました。」
「学習の履歴が見れるのはとても便利でした。一覧にも理解度を表示してもらえたら、どこをやり直すべきかが把握しやすくなると思いました。」
「学習画面を開いた時、左側にすべての学習内容が表示されていて、どこを学習しているかが分かりやすかった。」
「演習内容が実際の業務に近い形でとてもためになった。実務に近い形なので、私としては少し難しく感じた。」
費用(税抜)
- 受講料
- 600,000円(税抜・一括)
- 入学料
- 0円
- 給付対象外経費
- なし
受講者となるための要件
- ・基本的なPC操作スキル
- ・CLI、Git、Dockerの利用経験(任意)
受講の利便性
- 社会人に対する受講のしやすさを高める工夫
- eラーニングを活用し、いつでも受講可能
- 受講者に対するサポート体制
- 学習アドバイザーを1名配置し、随時メールにて相談対応
講座の詳細情報
以下を実行する能力を身につけ、生成AI活用およびシステム開発の効率化を推進できる人材を育成する。
- ・AIツールを活用して要件定義・設計(PRD、画面ワイヤーフレーム、仕様書作成)を高速化し、仕様駆動開発(SDD)の標準フローを構築・実践できる。
- ・バイブコーディングやAIによる自動テスト生成(単体・結合・E2Eテスト)を取り入れ、品質を担保しながら迅速なシステム実装を行うことができる。
- ・外部API連携やLLM(大規模言語モデル)・RAG(検索拡張生成)などのAI技術を、業務要件に応じて安全かつ実務的にWebシステムへ統合・実装できる。
- ・Dockerを用いたコンテナ化やCI/CDによるデプロイ自動化、バッチ処理等の運用設計を含めた開発フルサイクルを一気通貫で主導・推進することができる。
(1)到達目標に対する技術・知識の到達度の把握・測定方法
- ・演習における仮想プロジェクトの各プロジェクトについて成果物を作成
- ・提出された成果物について、審査を実施
(2)修了認定の判断基準
定量データの自動計測(品質・構造の評価)
- ・テストカバー率:自動生成・作成されたテストの網羅率が80%以上
- ・品質:Linter/Formatterのエラーが0
- ・CI通過率:GitHub Actions等のCI/CD成功率が70%以上
ルーブリック評価(思考・プロセスの評価)
- ・仕様化の精度:PRD、ER図、シーケンス図が、非機能要件やエッジケースまで考慮された内容になっているか
- ・AI統制力(ガードレール設定):開発憲法やRFC仕様を適切に構築し、AIの出力ブレを制御できているか
- ・コード監査(Git Diff)履歴:AIコードを丸呑みにせず、Gitの差分レビューを通じて自ら手直し・監査を行ったログが存在するか
※上記基準を満たない場合は、レビュー後再提出。合格するまで実施。
- 実施機関名称
- 株式会社ナンバーワンソリューションズ
- 代表者名
- 面来 哲雄
- 所在地
- 〒150-0013 東京都渋谷区恵比寿1丁目8-11 スカイエビスビル6F
- 連絡先
- 03-6412-8470(受付時間:平日10:00〜18:00)
- 実施方法
- オンライン(eラーニング「さとりエンジン」による自習)
お申し込み
下記フォームより、お申し込みを受け付けています。