AI駆動開発入門

IT基礎知識中級全8レッスン約200分

公開日：2026年7月5日

コース概要

AI 駆動開発は、便利なツールが増えた、という話ではありません。誰が何を書き、誰が何を確認し、どこに責任を置くか——開発プロセスの前提そのものが再設計されつつあります。本コースは、GitHub Copilot・Claude Code・Cursor・Devin など 2026 年 7 月時点で選択肢となる AI 駆動開発ツールを、個別ベンダーの深追いではなく「タブ補完型・エージェント型・自律型」の 3 分類フレームで整理し、ルールファイル運用・テスト戦略再設計・MCP 応用・セキュリティとガバナンス・コスト設計・組織導入までを 8 レッスンで扱います。エンジニアが自分の手元で使いこなす作法と、テックリード・PM が組織に導入する設計の両輪を、同じコースで学べる構成です。

学習の流れ

前半 4 レッスンで「使い方の骨格」を固めます。レッスン 1 で 3 分類フレームと本コースの守備範囲を提示し、レッスン 2 でツール地図と選定軸を、レッスン 3 でコード生成タスク特化のプロンプト設計を、レッスン 4 で同期型と非同期型（Copilot Coding Agent・Copilot Workspace・Claude Code・Devin）の使い分けを扱います。中盤のレッスン 5 で AGENTS.md／CLAUDE.md 中心のルールファイル運用、レッスン 6 でテスト戦略の再設計と AI コードレビューを扱います。後半のレッスン 7 で MCP 応用とセキュリティ・ガバナンス、レッスン 8 でコスト設計・DORA メトリクスによる ROI 測定・組織導入 4 段階・キャリアと学び方まで踏み込みます。全 8 レッスン・約 200 分の構成です。

このコースで学べること

✓ AI 駆動開発ツールを「タブ補完型・エージェント型・自律型」の 3 分類で位置づけられる
✓ エディタ内蔵・CLI・IDE 統合 OSS・クラウド自律の各タイプを、選定軸（同期／非同期・エディタ密度・OSS 度・データ扱い）で使い分けられる
✓ コード生成タスク特化のプロンプト設計と、失敗パターン 5 種の識別ができる
✓ AGENTS.md・CLAUDE.md などのルールファイルを「コードの一部」として設計・運用できる
✓ AI が実装とテストを同時に書く循環問題を回避するテスト戦略が組める
✓ MCP を開発ワークフローに応用し、セキュリティとガバナンスを設計できる
✓ DORA メトリクスや SPACE フレームワークを使って AI 駆動開発の ROI を測定できる
✓ 組織導入 4 段階と、定着で 8 割詰まる構造への対応を設計できる

対象者

AI 駆動開発を自分で使いこなしたいエンジニア（ジュニア〜中堅）と、AI 駆動開発を組織に導入・定着させたいテックリード・PM・情シスの両軸。GitHub Copilot・Claude Code・Cursor といったツール名は聞いたことがあるレベル以上を想定

講師紹介

柏木千尋（かしわぎちひろ）

AI 駆動開発コンサルタント／元グローバルテック企業シニアフルスタックエンジニア／元 AI プロダクトスタートアップ CTO

新卒でグローバル大手テック企業の東京拠点にフルスタックエンジニアとして 2014 年に入社。開発者向けプラットフォームチームで 8 年、うち 3 年間は Developer Relations を兼任し、エディタ拡張機能の開発と技術記事執筆・カンファレンス登壇を担当した。2022 年に国内 AI プロダクトスタートアップに CTO として参画し、3 年間で 5 → 30 名規模まで拡大するプロセスで、Copilot・Cursor・Claude Code の全社導入設計、AGENTS.md／CLAUDE.md 中心のリポジトリ設計、社内 MCP サーバー構築、AI コードレビュー導入を主導した。2025 年に独立し AI 駆動開発コンサルティング事務所を設立、現在は国内中堅〜大手 5 社の伴走・研修を並行している。信条は「AI 駆動開発はツール操作ではなく、開発プロセスの再設計である」

受講される方へのメッセージ

「AI 駆動開発は、便利なツールが増えた、という話ではありません。誰が何を書き、誰が何を確認し、どこに責任を置くか——開発プロセスの前提そのものが再設計されつつあります。本コースでは 2026 年 7 月時点の landscape を踏まえ、エンジニアが自分の手元で使いこなす作法と、テックリード・PM として組織に導入する設計の両輪を、8 レッスンで整理します。ツールの名前を覚えることが目的ではなく、次の 3 年間に何が起きても『判断できる自分』を育てることを目指します」

レッスン一覧

このコースの用語集（83語）

アンチパターン（あんちぱたーん）: 避けるべき運用パターンの総称。本コースではルールファイルの「長すぎる／更新されない／複数ツール向けを 1 か所に押し込む」の 3 つを扱う。 → レッスン 5
API 幻覚（えーぴーあいげんかく）: AI が「もっともらしいがドキュメントに存在しない」メソッドや引数を書く現象。学習データの古さや推測補完が原因で、正しい API 仕様や型定義を添付することで大幅に減らせる。 → レッスン 3
委譲: AI 駆動開発の第 3 世代（2024〜2026 年）の特徴。Issue や仕様書を渡すと AI がバックグラウンドで実装を進め、Pull Request として返す非同期スタイル。 → レッスン 1
エディタ内蔵型: コードエディタや IDE の中に AI 機能が組み込まれているタイプ。GitHub Copilot・JetBrains AI Assistant・Cursor・Windsurf が代表例。 → レッスン 2
エディタ密度: AI 駆動開発ツールの選定軸の 1 つ。エディタと AI の統合の深さを表し、高密度なほど UI の一部として溶け込む。 → レッスン 2
エージェント型（えーじぇんとがた）: AI 駆動開発ツールの 3 分類の 1 つ。対話しながら実装を進め、AI がリポジトリ内でファイル編集・コマンド実行を担う。Cursor Composer・Windsurf Cascade・Claude Code などが代表例。 → レッスン 1

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