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。 研修でのコワークの様子（ＪＢＣＣ株式会社での実施風景） ▼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