OVERVIEW
使い方は、すぐに覚えられる。
どこまで任せられるかは、仕組みで決まる。
Claude Code に頼めば、動くコードがすぐに出てくる。けれど、存在しないパッケージを使っていたり、テストのほうが書き換えられていたり、長い会話の途中で最初に決めたルールを忘れていたりする。AIに開発を任せ始めたチームでは、こうしたことが日常的に起きています。
これらは偶然の失敗ではありません。生成AIが確率的に「もっともらしい続き」を出す仕組みと、Claude Code がツールを使って作業を進める仕組みから、起きる理由を説明できます。理由がわかれば、どこまで任せられるか、何で確かめればよいかも決められます。
本セミナーでは、Claude Code が動く仕組みを、エージェントループ・コンテキスト・権限の観点から整理します。そのうえで、人が決め、AIに任せ、仕組みで確かめるという AI駆動開発の進め方をお伝えします。設計・テスト・レビューといった、これまで積み上げてきた開発の経験がそのまま活きる考え方です。
持ち帰れること
- Claude Code の中で何が起きているのか（エージェントループ・ツール・コンテキスト）の見取り図
- AIがよく間違えるパターンと、それが起きる理由
- CLAUDE.md・権限・フックの使い分け（「お願い」と「仕組み」の違い）
- AIに任せる範囲を、確かめる仕組みとセットで広げていく考え方
こんな方におすすめ
- Claude Code などのAIコーディングツールを、業務で本格的に使い始めたいエンジニアの方
- AIが出すコードをどこまで信用してよいか、判断に迷っているテックリードの方
- 受託開発・SIの現場で、AI駆動開発への切り替えを考えている開発責任者の方
- エンジニア向けの生成AI研修を検討している方
PROGRAM
主な内容
- 01
Claude Code の中で何が起きているのか
モデルが考え、ツールが手を動かし、その外側をハーネスが支える。エージェントループの仕組みを整理します。
- 02
AIがよく間違えるパターンと、その理由
存在しないパッケージ、テストの書き換え、長い会話でのルール忘れ。どれも偶然ではなく、仕組みから説明できます。
- 03
決める・任せる・確かめる
仕様とコンテキストは人が決め、差分・テスト・権限で確かめる。CLAUDE.md は「お願い」、権限とフックは「仕組み」です。
- 04
この先へ：MCP とサブエージェント
外部ツールとの接続や役割の分担。AIエージェントの仕組みを知ることが、次の開発の土台になります。
- 05
研修のご紹介・質疑応答
※ 講演と質疑応答の形式です。内容は一部変更になる場合があります。
SPEAKER
登壇者
吉田 琴乃／ 株式会社HRTheory 代表取締役
ヴェネツィア大学で AI・統計的推論・機械学習を専攻。シリコンバレーに2年滞在後、帰国して起業。現在は HR Tech SaaS「onBoardly®」の開発・運営を行いながら、AI 駆動開発を日々実践しています。
理論
コンピュータサイエンス修士
ヴェネツィア大学 Data Analytics and Management 修士課程修了。AI・統計的推論・機械学習を専攻。
実装
AI駆動開発の実務者
自社SaaS「onBoardly®」を、AIと共に開発・運用しています。
現場
事業者としての判断
シリコンバレーに2年。元・島津製作所 人事。
ENTRY
お申し込み
お申し込み後、参加URLをメールでお送りします（送信元：seminar@hrtheory.co.jp）。
前日と開始1時間前にも、リマインドメールをお送りします。