ISSUES
動いた。でも、
なぜ動くのかは説明できない。
AIが書いたコードは動きます。ただ、なぜその実装になったのかを追えないまま増えていくと、 直せないコードと、気づけない脆弱性が残ります。
レビューしようにも、AIが出す差分が読み切れない
動かなくなったとき、どこから手をつければいいかわからない
どこまでAIに任せていいか、チームで基準が揃っていない
GOAL
研修後に残るのは知識ではなく、
自分で作れるという手応えです。
仕組みを理解する
コンテキスト、記憶の扱い、計画の立て方。中で何が起きているかを知ると、指示の通りやすさが根本から変わります。
安全に統合する
差分レビュー・最小権限・環境隔離を前提に、出力を検証してから取り込む。この一線を手癖にします。
公開までやり切る
小さなWebアプリを認証・DB連携まで広げ、実際にデプロイする。動かして初めて分かることを取りに行きます。
MECHANISM
Claude Code の中で、何が起きているのか。
エージェントがやっていることは、突き詰めればこの往復です。 どこで何を判断しているかがわかると、指示の出し方が変わります。
読む
必要なファイルを探して読み込む
計画する
何をどの順で変えるか決める
変更する
ツールを呼んで実際に手を入れる
検証する
動かして結果を読み、次を決める
このループを成立させている仕組みを、ひとつずつ分解します。
コンテキストウィンドウ
一度に持てる情報の上限。会話が長くなると精度が落ちる理由と、圧縮で何が失われるのか。
記憶の設計
セッションをまたいで残るものと、消えるもの。前提をどこに、どう書いておくと効くのか。
計画と実行の分離
なぜ先に計画を立てさせるのか。確認してから走らせる進め方が、手戻りをどれだけ減らすか。
権限モデル
どのツール実行を許可し、どこで承認を挟むか。この設計が、そのまま事故の起きにくさになる。
拡張の仕組み
MCP で外部ツールに繋ぐ、Skills で手順を再利用する、サブエージェントでコンテキストを分ける。
挙動のクセ
どんな考え方で計画を立て、どこで詰まり、何を勝手にやるか。クセを掴むと指示が通る。
※ 対話型・補完型を含めたツール全体の地図を先に描くため、Cursor や GitHub Copilot を使う場合にも判断基準はそのまま応用できます。
INSTRUCTOR
研修資料を作る人ではなく、
毎日AIでコードを書いている人が教えます。
原理を説明できる人にしか、
「なぜそうするのか」は教えられない。
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。
研修で扱う技術は、すべて自社プロダクトで実際に使っているものです。このコーポレートサイトも、研修と同じ構成で作っています。
全12モジュール、すべて代表の吉田が登壇します。外部講師への委託はありません。
PRINCIPLES
手を動かす前に、この3原則を体に入れる。
事故のほとんどは、この3つのどれかを飛ばしたときに起きます。
変更点を必ず読んでから取り込む
読めない量を一度に出させないことも含めて設計します。
権限は最小限にする
事故が起きたときの被害範囲を、最初から小さくしておきます。
隔離した環境で動かす
自分のPCと本番環境を、実験の場から切り離します。
CURRICULUM
全12モジュール ── 地図から公開まで
セキュリティは章を分けて2回、実践は3回。理解と手を動かす時間が交互に来る構成です。
AIコーディングツールの地図
対話型／補完型／自律型の違い、ローカルLLM
Claude Code の仕組み
エージェントループ、コンテキストと記憶、計画と実行の分離
秘密情報を安全に扱う
APIキー／.env、シークレット管理の基本
Next.js / Tailwind CSS
なぜAIコーディングと相性が良いのか
Docker ── 安全に失敗できる箱
コンテナの仕組みと、守るべき3原則
実践① 対話して画面を作る
会話で仕様を固めてから、粒度を分けて実装する
AI特有の脅威と防御
プロンプトインジェクション、悪意のあるパッケージ
実践② 認証とデータベース連携
BaaS、Firebase Auth / Firestore 入門
MCP / スキル入門
外部ツールと繋ぐ仕組みと、その注意点
実践③ 作り込みとデバッグ
ハルシネーション対処、テストの基本
デプロイして公開する
Vercel、公開時の環境変数の取り扱い
各自のアプローチ共有
仕様書と指示の出し方で、何が変わったか
DIFFERENCE
「プロンプトの書き方」を習っても、
作れるようにはなりません。
一般的な生成AI研修との違いを整理しました。
| 一般的な生成AI研修 | 本研修 | |
|---|---|---|
| 学ぶ範囲 | プロンプトの書き方、ツールの操作 | Claude Code の内部構造と動作原理 |
| 講師 | 研修を本業とする講師 | AI駆動開発を本業とする事業者 |
| セキュリティ | 概論に触れる程度 | 章を分けて2回。脅威と防御を実践 |
| 到達点 | 使えるようになる | なぜそう動くのかを説明でき、作って公開できる |
| 残るもの | 受講証と資料 | 自分の手で動かしたWebアプリ |
| 助成金 | 汎用的な内容は令和8年8月から対象外 | 職務に直接必要な技術として要件を満たす設計 |
カリキュラムは御社の技術スタックに合わせて調整します。
まず相談するFORMAT
実施形式
開催パターン
全6回・各回2時間（オンライン）
週1回ペースで約1.5ヶ月。回の間に手を動かす時間が取れるため定着しやすい進め方です。
2日間集中・合計12時間（対面）
短期間で立ち上げたい場合。京都・関西圏を中心に対応します。
扱う技術
- 提供物
- 講義パートの資料（PDF）
- ご準備
- PC（RAM 16GB以上を推奨）
※ 既存スタックに合わせた差し替えも調整可能です。
SUBSIDY
実質負担25%で、導入できます。
厚生労働省「人材開発支援助成金」の対象となる内容です。本研修は合計12時間で、 助成要件である「10時間以上のOFF-JT」を満たす設計になっています。
※ 中小企業の場合。大企業は経費助成60%。
経費助成
75%
研修費用に対して。大企業は60%。
賃金助成
1,000円
受講者1人・1時間あたり。大企業は500円。
申請の順序を間違えると、受給できません。
訓練計画届は、研修開始の1ヶ月前までに労働局へ提出する必要があります。 提出前に研修を始めてしまうと、その時点で対象外です。日程が固まる前にご相談ください。
※ 助成率・要件は制度改正により変更されます。最新の要件は厚生労働省または管轄の労働局にご確認ください。
※ 申請手続きは受講企業さまが行うものです。支給の可否は労働局の審査により、受給を保証するものではありません。
FAQ
よくある質問
プログラミング未経験でも受講できますか？
コードを読み書きする方を対象にした内容です。前提知識に合わせたカリキュラムの調整はご相談ください。