AIエージェント駆動開発 安全導入ラボ
AIにコードを書かせる前に、チームで安全に任せる仕組みをつくる。
AIエージェント駆動開発 安全導入ラボ
AIエージェント駆動開発 安全導入ラボは、開発チームがAIコーディングツールやAIエージェントを安全に使い始めるための実践型プログラムです。
生成AIを使えば開発は速くなりそう。でも、社内のコード、顧客情報、既存システムを扱う開発チームでは、個人の工夫だけで使い始めるのは危険です。AIが書いたコードを誰が確認するのか、どこまで任せてよいのか、レビューやCI/CDにどう乗せるのかを、チームで決める必要があります。
本プログラムでは、Issue、ブランチ、Pull Request、レビュー、CI/CD、テスト、セキュリティチェック、ナレッジ管理の流れに沿って、AIエージェントをどこに入れるかを整理します。単なる生成AI研修ではなく、実際の開発現場に近い形で「安全に任せるための設計」を行います。
このような企業・チームにおすすめです
- AIコーディングツールを個人利用からチーム利用に広げたい
- GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、Codexなどを試しているが、社内ルールが整っていない
- AIが作ったコードのレビュー品質やセキュリティが不安
- 開発スピードを上げたいが、属人化やブラックボックス化は避けたい
- AIエージェント導入について、開発部門、情シス、セキュリティ部門に説明できる材料がほしい
- PoCや新規事業開発で、AIを使った小さな検証サイクルを回したい
研修の3つの柱
1. Scope：AIに任せる範囲を決める
AIに任せてよいタスク、任せないタスク、条件付きで任せるタスクを分類します。ドキュメント更新、テスト追加、小さなリファクタリング、調査、PoCなど、自社の開発フローに合わせて現実的な導入範囲を整理します。
2. Guardrail：AI開発ハーネスで確認する仕組みをつくる
AIの出力をそのまま本番コードへ入れないために、レビュー、CI/CD、テスト、ブランチ保護、セキュリティチェック、承認フローを確認します。人間がどこで判断し、どの状態なら次へ進めるかを設計します。
3. Knowledge：判断と学びをチームに残す
AIとのやり取りや判断理由を、個人の画面の中で終わらせず、チームのナレッジとして残す方法を扱います。README、docs、PRテンプレート、AI議事録、申し送りメモなど、次の開発につながる情報の残し方を整理します。
研修で扱う内容
- AIエージェント駆動開発の現在地
- AI開発ハーネスの考え方
- AIコーディングで事故が起きやすいポイント
- AIに任せるタスク/任せないタスクの分類
- Issue、Pull Request、レビュー、CI/CDに乗せる考え方
- リポジトリ指示、README、docs、PRテンプレートの整備
- secret scanning、lint、test、依存関係チェックなどの確認
- AIが作ったPRを見るレビュー観点
- チーム用AI利用チェックリスト作成
- 30日以内に試す導入実験の設計
実務に近い流れで、研修後すぐに試せます
自社の開発チームで起きている課題、使っている開発ツール、AI利用状況をもとに進めます。社内リポジトリを直接扱えない場合でも、サンプルリポジトリや仮想ケースを使って、実務に近い判断の練習ができます。
研修後には、AIを入れるかどうかの一般論ではなく、「まずどのタスクで試すか」「どこで人間が止めるか」「誰に説明するか」まで整理された状態を目指します。
プログラムの流れ（例：半日版）
事前ヒアリング
開発体制、利用ツール、現在のAI利用状況、社内ルール、禁止事項、期待する成果を確認します。
1. オリエンテーション・現在地整理
AIエージェント駆動開発の全体像を確認し、自社チームで起きている不安や期待を整理します。
2. タスク分類ワーク
普段の開発タスクを、AIに任せる、任せない、条件付きで任せる、に分類します。
3. 開発フローへの組み込み設計
Issue、ブランチ、Pull Request、レビュー、CI/CD、テスト、セキュリティチェックのどこにAIを入れるかを整理します。
4. チェックリストと次アクション作成
チームで使うAI利用チェックリストと、30日以内に試す小さな導入実験を決めます。
1日版について
1日版では、半日版の内容に加えて、サンプルリポジトリまたは安全な検証用リポジトリを使った演習を行います。リポジトリ指示、PRテンプレート、レビュー観点、テストやセキュリティチェックの整備まで踏み込みます。
実施概要
- コンテンツ提供者： 田中正吾（1ft-seabass）
- 実施場所： オンライン、企業内実施、会場手配での対面実施に対応
- 対象人数： 3〜10名程度
- 所要時間： 半日版 3.5〜4時間、1日版 6〜7時間
- 対象者： 開発責任者、テックリード、DX推進担当、情シス、開発基盤担当、新規事業PoC担当
- 成果物： AIに任せるタスク分類、AI利用チェックリスト、AI開発ハーネス設計メモ、レビュー/CI/CD/セキュリティ論点整理、30日導入実験案、AI議事録
- カスタマイズ： 開発ツール、社内規程、扱う技術領域、対象チームの成熟度に応じて調整
コンテンツ提供者
フロントエンド、IoT、MCP、AIエージェント、プロトタイピングを横断して活動する技術アドバイザー。Microsoft MVP / IBM Championを2018年から継続。製造業、IoT、AI領域の技術顧問、AIエージェントのプロトタイプ開発、大学・専門学校・ハッカソンでの技術メンタリングなど、実践と教育の両方に関わっています。