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エンジニア向け AI駆動開発研修 — カリキュラム全体設計
株式会社アイ・クリエイティブ → 株式会社トライアローズ（SES企業）向け 全8回 × 各8時間 = 64時間（2ヶ月）／ 1回 = 講義（最大2h） + ワークショップ（6h）
🎯 研修のゴール
受講者が、実務プロジェクトで「Issue駆動開発」を独力で1サイクル回せるようになる。
参考: Issue駆動開発の解説記事
ゴール状態（卒業時にできること）
- 構造化されたIssue（概要／現状／期待動作／受け入れ条件）を書ける
- IssueをClaude Codeに渡し、修正方針の提案 → ゲートレビュー → 実装 → 動作確認 → PR作成まで一気通貫で回せる
CLAUDE.md・サブエージェント・MCP で自分/自社プロジェクト用にClaude Codeを最適化できる- Git Worktree で複数Issueを並列に進められる
- 「過去の意思決定がIssueに残る／誰でも引き継げる」属人化しない開発フローを説明・実践できる
設計方針
- インプット最小・実践最大: 講義は各回最大2h、残り6hは全てワークショップ。
- 毎回「翌日から使える成果物」: 各回で実務に直結するアウトプットを完成させる。
- 全ワークは受講者自身の実務リポジトリ（または用意した擬似案件リポジトリ）を使用。
- メインツールは Claude Code（Anthropic社）。 GitHub / GitLab どちらのIssueでも成立する形で設計。
🧭 全体ロードマップ（4フェーズ × 8回）
| Phase | 回 | テーマ | 到達点 |
|---|---|---|---|
| 0. 下地づくり | 第1回 | AI駆動開発の全体像 + 開発環境セットアップ | Claude Codeが自分のマシンで動く |
| 第2回 | Claude Code基礎操作（調査・編集・実行） | 既存コードを調査・小修正できる | |
| 1. Git連携 | 第3回 | Git/GitHub(GitLab)ワークフロー × Claude Code | ブランチ→修正→PR作成を一気通貫 |
| 2. 環境整備 | 第4回 | プロジェクト設定とコンテキスト設計（CLAUDE.md） | 自社プロジェクトにCLAUDE.md整備 |
| 第5回 | 拡張：サブエージェント / MCP / カスタムコマンド | 作業を自動化・拡張できる | |
| 第6回 | 並列開発環境：Git Worktree × 複数エージェント | 複数Issueを並列で進められる | |
| 3. Issue駆動開発 | 第7回 | Issue駆動開発① 設計とゲートレビュー | Issue起点で方針→実装を回せる |
| 第8回 | Issue駆動開発② 一気通貫 + チーム運用 + 卒業制作 | 実務で1サイクル独力完遂 |
📘 各回の詳細
各回の構成: 講義（最大2h） ＋ ワークショップ（6h） ＋ OJT課題（次回までの実務実践） ＋ 回のゴール
第1回 — AI駆動開発の全体像 + 開発環境セットアップ
Phase 0｜下地づくり
なぜ今エンジニアがAI駆動開発を身につけるべきか腹落ちさせ、全員の手元でClaude Codeを起動させる。
講義（2h）
- エンジニア単価の二極化／「1人で3人分」の意味（提案書の文脈と接続）
- AI駆動開発とは何か：「コードを書く」から「AIに実装させ、人は判断・検証する」へ
- 本研修のゴール = Issue駆動開発の全体像を先に見せる（完成形のデモ）
- ツール全体像：ターミナル / Git / GitHub・GitLab / Claude Code の関係
- 料金・プラン・セキュリティ（社外秘コードの扱い、APIキー管理ルール）
ワークショップ（6h）
- ターミナル基礎（macOS/Windows・WSL）／必須コマンド
- Git・Node.js等のインストール、GitHub/GitLabアカウント・SSH/トークン設定
- Claude Code インストール・ログイン認証・初回起動
- サンプルリポジトリをcloneし、Claude Codeで「このプロジェクトの構成を説明して」を実行
- 動作確認チェックリストの消化
OJT課題：自分の実務リポジトリ（またはダミー案件）を1つ用意し、Claude Codeで起動・構成説明させてメモ
🎯 回のゴール：自分のマシンでClaude Codeが起動し、任意のリポジトリを読み込ませて説明させられる
第2回 — Claude Code基礎操作（調査・編集・実行）
Phase 0｜下地づくり
Claude Codeの「読む・書く・実行する」を体で覚え、既存コードへ小さな変更を安全に入れられるようにする。
講義（2h）
- Claude Codeの動作モデル：ファイル読み書き・コマンド実行・自律ループ（理解→実装→実行→修正→検証）
- 良い指示の出し方：曖昧指示 vs 構造化指示の比較デモ
- 権限モード（確認あり／自動承認）とその使い分け、危険操作の見極め
- Plan Mode（計画を先に立てさせてから実行）／スラッシュコマンドの基礎
- コンテキストの考え方：何を読ませ、何を読ませないか
ワークショップ（6h）
- コードベース調査：「この機能はどこで実装されている？」を質問して特定
- 小修正タスク：文言変更・バグ修正をClaude Codeにやらせ、差分をレビュー
- 失敗パターン体験：曖昧な指示で暴走 → Plan Modeで制御し直す
- 「自分の指示テンプレート」を1つ作成
OJT課題：実務で小さな修正を1〜2件、Claude Codeで実施し気づきを記録
🎯 回のゴール：既存コードベースを調査し、小さな変更をClaude Codeで安全に加えられる
第3回 — Git/GitHub(GitLab)ワークフロー × Claude Code
Phase 1｜Git連携
Issue駆動開発の土台となるブランチ運用とPR/MRを、Claude Codeにやらせながら理解する。
講義（2h）
- なぜブランチを切るのか：main保護・レビュー文化・並列開発
- 基本フロー：branch → commit → push → Pull Request(MR) → review → merge
- コミットメッセージ／PR説明文の良し悪し（AIに書かせる前提でのルール）
- コンフリクトとは何か・どう起きるか
- Claude CodeにGit操作を任せる際の注意（勝手なpush/force防止）
ワークショップ（6h）
- ブランチを切り、Claude Codeに修正させ、commit → push → PR作成まで一気通貫
- PR説明文（変更概要・テスト結果）をClaude Codeに生成させる
- 意図的にコンフリクトを起こし、解消をClaude Codeと協働
- レビュー観点でAIの差分を読む練習
OJT課題：実務で1件、ブランチ→修正→PR作成までをClaude Codeで実施
🎯 回のゴール：ブランチを切り、修正し、PR/MRを作成するまでをClaude Codeで一気通貫できる
第4回 — プロジェクト設定とコンテキスト設計（CLAUDE.md）
Phase 2｜環境整備
プロジェクトごとの「AIへの説明書」CLAUDE.mdを整備し、AIの精度とトークン効率を底上げする。
講義（2h）
- CLAUDE.mdとは：プロジェクトのルール・規約・コマンドをAIに常時共有する仕組み
- 何を書くべきか：ビルド/テストコマンド、コーディング規約、ディレクトリ構成、禁止事項
- コンテキスト最適化：必要な情報だけを置き、トークンを無駄に消費しない（記事の「初期コンテキスト最小化」）
- 階層管理（リポジトリ共通 / 個人 / ディレクトリ別）
- ルールの育て方：AIが間違えたら CLAUDE.md に追記して再発防止
ワークショップ（6h）
- 自分の実務リポジトリ用 CLAUDE.md を作成
- 「規約違反のコードを書かせる → CLAUDE.mdで矯正される」を体験
- ビルド/テスト/Lintコマンドを登録し、AIに自動実行させる
- Before/After でAIの出力品質を比較・発表
OJT課題：実務リポジトリのCLAUDE.mdを1〜2週間運用し、追記を3件以上行う
🎯 回のゴール：自社/自分のプロジェクトに実用的なCLAUDE.mdを整備できる
第5回 — 拡張：サブエージェント / MCP / カスタムコマンド
Phase 2｜環境整備
Claude Codeを「外部サービス連携・専門タスクの並列処理」まで拡張し、開発以外の作業も巻き取る。
講義（2h）
- サブエージェント：専門役割（調査・レビュー・テスト）を分業させる考え方
- MCP（Model Context Protocol）とは：GitHub/GitLab・Slack・DB等と直接連携
- カスタムスラッシュコマンド／hooks：定型作業をコマンド化・自動実行
- 「人＝マネージャー、AI＝実装担当」への役割分担
- セキュリティ：連携先の権限・トークン管理
ワークショップ（6h）
- GitHub/GitLab MCP を接続し、Issue/PRをClaude Codeから直接操作
- よく使う作業（テスト実行→結果要約、レビュー）をカスタムコマンド化
- サブエージェントで「実装役」「レビュー役」を分けて1タスクを処理
- 自分の業務で自動化したい定型作業を1つコマンド化
OJT課題：実務でMCPまたはカスタムコマンドを使った作業を3件記録
🎯 回のゴール：MCP・サブエージェント・カスタムコマンドでClaude Codeを実務向けに拡張できる
第6回 — 並列開発環境：Git Worktree × 複数エージェント
Phase 2｜環境整備
複数のIssueを同時並行で進めるための環境（Git Worktree）を構築し、並列開発の発想を獲得する。
講義（2h）
- Git Worktreeとは：1リポジトリで複数ブランチを別ディレクトリに展開
- なぜ必要か：複数エージェントがブランチ競合なく並列作業できる（記事の構成図）
- ディレクトリ構成例：
main/＋worktree-issue-1/…worktree-issue-N/ - 複数エージェント運用の勘所：タスク分割・衝突回避・統合
- 「夜間に複数Issueを一斉割り当て、翌朝には対応済み」の運用イメージ
ワークショップ（6h）
- Worktreeを複数作成し、それぞれで別ブランチを展開
- 2〜3個の独立タスクを並列でClaude Codeに割り当て・実行
- 並列作業の成果をmainへ順次統合（マージ・コンフリクト処理）
- 自分の実務での並列化候補を洗い出し
OJT課題：実務で2件以上のタスクをWorktree並列で進めて効果を記録
🎯 回のゴール：Git Worktreeで複数エージェントを並列稼働させ、成果を統合できる
第7回 — Issue駆動開発① 設計とゲートレビュー
Phase 3｜Issue駆動開発
いよいよ本丸。Issueを起点に、AIに方針提案させ、人がゲートレビューで品質を担保するサイクルを確立する。
講義（2h）
- Issue駆動開発の全体像（再掲・詳細化）：Issue = 全対話と意思決定の集約拠点
- 良いIssueの構造：概要 / 現状 / 期待する動作 / 受け入れ条件
- ワークフロー：Issue作成 → AIが調査し修正方針をコメント → 人がゲートレビュー → AIが実装
- ゲートレビューの考え方：各ステップに人の承認を挟み、暴走を防ぐ
- 記録の価値：方針・影響範囲・確認結果がすべてIssueに残る＝属人化解消・追跡可能性
ワークショップ（6h）
- 実務課題から構造化Issueを1件作成
- IssueのURL/内容をClaude Codeに渡し、修正方針・対象ファイル・影響範囲を提案させる
- 提案にゲートレビューでフィードバック → 方針を更新させる
- 承認後にAIが実装 → 差分をレビュー
- 全過程をIssueにコメントとして記録する練習
OJT課題：実務で構造化Issueを1〜2件作成し、AIに方針提案までさせて記録
🎯 回のゴール：構造化Issueを起点に、AIの方針提案→ゲートレビュー→実装のサイクルを回せる
第8回 — Issue駆動開発② 一気通貫 + チーム運用 + 卒業制作
Phase 3｜Issue駆動開発
第1〜7回の総まとめ。Issueからマージまでの完全フローを通し、チーム運用まで視野に入れて卒業制作を完遂する。
講義（2h）
- 完全フロー：Issue → 方針提案 → ゲートレビュー → 実装 → 動作確認（ローカル） → PR作成 → 最終レビュー → マージ
- 動作確認の記録：チェックリスト形式でIssueに残す
- チーム運用：誰でも（経験の浅いSE/PMでも）参加できる開発環境／属人化の解消
- スケール：複数エージェント × Worktree × Issue並列の運用設計
- 継続学習：今後のアップデート追従・社内展開の進め方
ワークショップ（6h）— 卒業制作
- 各自、実務（または擬似案件）の課題でIssue駆動開発を1サイクル完遂
- 構造化Issue作成 → AI方針提案 → ゲートレビュー → 実装 → 動作確認 → PR作成
- すべての経過をIssueに記録（意思決定の根拠・確認結果）
- 成果を相互発表・フィードバック
- 「明日から実務でどう運用するか」を宣言
OJT課題：修了。実務でIssue駆動開発を継続実践
🎯 回のゴール：実務でIssue駆動開発を独力で1サイクル完遂でき、チームへ展開する道筋を説明できる
✅ 修了時の到達イメージ
- Issueを書けば、AIが調査・方針提案・実装・PR作成まで担い、人は判断とレビューに集中できる。
- 開発の全経過がIssueに残り、誰でも引き継げる・追跡できるチーム開発が実現する。
- Git Worktree × 複数エージェントで、1人で複数案件を並列に進められる。
- → 提案書が掲げる「1人で3人分の生産性」「高単価エンジニアへの変身」を、具体的なスキルとして体得した状態。
📝 制作TODO（この設計書の次工程）
- [ ] 各回の講師用スライド（提案書PDFのトンマナに合わせる）
- [ ] 各回ワークショップの演習手順書・サンプルリポジトリ
- [ ] 受講者用テキスト／チェックリスト
- [ ] 助成金要件（OffJT/OJT時間・記録様式）との整合確認
- [ ] GitHub版／GitLab版の差分対応（受講企業の利用環境に合わせる）