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ループエンジニアリング
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VIBE CODER BOOTCAMP / Digital transformation
DX推進コース
業務課題を要件にまとめ、社内向けの業務アプリを自分でつくって公開・運用できるようになる。担当業務をAIエージェントに任せる仕組みのつくり方も学ぶ。
COURSE OVERVIEW
学ぶ目的と、到達する力。
- 対象者
- 社内のDX推進担当者として、業務課題の改善企画、社内向け業務アプリの内製・運用、生成AIを組み込んだ業務手順の設計を担う非エンジニア。コーディング経験は問いません。
- 訓練の目的・到達目標
- 業務課題を要件に落とし込み、社内向け業務アプリの設計から公開・運用までを自分で進められるようになる。生成AI・AIエージェントを組み込んだ業務手順も設計できる。
- 対象となる業務
- 業務課題の把握と、生成AIに渡せる改善要件の定義
- 社内向け業務アプリの内製（設計・公開・運用）と、業務データ・権限・秘密情報の管理
- 生成AI・AIエージェントを組み込んだ業務手順の設計と運用
- 演習で身につけること
- 業務課題を要件定義書・設計書にまとめる方法
- ログイン・データ保存・アクセス制御を備えた社内向けWebアプリをつくり、公開する手順
- 担当業務をAIエージェントに任せる運用設計の方法
- 訓練時間
- 12.5時間150分 × 全5回
- 実施方法
- オンライン講師と同時双方向の講義・演習
- 講師・運営
- 泉水亮介TEKION Group
- 標準期間
- 約1.5ヶ月実施日・時間帯は個別に調整
STANDARD CURRICULUM
全5回のカリキュラム
2026年9月版 / 更新日
各回150分。講義と講師の実演に、受講者が講義中に行う演習（第4回のアプリの公開、第5回の担当業務の分解など）を組み合わせます。各回の課題は、宿題として訓練時間外に取り組みます。休憩と宿題は訓練時間に含みません。
第1回01150分
業務課題を、生成AIに渡せる要件にする
現場の業務課題を、生成AIに渡せる要件に落とし、要件定義書にまとめられる。
学ぶ内容
- 生成AI（チャット・AIエージェント）に任せられる業務の範囲
- 要件定義で渡す情報（目的・制約・前提・状況）と、コンテクストコントロール
- LLMの仕組みと、事実と異なる出力（ハルシネーション）を確かめる手順
- 演習
- 受講者が出した業務のお題を使い、講師が生成AIに企画書を作らせる実演で、要件として渡す情報と確かめ方を確認する。
- 宿題（訓練時間外）
- 配布の要件定義用プロンプトで、自部署で使う社内向けWebアプリの要件定義書（解決する課題・必要な機能・最初に作る範囲・画面の方向性）を作成する。
- 評価・確認方法
- 誰のどの課題を解決するか、必要な機能、最初に作る範囲を、要件定義書で説明できるか確認する。
第2回02150分
要件をもとに、設計書と画面を作る
要件定義書から生成AIで設計書と画面を作り、生成AIが仮に置いた箇所を点検して直せる。
学ぶ内容
- フロントエンド・バックエンド・データベースの役割と、不具合の切り分け
- APIによる外部サービスとの接続と、APIキー（環境変数）の管理
- コーディングエージェント（Cursor・Claude Code）による設計書・画面の作成と、GitHubでの変更履歴の管理
- 演習
- 講師の実演で、コーディングエージェントが要件定義書から設計書と画面を作り、仮に置いた所を点検して直す手順を確認する。
- 宿題（訓練時間外）
- 要件定義書から、システム要件定義書・詳細要件定義書・設計書5点（システム構成・データベース・API・画面・作業計画）を生成AIに作らせ、仮定を点検して直し、手元のPCで画面を動かす。
- 評価・確認方法
- 設計書の仮定を点検して直した箇所を説明でき、画面が手元のPCで動くか確認する。
第3回03150分
業務データを保存し、利用者ごとに見られる範囲を分ける
業務データの保存、ログイン、利用者ごとの閲覧範囲を設定し、安全な状態かを自ら確かめられる。
学ぶ内容
- 業務データの設計と保存（Supabase）と、行ごとのアクセス制御（RLS）
- 認証と認可の違い、認証サービス（Clerk）によるログインと、公開してよい鍵・秘密にする鍵
- 外部サービスの設定を生成AIに実行させ、結果を確かめる方法（CLI・API・MCP）
- 演習
- 講師の実演で、配布の手順書（プロンプト・Skills）を使ってデータベースと認証の設定を生成AIに実行させ、結果を確かめる手順を確認する。
- 宿題（訓練時間外）
- 社内向けWebアプリにログインとデータの保存を組み込み、別のアカウントでは互いのデータが見えないことを確かめて、Privateリポジトリで提出する。
- 評価・確認方法
- ログインで利用者が登録され、作成したデータが再読み込み後も残り、別のアカウントから見えないことを確認する。
第4回04150分
社内向けWebアプリを公開し、運用できる状態にする
業務アプリを公開し、修正の反映・切り戻し・不具合の切り分けまで、利用部門の業務を止めずに行える。
学ぶ内容
- ビルドとデプロイの流れと、デプロイのバージョン管理
- 環境変数（秘密情報）の設定と、認証のテスト用・本番用の鍵の切り替え
- 修正の反映・切り戻し・公開した環境での不具合の切り分けと、公開に使うサービスの利用条件
- 演習
- 講義中に、GitHubとVercelで自分のアプリを公開し、公開したURLで別の利用者がログインして使えることを確かめる。
- 宿題（訓練時間外）
- 公開したアプリで、ログイン・データの保存・利用者ごとのアクセス制御を確かめ、卒業制作のアプリを公開前のチェックリストで確かめる。
- 評価・確認方法
- 公開したURLで、ログイン・データの保存・利用者ごとのアクセス制御が動くことを確認する。
第5回05150分
担当業務を、AIエージェントに任せる仕組みにする
担当業務を工程に分け、業務の前提・情報・手順をファイルに定めて、AIエージェントに安全に任せる仕組みをつくれる。
学ぶ内容
- 業務を工程に分け、AIに任せる工程と人が判断する工程を決める方法
- 業務の前提・情報の置き場所・手順を定めるファイル（CLAUDE.md・AGENTS.md・Skills）
- AIエージェントを動かす実行環境と権限の設計と、会社で使う前に確かめること
- 演習
- 講義中に、担当業務を1つ選んで工程に分け、AIに任せる工程と人が判断する工程を決める。
- 宿題（訓練時間外）
- CLAUDE.mdと索引（INDEX.md）を生成AIに作らせ、新しい会話でその業務を1回やり切らせる。足りなかった情報を補って手順をSkillにし、Skillが呼び出されるかを確かめる。
- 評価・確認方法
- Skillの名前を出さずに頼んで呼び出されるか、誤ると困る操作を権限と実行環境で止める設計になっているかを確認する。
訓練時間の合計12.5時間 （750分）
演習には架空・匿名化したデータを使用します。利用ツールや題材の詳細は開講時点に合わせて調整し、確定した内容は企業別の計画書に記載します。
学びを実務へつなぐ
講義のあとも、学びを支えます。
講義録画とSlackでの質問対応で復習・実践を支援します。学びを発表し合うDemo Dayは、上記の訓練カリキュラム・12.5時間とは別に設けます。
受講前に用意するもの
PC、オンライン会議ができる環境、指定のAIツールアカウントをご用意ください。社用PCの場合はソフトのインストールや通信の許可を事前に確認します。具体的な準備とツール費用は開講前にご案内します。
受講を検討される方へ
この学びを、あなたの現場へ。
担当業務・受講人数・希望日程を伺い、コースと受講プランをご案内します。
本ページは全5回の標準コースです。コースは学ぶ内容を表し、料金プランとは別です。完全個別のPersonalプランは期間・時間・内容を別途設計します。Personalプランは助成金対象外です。