実践型エンジニア研修 / 全8回

AIがコードを書く時代。
エンジニアに残る仕事は、
「作る責任」を引き受けること。

バイブコーディングで、プログラムは以前より速く作れるようになりました。しかし、顧客の要望を理解し、仕様に落とし込み、壊さずに実装し、チームで品質を守る仕事は、AIに丸投げできません。

週1回 × 全8回実践型ハンズオン題材:顧客管理システム

02 — 問題提起

「速く作れる」だけでは、
現場では通用しない。

AIは、コードを書いてくれる。
でも、その先の責任までは
引き受けてくれない。

動くコードが手早く手に入る時代だからこそ、価値の重心は「書く」ことから「正しく作り、壊さず届ける」ことへ移りました。現場で求められるのは、コードの量産能力ではなく、判断とコミュニケーションの力です。

01曖昧な要望を、仕様にできない

「いい感じにして」を、動くシステムの仕様へ翻訳する。この工程はAIに丸投げできません。

02壊れたとき、原因を切り分けられない

既存コードを読み、影響範囲を見極め、エラーを分解して直す。生成されたコードの責任は、人が負います。

03チームで品質を守れない

Git・Pull Request・レビューを通じて、安全に変更を届ける。組織で開発する作法は、経験でしか身につきません。

CODE vs RESPONSIBILITY

AIが書くコードと、人が担う責任。

同じ「開発」でも、AIに任せられる領域と、人にしか担えない領域は、はっきり分かれています。

AI が書く
コードそのもの
# prompt: 顧客を登録するAPIを作って @app.post(“/customers”) def create(p: CustomerIn): db.add(Customer(**p.dict())) db.commit() return {“ok”: True}

数秒で生成される。けれど ── この仕様は正しい? 既存の顧客データは壊れない? エラー時はどうなる? 誰がそれを保証する?

VS
人 が担う
作る責任
  • 要望の翻訳 ── 顧客の言葉を、実装できる仕様に落とす。
  • 影響範囲の確認 ── 既存コードを読み、壊さない変更を設計する。
  • エラーの切り分け ── 原因を分解し、確実に直す。
  • 品質の合意形成 ── レビューを通じ、チームで品質を作る。

03 — この講座で育てる4つの力

コードの先にある、エンジニアの本質。

技術知識は前提。その上で、現場で価値を生み続けるための「4つの力」を、手を動かしながら身につけます。

POWER 01

要望を仕様に
落とす力

顧客の曖昧な要望を聞き取り、背景を理解し、実装できる仕様へ翻訳する。エンジニアの出発点となる、コミュニケーションと言語化の力。

顧客との対話要件定義言語化
POWER 02

壊さずに変更を
届ける力

既存コードを読み、影響範囲を見極める。エラーを切り分けて直し、Git・Pull Request・レビューを通じて、安全に変更を届ける技術。

コードリーディングGit / PRデバッグ
POWER 03

チームで品質を
作る姿勢

一人で抱え込まず、組織で開発する。レビューで指摘し合い、品質を全員で作り上げる。現場で信頼されるエンジニアのマインドセット。

レビュー文化協働品質保証
POWER 04

ものを作る精神と
プライド

「動けばいい」で終わらせない。使う人を想い、作り切る。技術者としての誇りこそが、AI時代に最後まで残る、人の仕事の核心です。

当事者意識職人気質誠実さ

04 — 講座の特徴

知識ではなく、現場の動き方を学ぶ。

座学で終わらせません。実在しそうな業務システムを題材に、現場とほぼ同じ流れで開発を体験します。

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実践型ハンズオン

顧客管理システムを題材に、要件定義から実装・レビューまで、手を動かして一気通貫で作ります。

現場のワークフロー

Git・Pull Request・レビューを通じて、実務とまったく同じ流れで変更を届ける作法を身につけます。

AI

AI時代に最適化

AIを使いこなしつつ、人が担うべき判断と責任を切り分ける。生成AIと共存する開発を前提に設計。

伴走型サポート (仮)

講師が伴走し、つまずきを放置しません。少人数で、一人ひとりの理解に合わせて進めます。

05 — 全8回カリキュラム

全体像から、チーム開発まで。
8回で、現場の一周を体験する。

基礎技術を積み上げながら、最終回ではチームで一つのシステムを仕上げます。各回は前回の学びの上に重なります。

01
PHASE ─ 全体像

IT業界とWeb開発の全体像

開発の地図を持つ。何を、誰のために、どう作るのか。仕事の流れと登場人物を理解します。

02
PHASE ─ データ

データとCRUD

アプリの心臓部であるデータの基本構造と、作成・参照・更新・削除の操作を理解します。

03
PHASE ─ 基礎技術

Python基礎

読める・直せるコードの土台づくり。AI生成コードを理解し、手を入れられる力を養います。

04
PHASE ─ API

API開発①

FastAPIで、データを動かす入り口をつくる。リクエストとレスポンスの基本を実装します。

05
PHASE ─ API

API開発②

実用的なAPI設計と、エラーハンドリング。壊れにくく、扱いやすい実装を考えます。

06
PHASE ─ クラウド

AWS基礎

作ったものを、動かす場所へ届ける。クラウドの基本と、デプロイの考え方を学びます。

07
PHASE ─ 実務

実務模倣演習

現場を想定した課題に挑む。曖昧な要望を仕様に落とし、影響範囲を確認しながら実装します。

08
PHASE ─ チーム開発

チーム開発・総合演習

Pull Request とレビューで、チームとして一つのシステムを仕上げる。学びの集大成です。

06 — 受講前・受講後

8回で、コードの見え方が変わる。

BEFORE ─ 受講前
  • AIに書かせたコードを、そのまま貼って動かしている
  • エラーが出ると、原因がわからず手が止まる
  • 「動いた」で満足し、壊れる不安が消えない
  • Gitやレビューの流れに、自信が持てない
  • 顧客の要望を、何から仕様にすればいいか迷う
AFTER ─ 受講後
  • 生成コードを読み解き、自分の判断で手を入れられる
  • エラーを切り分け、原因にたどり着いて直せる
  • 影響範囲を見極め、壊さない変更を設計できる
  • Pull Requestとレビューで、安全に変更を届けられる
  • 曖昧な要望を仕様化し、チームで品質を作れる

07 — 対象者

こんな方のための講座です。

向いている方

FOR YOU

  • AIにコードを書かせるだけで終わりたくない方
  • 動くだけでなく、壊さず品質高く作れるようになりたい方
  • 顧客や仲間と協働できるエンジニアを目指す方
  • 独学で書けるが、現場の進め方に自信がない方
  • 基礎から実務の流れまで、体系的に学び直したい方

向いていない方

NOT FOR YOU ─ 08

  • ×資格や肩書きだけを、手早く欲しい方
  • ×手を動かさず、知識だけ得たい方
  • ×AIに全部任せ、自分では考えたくない方

09 — 開催概要

開催概要

開催方法・定員・開催日は現在調整中です。最新情報は説明会でご案内します。

講座名
現場エンジニア養成ラボ
形式
実践型ハンズオン
回数 / 頻度
週1回 × 全8回
受講料
330,000税込(税抜 300,000円)
題材
顧客管理システム
使用技術
PythonFastAPISQLAWSGitPull Request
開催方法
オンライン
定員
各回 12名
開催日
2026年 開講予定
お申込
まずは講座説明への参加・お問い合わせから

10 — よくある質問

よくある質問

第1回から全体像と基礎を扱うため、未経験でもご参加いただけます。ただし「手を動かして作り切る」前提の講座です。学ぶ意欲のある方を歓迎します。
生成されたコードが正しいかを判断し、壊さず直し、品質を保証するには、人間側の理解が不可欠だからです。本講座は「AIを使いこなす側」になるための講座です。
全8回の講義・ハンズオン演習・教材が含まれます。詳細は説明会でご案内します。開発に必要な環境・条件についても事前にお知らせします。
週1回のペースで進むため、働きながらの受講を想定した設計です。各回の前後で復習・演習の時間を確保いただくことを推奨します。
Python / FastAPI / SQL / AWS を中心に、Git・Pull Request を用いた実務同様の開発フローを扱います。題材は顧客管理システムです。
もちろんです。講座説明では、カリキュラムやご自身のレベルに合うかをご相談いただけます。ご質問だけのお問い合わせも歓迎します。

「作る責任」を、
引き受ける準備を。

まずは講座説明を聞いてみませんか。カリキュラムの詳細や、ご自身に合うかのご相談だけでも歓迎します。下記より、お気軽にお問い合わせください。

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AIがコードを書く時代に、「作る責任」を引き受けられるエンジニアを育てる、全8回の実践型プログラム。
運営:株式会社ネクサステックブリッジ

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