生成AIの進化で、ソフトウェア開発の進め方は大きく変わりました。GitHub CopilotやClaude CodeといったAIコーディングツールを、すでに日々の開発で使っているチームも多いのではないでしょうか。

それでも、ソフトウェア開発の本質は変わらない。aslead BOOTCAMPはそう考えています。

• 誰に、どのような価値を届けるのか。
• チームとしてどのように開発するのか。
• 品質をどうつくり込むのか。
• ユーザーからフィードバックを得て、どう改善を続けていくのか。

こうしたソフトウェアエンジニアリングの基本は、AI時代になっても変わりません。

もう一つ、aslead BOOTCAMPが研修の土台に置いているのが「質とスピードはトレードオフではない」という考え方です。ソフトウェアエンジニアリングの分野で広く共有されている考え方で、詳しくはDeliveryの章で触れます。

AIでコードを書くスピードが上がるからこそ、目指すべきは「より速くつくること」そのものではありません。

品質を保ちながら、より速く価値を届け続けられる開発の仕組みをつくること。

aslead BOOTCAMPの「AI駆動ソフトウェア開発演習コース」は、この仕組みを3日間で体験していただく実践型の研修です。この記事では、3日間で何を行うのか、なぜこのカリキュラムにしているのかをご紹介します。

AIツールの操作方法だけを学ぶ研修ではありません

aslead BOOTCAMPは、「Claude Codeの使い方を覚える」「プロンプトの書き方を学ぶ」といった、ツール操作の研修ではありません。

研修ではasleadが提供するさまざまなツール※を使いますが、それらはAI駆動ソフトウェア開発を実践するための手段です。
※研修で使用する主なツール：Miro、Claude Code、GitHub Codespaces、Snowflake（いずれもasleadで提供しています）

生成AIの技術は変化が速く、今覚えたツールの操作やプロンプトのテクニックが、1年後も同じように使われているとは限りません。だからこそaslead BOOTCAMPが大切にしているのは、技術が変わっても「腐らない」考え方を身につけていただくことです。

そのため3日間の研修は、次の3つの活動を一つのループとして、繰り返し回す構造にしています。

① Discovery 誰に、どんな価値を届けるのかを考える。

② Delivery 品質をつくり込みながら、AIとともに速く価値を届ける。

③ Feedback & Improvement プロセスを振り返り、さらに改善する。

「1日目はDiscovery、2日目はDelivery」と順番に進めるのではなく、3日間でこのループを複数回回しながら、ソフトウェア開発のサイクルを体験していただきます。

Discovery｜「何をつくるか」をチームで考える

AI駆動ソフトウェア開発の研修と聞くと、初日からAIにコードを書かせるイメージがあるかもしれません。aslead BOOTCAMPで最初に行うのは、チームビルディングです。

Discoveryで用意している主なコンテンツ（例）　
※内容・順番・時間配分はいずれも仮のもので、研修の状況やお客様の課題に応じて入れ替え・調整を行います

用意しているコンテンツ（例）
挨拶／3日間のGoal説明／アイスブレイク
【ワークショップ】チームビルド
【ワークショップ】ポスター作成
【座学】非同期的分業より同期的協働
【演習】ペルソナ仮説
【演習】バリュープロポジションキャンバス
【ワークショップ】人生計画／【座学】見積りの単純化
【演習】プロダクトバックログ／【演習】プロトタイプ
ふりかえり／次回予告

なぜ最初にチームビルディングなのか

aslead BOOTCAMPがソフトウェアエンジニアリングで重視しているのは、個人ではなくチームとしてどう価値を届けるか、という視点です。AIによって、一人ひとりがコードを書くスピードは上がります。では、全員がAIと1対1で作業して各自の作業量を最大化すれば、開発全体も最速になるでしょうか。私たちは、そうは考えていません。

企画担当者が要件を考えて開発者に渡し、開発者が実装してレビュー担当者に渡す。各工程で一人ひとりが効率良く働いていても、工程の間に待ち時間があれば、ユーザーに価値が届くまでの時間は長くなります。

そこで重要になるのが、個人の稼働率を高める「リソース効率」だけでなく、作業の全体時間（リードタイム）に占める、実際に価値を産み出している時間の割合を高める「フロー効率」です。

「どうつくるか」の前に、「何をつくるか」を考える

チームをつくった後も、すぐにコーディングには進みません。
ペルソナ仮説やバリュープロポジションキャンバスを使いながら、

「誰が困っているのか」
「どのような課題を抱えているのか」
「その課題に対してどんな価値を提供するのか」

を考えます。

AIとの対話を重ねて、ペルソナやバリュープロポジションを具体化する演習も行います。仕様書をそのまま実装するのではなく、課題を起点に、自分たちでつくるものを考えるところから始めます。そのため、最終的につくるソフトウェアはチームごとに異なります。お客様が実際に抱えているテーマを持ち込んでいただくことも可能です。

AIに「どうつくらせるか」を考える前に、

そもそも何のためにつくるのか。

ここから考えるのが、Discoveryです。

Delivery｜「質か、スピードか」ではない。両立する開発を体験する

Deliveryでは、本格的な開発に入ります。

Deliveryで用意している主なコンテンツ（例）　
※内容・順番・時間配分はいずれも仮のもので、研修の状況やお客様の課題に応じて入れ替え・調整を行います

用意しているコンテンツ（例）
挨拶／おさらい／アイスブレイク／環境接続確認
【座学】品質とソフトウェア開発指標
【演習】Issue作成
【座学】テスト駆動開発／【座学】CI/CD
【演習】テスト駆動開発／【演習】CI/CD
【演習】デプロイ／リリース
【演習】AI自動開発／【演習】AIレビュー
【座学】チームの成長とふりかえり
ふりかえり／次回予告

テーマは、質とスピードの両立です。

「品質を高めれば開発は遅くなる」
「スピードを上げるには、ある程度品質を犠牲にしなければならない」

そう考えられがちですが、ソフトウェアエンジニアリングの分野では、この二つがトレードオフではないことが広く共有されています。aslead BOOTCAMPも、この考え方に立っています。

仕事にたとえると、整理整頓ができていない職場では、探し物に時間がかかり、ミスが増え、結果として仕事の質が落ちます。ソフトウェアも同じで、内部品質が低いコードは、機能を追加するたびに修正に時間がかかり、不具合やレビューの負荷が増えていきます。短期的には速くつくれたように見えても、時間が経つほど開発速度は落ちていきます。

逆に、ドメイン駆動設計やクリーンアーキテクチャのように理解しやすく変更しやすい構造を保ち、テスト駆動開発やペアプログラミング・モブプログラミングといったエクストリームプログラミングのプラクティス、CI/CDやレビューを開発プロセスに組み込んでおけば、変更やリリースを安心して繰り返せます。

ただし、内部品質を高めること自体がゴールではありません。

内部品質が高ければ、機能追加や不具合修正のリードタイムが短くなります。リードタイムが短くなれば、ユーザーからのフィードバックを速く取り込み、使いやすさや信頼性といった「外部品質」を継続して高められます。
内部品質を高める → リードタイムが短くなる → 外部品質を高め続けられる。「求めているのは外部品質だ」という現場にとっても、内部品質への投資はこの順でつながっています。

品質を高めることが、継続的にスピードを出すための土台になる。そしてそのスピードが、ユーザーが手にする品質を高め続ける力になる。

AIによって速くなるからこそ、品質の仕組みが重要になる

AIでコードを生成するスピードは大きく上がりました。しかし、AIが大量のコードを生成しても、最後に人間がすべてレビューしていれば、そこがボトルネックになります。

AIで開発能力が高まるからこそ、品質を後から確認するのではなく、開発プロセスの中につくり込むことが重要になります。

テスト、CI/CD、AIレビューまで一連の流れとして体験する

そのためDeliveryでは、

Issue作成
↓
テスト駆動開発
↓
CI/CD
↓
デプロイ／リリース
↓
AIによる開発
↓
AIレビュー

という流れを体験していただきます。

テスト駆動開発やCI/CD、AIレビューを独立した知識として学ぶのではなく、開発プロセスに組み込んだ状態で、ソフトウェアをつくりながら体験します。そのため、「AIにコードを書かせる方法」だけではなく、

AIが高速にコードを生み出す状況で、どうすれば品質を保ちながら継続的に価値を届けられるのか

まで含めて学べる構成です。
高い品質があるからこそ、高いスピードで開発を続けられる。それを体感していただくのがDeliveryです。

Feedback & Improvement｜「つくって終わり」ではなく、改善し続ける

Feedback & Improvementでは、それまでにつくったソフトウェアをさらに発展させます。

Feedback & Improvementで用意している主なコンテンツ（例）　
※内容・順番・時間配分はいずれも仮のもので、研修の状況やお客様の課題に応じて入れ替え・調整を行います

用意しているコンテンツ（例）
挨拶／おさらい／アイスブレイク
【演習】2週目
【ワークショップ】バリューストリームマッピング
【演習】継続開発／【演習】発表準備
【演習】発表
ふりかえり

ポイントは「2週目」という考え方です。

一度つくって完成ではなく、振り返ってもう一度改善する。aslead BOOTCAMPが重視している反復漸進的なソフトウェアエンジニアリングを体験していただくためです。
ソフトウェアは、ユーザーや市場からフィードバックを受けながら、

つくる → 確かめる → ふりかえる → 改善する → また価値を届ける

というサイクルを回し続けるものです。
そのため研修でも、一度目の開発で終わらず、継続開発まで経験していただきます。

自分たちの開発の「流れ」を振り返る

バリューストリームマッピングでは、自分たちの仕事の進め方を可視化します。

• どこで待ち時間が発生したのか。
• どこで作業が滞ったのか。
• 本当に必要な工程だったのか。
• もっと早くフィードバックを得ることはできなかったのか。

AIで個々の作業が速くなるほど、開発プロセス全体のボトルネックを見ることが重要になります。
AIだけでなく、人とAIを含めたチーム全体の流れを見て、改善する。
ここまで体験して、3日間の研修は終了します。

3日間で体験するのは「AIツール」ではなく「開発のライフサイクル」

3日間を整理すると、

① Discovery 誰に、どんな価値を届けるのかを考える。

② Delivery 品質をつくり込みながら、AIとともに速く価値を届ける。

③ Feedback & Improvement プロセスを振り返り、さらに改善する。

というループを繰り返し回す構造です。
aslead BOOTCAMPで体験していただきたいのは、単体のAIツールではなく、

アイデアを考えるところから、開発し、リリースし、 フィードバックを得て改善するところまで。

AIを活用したソフトウェア開発のライフサイクルそのものです。
AIが変えるのは、開発の手段やスピードです。価値を考え、品質を高め、チームで協働し、フィードバックを得て改善を続ける。冒頭でお伝えしたこの本質は変わらず、AIが強力になるほど、向き合う必要性は高まると私たちは考えています。

なぜ3日間なのか

aslead BOOTCAMPには、AI駆動ソフトウェア開発の一連の流れを2時間で体験する、「テイスティング」のようなハンズオンコースもあります。

3日間の演習コースでは、そこから一歩踏み込み、

• チームづくり
• つくるものの企画
• AIを活用した開発
• テスト・品質保証
• 継続的デプロイ
• ふりかえり
• 継続開発

までをチームで経験します。

知識として「分かった」で終わるのではなく、

実際にチームでやってみる。

その中で「自分たちの開発と何が違うのか」「どこを変えれば価値を速く届けられるのか」を体感していただく。それが、3日間という時間を設けている理由です。

AIが動きやすい環境を、人間がつくる

これからは、人間自身がボトルネックになる場面が増えていくはずです。

AIはすぐに次のコードを生成できるのに、人間の承認を待っている。
AIは次の作業へ進めるのに、組織のプロセスによって止まっている。

これでは、AIを導入しても能力を生かしきれません。

aslead BOOTCAMPでは、AIを人間が細かく「支配する」のではなく、AIが能力を発揮しやすい環境を人間が整え、人間もその環境に順応していくことが重要だと考えています。

見直すべきは、AIツールの使い方だけではありません。

チームのあり方。
仕事の流し方。
レビューの方法。
品質保証の仕組み。
意思決定の方法。

ソフトウェア開発全体を見直す必要があります。

AIを「使うチーム」から、AIとともに「価値を届け続けるチーム」へ

aslead BOOTCAMPが目指すのは、3日間でAIツールの専門家を育てることではありません。
それぞれの開発現場に戻った後、

「もっと早くフィードバックを得られないか」
「この分業は、本当にフロー効率の改善につながっているのか」
「AIが生成したコードの品質をどう仕組みで担保できるか」
「もっと小さく、早くユーザーへ価値を届けられないか」

と、チーム自身で考えられるようになることです。

• AIツールは導入したものの、開発プロセス全体の生産性向上につながっていない。
• AI駆動ソフトウェア開発を一度体系的に体験してみたい。
• 質とスピードを両立できる開発の仕組みをつくりたい。
• AI時代に合わせて、開発チームの仕事の進め方そのものを見直したい。

こうした課題をお持ちであれば、ぜひ一度aslead BOOTCAMPへご相談ください。
研修内容は、お客様の課題や開発環境に合わせて調整できます。

AIを使うことをゴールにするのではなく、AIとともに、質とスピードを両立しながら価値を提供し続けられるチームをつくる。

その第一歩を、aslead BOOTCAMPがご一緒します。

監修：aslead BOOTCAMP 責任者　長谷川 俊英