AI駆動開発 実践プログラム
AIを導入したのに、開発スピードが変わらない —
それは、AIが力を発揮できる開発基盤がないから。
AIがSDLC（Software Development Lifecycle／ソフトウェア開発ライフサイクル）の全工程を主導する開発プラットフォームと、AIと協働して自走できるチームを育てる実践プログラムを、セットで提供します。
現状分析・改善の優先順位・3年ROI試算をレポートでお渡しします。費用は一切かかりません。
Cloud Partner（株式会社キャラウェブ）は、AIが開発の全工程を主導する「AI駆動開発」を、エンタープライズレベルのセキュリティと共に実現する開発プラットフォームと実践プログラムを提供します。AWS × GitLab × スクラムを組み合わせた3日間の「AI駆動開発 内製化研修」と、実プロジェクトで最初のリリースまで進める2週間の「プロトタイピング支援」で、AIと協働する開発チームを立ち上げます。
既存パートナーへの発注は要件変更でリードタイムが伸び、コストも年々上がる。一方でクラウド人材の中途採用は年収レンジで折り合わず、内製化も進まない。経営からは「もっと速く、もっと安く」と求められ続けている。
SBOM管理／脆弱性スキャン／SAST／DAST／Secret Detection を別々のSaaSで契約しているが、結果が誰にも追跡されず属人化している。年額数百万円〜数千万円の個別ライセンス費が積み上がる一方、経営報告にも顧客のセキュリティ調査票にも胸を張って答えられない。
GitHub Copilot などを導入したが、活用の深さは個人任せでチーム全体の開発スピードは変わらない。AIをSDLC全工程に組み込み、組織として効果を出す道筋が見えない。
いずれか一つでも当てはまる場合、「AIが力を発揮できる開発基盤」と「セキュリティ・ガバナンスを統合運用できる体制」が整っていない可能性があります。
AI駆動開発 実践プログラムの全体像を1冊にまとめた概要資料です。プログラムの進め方、研修のカリキュラム、導入で期待できるBefore/After、リード講師の実績までを収録。会社名・お名前・会社メール・電話番号のご記入で、すぐにダウンロードいただけます。
下記をご記入いただくと、すぐに資料をダウンロードいただけます。
AIで「個人の生産性」を上げるだけなら、コード補完ツールの導入で十分です。
エンタープライズで目指したいのは、AIによる「チーム全体・SDLC全体の生産性飛躍」です。
そのためには、AIが力を発揮できる共通基盤と運営規律が欠かせません。
AI駆動開発 内製化研修では、その組み合わせとして次の3つを前提に進めます。
AIが構成を読み取り、安全に変更を加えていくには、Infrastructure as Code（IaC）で管理されたクラウド基盤が前提となります。Cloud Partner は AWS Well-Architected 準拠のCDK基盤を提供し、AIがアーキテクチャ全体を扱える環境を最初から整えます。
設計→実装→レビュー→テスト→デプロイの一連のフローを単一のプラットフォームに集約し、AIがイシュー、コード、CI/CD、セキュリティスキャンを横断で扱えるようにします。GitLab はこの「一気通貫のSDLC統合」を最も自然に実現する基盤です。
AIが生成した成果物を、チームで統合・レビュー・リリースしていくための共通言語と運営リズムが必要です。スクラムは、スプリント単位でAIを使い倒し、振り返りで改善を回すための、最も実証された運営フレームワークです。
Cloud Partner はこの3つの土台を統合した上で、AIが主導する開発体制を構築します。
これにより、個人ではなく「チーム全体」「SDLC全体」での生産性飛躍が実現します。
Cloud Partner の AI駆動開発 実践プログラムは、中心となる「AI駆動開発 内製化研修」を軸に、3つの要素を組み合わせて提供します。AIが力を発揮できる基盤を整え、AIとの協働スキルを身につけ、実プロジェクトで自走できる状態へと引き上げる — 研修で体験した「AIが主導し、人間がレビュー・判断する」開発スタイルを、そのまま御社の業務で再現できるようになることを目指します。
AIがSDLCの全工程を効果的に主導するための、AWS × GitLab × スクラムの統合基盤を提供します。CI/CDパイプラインにセキュリティテストが最初から組み込まれ、AIが生成したコードも自動でチェックされる環境を、プロジェクト初期から提供します。
AIとの協働と要件をAIで固める進め方、GitLabでのセキュリティ自動化、スクラムとAWSを組み合わせてチームで回す方法を、実際に手を動かして学びます。AIへの指示の出し方、AIの出力の評価方法、人が判断すべき点の見極め方を体得します。
研修の修了後、実際のプロジェクトでAI駆動開発を実践します。2週間のプロトタイピング支援で最初のリリースまで進め、希望に応じて継続伴走支援で自走できる状態を目指します。経験豊富なスクラムマスターがデイリースクラムやSlackで日々チームと同期しながら伴走します。
「AIが開発を主導する体制を、最短で実現する。」
本プログラムは、3日間の内製化研修で土台を作り、2週間のプロトタイピング支援で実プロジェクトの最初のリリースまで進めます。
その後は、希望に応じた継続伴走支援で、AI駆動開発を御社の当たり前にします。
AI駆動開発そのものは、GitHub や Jira、スクラム以外の進め方など、AWS・GitLab・スクラム以外の環境でも取り組めます（1日の「AI駆動開発研修」は、これらの前提知識を求めません）。内製化研修では、AIに渡す判断基準まで具体的にお渡しできる組み合わせとして、AWS × GitLab × スクラムを前提に進めます。AIツールは Claude Code / Kiro / GitLab Duo など、御社で使っているものを選べます。
| 日程 | テーマ | 主な内容 |
|---|---|---|
| Day 1 | AI駆動開発の進め方 | AIとの協働の基礎（AIに任せる範囲と人が決める範囲）／要件・仕様をAIで固める考え方／要件ループの演習（受け入れ条件の具体化・人が判断すべき点の仕分け・テスト条件の生成） |
| Day 2 | GitLab と DevSecOps | AIで開発量も攻撃も増える時代の関門／GitLab基本操作ワークショップ／AIに任せるからこそのセキュリティ自動化／GitLabによる運用管理／開発プラットフォームの全体像 |
| Day 3 | 組み合わせて、チームで回す | なぜ AWS × GitLab × スクラムを組み合わせるのか／スクラムの進め方／AI駆動のスクラムイベント／統合演習（1日目の要件を GitLab の関門に通す）／AWS Well-Architected 概論／プロトタイピング支援への接続 |
※ カリキュラムは御社の状況・ゴールに応じてカスタマイズします。
御社の実プロジェクトで、スプリント0（環境・進め方の立ち上げ）、1週間のスプリント1回、リリーススプリントの2週間をかけて、最初のリリースまで進めます。Cloud Partner のスクラムマスターがデイリースクラムやSlackで密にチームと同期しながら伴走し、AIとの協働で開発を前に進める感覚をチームに定着させます。
プロトタイピング支援の後も伴走を希望される場合は、GitLab ライセンスをご購入いただいたうえで、継続して支援します。スプリントイベントのフォローを続けながら、自社だけでスクラムを回せる状態を目指します。
注記: プロトタイピング支援は、AI駆動開発 内製化研修を修了した方を対象としています。AIと協働する開発スタイル・スクラムの進め方・GitLabでの開発フローを共通理解として持った上で実プロジェクトに入るため、伴走支援のみ単体での提供は行っていません。
AI駆動開発 実践プログラムは、テーマを絞った1日の研修と、3日間の内製化研修から選べます。いずれも1社単独で実施します。
AIと協働する進め方と、要件をAIで固めてからテスト条件まで導くループを、1日で身につけます。AWS・GitLab・スクラムの前提知識は求めません。
AIで開発量も攻撃も増える時代に、セキュリティ検査・承認・証跡を GitLab に集約する方法を学びます。
AWS × GitLab × スクラムを組み合わせて、AI駆動開発をチームで回す方法を学びます。修了後はプロトタイピング支援へ進めます。
※ 1日の研修は、単独で受講いただけます。プロトタイピング支援へ進むには、内製化研修の修了が必要です（1日の研修を修了された方は、残り2日間で修了できます）。
内製化研修からプロトタイピング支援、継続伴走支援までを通じて、次の3つの状態にチームが到達することを目指します。
Claude Code / Kiro / GitLab Duo を主な対象としつつ、MCP（Model Context Protocol）と Agent Skills に対応する AI Agent であれば同等のAI駆動開発を実現します。AI技術の進化にも追従できる設計です。
MCP・Agent Skills 対応AIに広く対応全42 ConstructsのCDKライブラリで「自然とWell-Architectedになる」インフラを提供します。CI/CDで cdk-nag による自動チェックも実装されています。
42 Constructs / 6柱対応リード講師の中山 桂一は Japan AWS Top Engineers（2020-2022, 2024, 2026）かつ認定スクラムマスター・GitLab PSE・GitLab Champion。AWSとGitLabとアジャイルを横断する数少ない実践者です。
Japan AWS Top Engineers 5回受賞旧来のアジャイル研修が数か月単位の座学中心であるのに対し、Cloud Partner は3日間の内製化研修で進め方を共通化し、さらに2週間のプロトタイピング支援で実プロジェクトの最初のリリースまで進めます。研修のみで自社展開したい場合は、1日研修プラン・内製化研修プランも選択できます。
3日で土台 ／ 約3週間で最初のリリースAI駆動開発の方法論は、これまで支援してきたアジャイル開発・DevSecOps・AWS内製化プロジェクトの実績をベースに体系化しています。
Cloud Partner はサービス開始以来、複数の事業会社・SIer に対してアジャイル開発／DevSecOps／AWS活用の導入支援を実施してきました。AI駆動開発 実践プログラムは、これらの現場で蓄積した「チームを自走化させる進め方」を、AIを中心軸に据えた形で再設計したものです。
サイバーセキュリティのプロダクト・サービス「LANSCOPE」を開発・提供するエムオーテックス様の新規サービス開発部門で、新サービスの市場投入までのリードタイム短縮、ユーザーニーズや市場変化への迅速な適応、品質向上を目的に、アジャイル開発導入支援を通じて改善に取り組みました。
アジャイル開発における様々な課題を解決することを目標に、スクラム・DevSecOps・AWSを中心としたアジャイル導入支援を実施。システム設計から運用に至るアジャイルな進め方、CI/CD、セキュリティ、IDP（Internal Developer Platform）の概念を実践レベルで習得しました。
Excel等で管理されていたサプライチェーン業務をクラウド化するDX推進を、開発内製化の伴走支援として実施。MVP（Minimum Viable Product／実用最小限の製品）からの段階的開発を採用し、要件定義段階での仕様凍結を避けて、変化に追従しながら本番運用に到達しました。
顧客から SOC 2 / ISMS / SBOM / サプライチェーンセキュリティ対応 を求められる SIer 様には、本プログラムをまず自社導入してアジャイル × AI × セキュリティの体制を構築し、その実績で顧客に提案する二段階モデルを推奨します。取引先のインシデントを契機に業界全体のセキュリティ要求水準が引き上がる「業界連鎖型」の動きにも、SBOM／脆弱性管理／インシデント対応プロセスを継続提示できる体制で備えられます。
他の選択肢と並べて、メリット・デメリットを正直に比較します。
| 観点 | AIツールの個人活用のみ | AI駆動開発プラットフォーム導入 |
|---|---|---|
| 生産性向上の範囲 | 個人のコーディング速度 | チーム全体のSDLC全工程 |
| ガバナンス | 利用者任せ・属人的 | CI/CDで自動チェック・組織で統制 |
| セキュリティ | 個人の意識に依存 | 基盤に組み込み済み |
| 立ち上げ期間 | 即日（ただし効果は限定的） | 約3週間で実プロジェクトの最初のリリースまで（自走は継続伴走支援で） |
※ ここで比較しているのは「大手SIerが提供する内製化支援サービス（プロダクト）」であり、現在開発を委託されているSIer・グループ会社等のパートナー全般を指すものではありません。既存パートナーとの関係維持については下部の注記をご覧ください。
| 観点 | 大手SIerが提供する内製化支援サービス | Cloud Partner の実践プログラム |
|---|---|---|
| AI駆動開発への対応 | 特定ベンダーのAI Agent前提の構成が多い | AI Agent 非依存（Claude Code / Kiro / GitLab Duo 選択可） |
| プラットフォーム提供 | 特定スタックへの依存が発生しやすい | 独自MCP＋OSS基盤で構成 |
| 期間・規模感 | 数か月〜年単位・数千万円規模 | 研修3日＋プロトタイピング支援2週間（約3週間）で最初のリリースまで |
| 講師の専門性 | 担当者によりばらつき | Japan AWS Top Engineers × 認定スクラムマスターによる固定担当 |
| 観点 | 自社のみで進める | 外部支援を併用する（Cloud Partner） |
|---|---|---|
| 立ち上げ期間 | 6か月〜1年以上のことが多い | 研修3日＋プロトタイピング支援2週間（約3週間）で最初のリリースまで |
| つまずきリスク | スクラムの誤解・基盤の偏り | 経験豊富なスクラムマスターが軌道修正 |
| 内製化後の自立性 | 確立すれば完全自立 | 同等（伴走支援の終了後は外部に依存しない） |
| 投資 | 主に人件費・時間 | プログラム費用＋自社時間（時間を買う選択肢） |
プログラムをリードする中山 桂一は、AWS・GitLab・アジャイルを横断する数少ない実践者です。
クラウドパートナーグループ テックリード／リード講師／スクラムマスター
無料アセスメントを起点に、御社に最適なプラン構成と費用を提案書としてご提示します。
1〜2回のオンラインミーティングで現状をヒアリング。ゴールとのギャップを分析し、診断レポートをお渡しします。
アセスメント結果をもとに、御社に最適なプラン構成（カリキュラム・伴走範囲・費用）を提案書としてご提示します。
御社の開発チーム向けに、1日の研修または3日間の AI駆動開発 内製化研修を1社単独で実施します。
実プロジェクトでスクラムマスターがデイリーで密に伴走し、最初のリリースまで進めます。その後は希望に応じて継続伴走支援へ。
AI駆動開発研修（1日）または AI時代のDevSecOps研修（1日）
AI駆動開発 内製化研修（3日間）
内製化研修 ＋ プロトタイピング支援（2週間）
プロトタイピングプラン ＋ 開発エンジニア追加（1名）
継続伴走支援（任意）: プロトタイピング支援の後も伴走を希望される場合は、GitLab ライセンスをご購入いただいたうえで継続して支援します。
価格について: 各プランの価格は、御社の状況・カリキュラムのカスタマイズ範囲・伴走スコープにより異なります。無料アセスメント後に、最適なプラン構成と費用を提案書としてご提示します。お問い合わせフォームから「価格について知りたい」とご記入いただいても結構です。
1〜2回のオンラインミーティングで、御社の開発体制・AI活用状況をヒアリングし、AI駆動開発への改善ポイントをレポートにまとめてお渡しします。費用は一切かかりません。
下記フォームよりお申し込みください。担当者より2営業日以内にご連絡いたします。
