AI駆動型開発パイプラインのアイソメトリック3Dビジュアル。中央のAIコアが設計・実装・レビュー・テスト・デプロイの各工程を統括している抽象表現。

AI駆動型開発 実践プログラム — AWS × GitLab × スクラムで実現する

AIで、開発の生産性を飛躍させる。

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。

CLOUD PARTNER とは

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駆動型開発」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 × スクラムを統合した基盤上で、3日間の集中トレーニングと6週間の伴走支援を組み合わせ、AIと協働して自走できる開発チームを最短で育てます。

PROBLEMS

AI活用、こんな課題はありませんか?

外注・採用に頼った開発体制が、スピード/コストの頭打ちに

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。

セキュリティ・ガバナンスのツール乱立で、運用が回らない・サブスクが膨らむ

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。

AIを導入してもコード補完など個人活用で止まる

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。

PREREQUISITES

AI駆動型開発が機能するための3つの前提

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本当に必要なのは、AIによる「チーム全体・SDLC全体の生産性飛躍」。それにはAIが力を発揮できる共通基盤と運営規律が前提として揃っている必要があります。

AWS

AIが理解・操作できる共通のクラウド基盤

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。

GitLab

AIがSDLC全工程に介入できる開発プラットフォーム

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。

スクラム

AIの出力をチームで活かす運営規律

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。

OUR APPROACH

AIが開発を主導する体制を、最短で実現する。

Cloud Partner の AI駆動型開発 実践プログラムは、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。

1

AIが力を発揮できる開発基盤

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。

2

3日間のAI駆動型開発トレーニング

用意された基盤の上で、AIとの協働開発・スクラムの進め方・GitLabでの開発フロー・AWSサービスの活用を、実際に手を動かして学びます。AIへの指示の出し方、AIの出力の評価方法を体得します。

3

6週間の開発伴走

トレーニング後、実際のプロジェクトでAI駆動型開発を実践します。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、スプリントイベントもしっかりフォローしながら、自走できる状態になるまで伴走します。

「AIが開発を主導する体制を、最短で実現する。」

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PROGRAM

プログラム構成

3日間で土台を作り、6週間で実戦を通じて習熟し、AI駆動型開発を自社の当たり前にします。

3日間トレーニング 基礎知識習得
6週間 開発伴走 実プロジェクトで実践
自走 チーム独立

3日間トレーニング カリキュラム概要

日程テーマ主な内容
Day 1 AI駆動型開発の全体像と、AIが動く基盤 AI駆動型開発とは何か/開発プラットフォームの全体像/クラウドアーキテクチャ基礎/スクラム実践ワークショップ/GitLab基本操作
Day 2 AIとの協働による開発実践 AI駆動型スクラムイベント/GitLab Tips/GitLabスクラム運用ワークショップ/AWS活用ワークショップ(11のベストプラクティス)
Day 3 AI × セキュリティ × 運用の統合 クラウドサービス活用/AI駆動型開発の実践ワークショップ/GitLabによる運用管理/AIに任せるからこそのセキュリティ自動化/6週間プロトタイピングへの接続

※ カリキュラムは受講企業の状況・ゴールに応じてカスタマイズします。

6週間の開発伴走

実際のプロジェクトで、Cloud Partner のスクラムマスターが日々の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ます。スプリントレビューやレトロスペクティブ等のスプリントイベントもしっかりフォローし、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。伴走終了時には、次のスプリントから自社だけでスクラムを回せる状態を目指します。

注記: 6週間の開発伴走は、3日間トレーニングを修了した受講者を対象としたフェーズです。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

GOALS

プログラム修了後に、チームが到達する状態

プログラム終了時には、次の3つのゴール状態にチームが到達していることを目指します。

GOAL 01

AI駆動型の開発プロセスが回る

  • AIが設計・実装・レビュー・テストを主導し、人間がレビュー・判断に集中する開発スタイルが確立している
  • スクラムチームの体制が構築され、AI駆動型のスプリントサイクルが回っている
  • AIへの効果的な指示の出し方、AIの出力の評価方法をチーム全員が理解している
GOAL 02

AI駆動型の開発基盤でチーム全員が開発できる

  • GitLabでのプロジェクト管理(イシュー・マイルストーン・マージリクエスト)が全員できる
  • AIを活用したコーディング・コードレビュー・テスト作成が日常的に行われている
  • CI/CDパイプラインの基本構成を理解し、自動テスト・自動デプロイが維持できる
GOAL 03

AIに任せつつ、セキュリティ・品質を保てる

  • AIが生成したコードのセキュリティ・品質を担保する仕組み(自動テスト、セキュリティスキャン)が機能している
  • セキュリティ・ガバナンスが担保された状態でAI駆動型開発を実践できる
  • コードレビューの基準が明確で、AIの出力も含めて品質を落とさずリリースできる
WHY US

Cloud Partner が選ばれる理由

AI Agent非依存の独自MCP

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駆動型開発を実現します。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

AWS Well-Architected 準拠 CDK基盤

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

Japan AWS Top Engineers × 認定スクラムマスター

リード講師の中山 桂一は Japan AWS Top Engineers(2020-2022, 2024)かつ認定スクラムマスター・GitLab PSE。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 4回受賞

最短3日で土台、約7週間で自走体制まで

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日間トレーニングで基礎を共通化し、さらに6週間の伴走で実プロジェクトを動かしながら自走化する二段構成です。基礎共通化のみで自社展開したい場合はトレーニング単体プランも選択できます。

3日で土台 / 約7週間で自走体制
CASES

方法論を支える実績

AI駆動型開発の方法論は、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駆動型開発 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。

CASE 01

アジャイル開発とDevSecOpsを基盤とした開発プロセス変革を支援

エムオーテックス株式会社
情報サービス業 / 従業員 472名

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。

  • スクラムやCI/CDの運用例を通じてアジャイル開発の実践的な道筋が明確になり、新たなプロジェクトでの第一歩を踏み出せるように
  • インセプションデッキ活用やGitLab比較を通じ、生産性をどのような指標で評価し改善していくかという視点を獲得
  • AWSベストプラクティスやSaaS活用、DORA Metrics(DevOps Research and Assessment が提唱する開発生産性指標)などプラットフォームエンジニアリングの概念理解が深化
CASE 02

スクラム・DevSecOps・AWSを基盤とした開発・運用プロセスの実践的変革支援

自動車関連サービス大手 T社
技術系サービス業 / 従業員 1,000名以上

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。

  • スクラムの適切な時間配分・スプリント運営を学習し直すことで、現在進行中の業務に直接適用できる状態に
  • GitLabによるDevSecOps(CI/CD・シフトレフト)を理解し、開発初期から効率と高セキュリティを両立するプロセスを構築
  • ストーリーマッピングの実践、AWSベストプラクティスに基づくアーキテクチャ見直しを実施
CASE 03

サプライチェーン管理のクラウド化と内製化支援

製造業大手 H社(社名非公開)
製造業 / 従業員 約5,300名

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。

  • MVP実装による段階的開発で、要件定義からの仕様変更に柔軟に対応
  • フルサーバーレスアーキテクチャ採用により、運用負荷とインフラコストを最小化
  • 自動化(CI/CD・テスト・デプロイ)により開発生産性を向上、内製チームでの自走運用へ移行

FOR SIerSIer の方へ — 自社導入から顧客提案への二段階モデル

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。

  • AI Agent 非依存設計(Claude Code / Kiro / GitLab Duo 選択可)のため、エンドユーザの環境・選好に合わせて再現可能
  • 「ツール多すぎて使いこなせない」という顧客の声に対し、GitLab 集約による個別ツールサブスク統廃合とコスト削減を提案できる
  • 自社の若手エンジニアの学習・経験機会としても活用可能(採用ブランディングへの貢献)
COMPARE

比較から見えるCloud Partnerの位置づけ

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。

1. AI駆動型開発プラットフォーム導入 vs AIツールの個人活用のみ

観点 AIツールの個人活用のみ AI駆動型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7週間(チームが自走できる状態まで)

2. Cloud Partner の実践プログラム vs 大手SIerの内製化支援サービス

※ 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駆動型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・数千万円規模約7週間で自走体制を構築
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

3. 外部支援を入れる vs 自社のみで内製化を進める

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約7週間で自走体制を構築
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(伴走終了後は外部依存ゼロ)
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)
既存の発注先・グループ会社との関係維持について
Cloud Partner の実践プログラムは「既存パートナーを置き換える」ものではありません。既に大手SIer・グループ会社・社内SIer に開発を委託されている場合は、既存案件は従来どおり進めつつ、新規プロジェクトや新体制から段階的に AI 駆動型開発を導入する併存モデルを推奨します。場合によっては既存パートナー側のメンバーにもトレーニングへ参加いただき、共にモダン化していく形を取ることも可能です。
TECH LEAD

技術リーダー紹介

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。

中山 桂一(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)

中山 桂一 (Keiichi Nakayama)

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

Japan AWS Top Engineers 2020-2022 / 2024 AWS Community Builder 認定スクラムマスター (RSM) GitLab PSE

専門領域

  • Amazon Web Services(特にサーバーレス・Well-Architected)
  • GitLab(運用標準化・Self-Managed/SaaS)
  • アジャイル/スクラム(内製化支援)
  • AI駆動型開発(MCP・SDLC統合)

発信・登壇

  • Cloud Partner Tech Blog 寄稿
  • GitLab公式ブログ寄稿(Agile Planning 関連)
  • Serverless Meetup Tokyo 登壇
HOW IT WORKS

ご利用の流れ/提供プラン

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。

ご利用の流れ(4ステップ)

STEP 01 無料

無料アセスメント

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。

STEP 02

ご提案

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。

STEP 03

3日間トレーニング

御社の開発チーム向けに、AI駆動型開発の集中トレーニングを実施します。

STEP 04

6週間 開発伴走

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。自走できる状態への移行を支援します。

提供プラン

重要な前提: Cloud Partner の AI駆動型開発 実践プログラムでは、3日間トレーニングがすべてのプランの基礎なります。トレーニングを受講せずに伴走支援のみをご利用いただくプランは提供していません。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ていない状態で実プロジェクト伴走に入っても、効果が出にくいためです。

トレーニングプラン

3日間の集中トレーニング(基礎習得)

こんな方に まずは AI駆動型開発の全体像と進め方を学び、自社で実装を進めたい方

拡張プラン

伴走プラン + 開発エンジニア追加(1名)

こんな方に 伴走に加えて、Cloud Partner のエンジニアが実装メンバーとして参画することを希望される方

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。

FAQ

よくあるご質問

AI駆動型開発とは何ですか?従来の開発と何が違いますか?
AI駆動型開発とは、AIが設計・実装・レビュー・テスト・デプロイの全工程を主導し、人間はレビュー・判断・方向づけに集中する開発スタイルです。コード補完にAIを使う「AI支援型」と異なり、Cloud Partnerは開発体制そのものをAI中心に再設計するため、チーム全体の生産性が飛躍的に向上します。
AI駆動型開発プラットフォームは具体的に何を提供しますか?
Cloud Partner の AI駆動型開発プラットフォームは、AWS Well-Architected準拠のCDK基盤、GitLabプロジェクトテンプレート、CI/CD組込みのセキュリティ自動化、そして独自MCP(AIスキル定義)を統合した開発基盤を提供します。Claude Code / Kiro / GitLab Duo いずれのAI Agentでも同等のAI駆動型開発を実現します。
AI個人活用(GitHub Copilot等)と、AI駆動型開発プラットフォーム導入の違いは何ですか?
AIの個人活用はコード補完など局所的な効率化にとどまる一方、AI駆動型開発プラットフォーム導入は設計・実装・レビュー・テスト・デプロイのSDLC全工程をAIが主導する体制を実現します。Cloud PartnerのプラットフォームはCI/CDレベルでセキュリティ・品質チェックを自動化するため、属人化を防ぎながらチーム全体の生産性を引き上げられます。
大手SIerの内製化支援とCloud Partnerの実践プログラムは何が違いますか?
大手SIerの支援はベンダー独自IDE中心でロックインが発生しがちですが、Cloud Partner は AI Agent 非依存の独自MCPとOSS基盤で構成しているため、Claude Code / Kiro / GitLab Duo を組織が自由に選択できます。Japan AWS Top Engineers 4回受賞の中山が固定担当として支援する点も大きな違いです。
プログラム全体でどのくらいの期間がかかりますか?
Cloud Partner の AI駆動型開発 実践プログラムは、3日間トレーニング + 6週間の開発伴走で構成され、合計約7週間でチームが自走できる状態を目指します。トレーニングのみのプランの場合は3日間で完結します。御社の状況に応じてカリキュラムや伴走スコープをカスタマイズするため、最適な期間は無料アセスメントで確定します。
プログラムの費用はどのように確認できますか?無料アセスメントには費用は発生しますか?
Cloud Partner ではプラン構成・カリキュラムのカスタマイズ・伴走スコープを御社の状況に合わせて設計するため、LPでの具体的な費用提示は行っておりません。費用は無料アセスメント実施後、御社専用の提案書としてご提示します。アセスメント自体は1〜2回のオンラインミーティングで完結し、費用は一切発生しません。
3日間トレーニングと6週間伴走では具体的に何をしますか?
3日間トレーニングではAI駆動型開発の全体像、AIとの協働実践、セキュリティ・運用の統合を、AWS × GitLab × スクラムの基盤上で手を動かして学びます。6週間伴走では実プロジェクトに対し Cloud Partner のスクラムマスターがデイリースクラムへの同席とSlackでの随時コミュニケーション、スプリントレビュー・レトロスペクティブのファシリテーションを通じて密に伴走し、自走化を支援します。
どんな企業規模・業種に向いていますか?
Cloud Partner の主なターゲットは中堅以上の事業会社で、内製化やDXを推進したい情シス・DX推進部門を持つ組織です。SIer企業の標準化部門にも適合します。業種を問いませんが、特に B2B SaaS、教育系 SaaS、流通系 EC、製造業向けクラウドソフトウェア事業者など、顧客から SOC 2 / ISMS / SBOM / サプライチェーンセキュリティ等への対応が商習慣として実質必須となっている業界での導入適合性が高いです。
AI駆動型開発の導入でよくある失敗パターンと、Cloud Partnerはどう対応しますか?
よくある失敗は「AIの活用が個人任せで属人化する」「AI生成コードのセキュリティが担保されない」「スクラムが形骸化する」の3点です。Cloud Partner はチーム全体への共通基盤提供、CI/CD組込みのセキュリティ自動化、認定スクラムマスターによる伴走で、これらの典型的な失敗パターンを構造的に防ぎます。
既に Claude Code / Kiro / GitLab Duo を使っているチームでも導入できますか?
はい、Cloud Partner のプラットフォームはAI Agent非依存設計のため、現在ご利用中の Claude Code / Kiro / GitLab Duo をそのまま活用してAI駆動型開発を実現できます。むしろ既にAI Agentを導入済みのチームほど、SDLC全工程に統合する基盤との組み合わせで効果が大きく発揮されます。
FREE ASSESSMENT

御社のAI駆動型開発への道筋を、
無料で診断します

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駆動型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。

アセスメントで得られるもの

  • 開発体制・AI活用状況の現状分析
  • AI駆動型開発の到達ゴール像の提示(開発プロセス/開発基盤/セキュリティ・品質の3軸)
  • 御社の状況に基づいた改善の優先順位
  • 3年 ROI 試算(GitLab 集約による個別ツール(SBOM/脆弱性管理/SAST等)のサブスク統廃合効果を含む)
  • 御社に最適なプラン構成と費用のご提案(提案書としてお渡し)

無料アセスメントお申し込みフォーム

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。

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