LLM時代の社会人エンジニア教育に向けて～トップエスイープログラムでの経験から / Professional Engineer Education in the LLM Era: Insights from the TopSE Program

2026年度 人工知能学会全国大会（第40回・JSAI 2026）での講演。
LLM/AIの潮流を受けたトップエスイープログラムの進展を紹介。
https://www.topse.jp/

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1. LLM時代の社会人エンジニア教育に向けて ～トップエスイープログラムでの経験から 国立情報学研究所 石川 冬樹 @fyufyu / f-ishikawa@nii.ac.jp https://research.nii.ac.jp/~f -ishikawa/ https://www.topse.jp/
2. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 2 LLM/AI for SEは続々進展：「任せ方と検証を設計する」へ 品質・統制が差別化要因 受入条件， V&V，テスト設計， 変更管理をガードレールにする SDLC横断の自動化 要求整理・設計補助・レビュー・テスト 生成まで，「点」から「線」へ 実行環境・ CI/CD と接続 Actions ・クラウド環境でビルド， テスト， lint を走らせながら進める Coding agent 化 PR作成・バグ修正・テスト作成を非同期 に委任，人はレビューとリスク判断へ [2][3] [1] Google Cloud DORA 2025 [2] GitHub Copilot coding agent 2025 [3] OpenAI Codex 2025 [4] NIST Verification / AI TEVV 2025 [2][3] [1][3] [1][4] エンジニアの役割は「自身であるべき姿を定義しさらに達成する」から 「あるべき姿から任せ方・安全網・検証を設計する」へ
3. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 3 ◼産業界エンジニア向けソフトウェア工学教育プログラム： 年間コースが主体：講義 ＋ 実践演習（ ≒グループでの卒業制作） トップエスイープログラム 先端ソフトウェアエンジニアリングの原則・技術と AIを適切に組み合わせて使いこなし， ビジネス・ 組織・社会への価値を産み出していく 20周年超え！ ◼受講生57名（累計 900 名超） ◼講師61名超（産業界が多め） ◼講義44（ 1講義は12h ） ◼実践演習15グループ 2025 年度20期生実績 2000 年代当初の主眼は 「アーキテクト」 「モデリング能力」
4. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 4 参考： 2026 年度時間割（年間コースの講義部分） ※ 太枠が生成AI関連を扱う新しい講義（ 2023 ～・毎年更新中）
5. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 5 ◼講師が抽象的なテーマを提示 → 受講生は希望を提出し参加 → 自分たちでテーマを解釈，具体化して取り組み 「実践演習」の概要・ 2025 年度のテーマ例 ◼ マイクロサービスによるシステム設計 ◼ 生成AIを用いた LC4RIの改善 ◼ テキストデータ分析実践 /生成AI活用実践 ◼ 機械学習システムを守るための対策の検討 ◼ AIのテスト・品質評価演習 ◼ 実践的仕様記述演習 ◼ 生成AIで支援するアジャイル開発の設計書作成 ◼ ソフトウェア開発への大規模言語モデル応用の探索 ◼ 大規模言語モデル（ LLM）ベースの AIエージェント開発 ◼ 要求工学における生成 AIの活用検討 ◼ 10年先の危機感解消に向けたビジネスモデル /アイデア提言 ◼ 大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーションの AI倫理要求分析 具体化の例： （ AI生成）コードが自動車業界など ドメイン固有の約束事を守れるか 検査する機構を構築・評価しよう！ 具体化の例： 不確かな未来のステークホルダーや そのニーズ・リスクについて議論するため 小説を生成させ分析に活用しよう！
6. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 6 ◼「実践演習」の元々のねらい・位置づけ： グループでの議論により知識・技術を定着 ◼ソフトウェア工学の知識・技術は，対象のシステムや プロジェクトごとにテーラリング・適応を行う実践力が必要 「 LLM/AI & SE に関する新たな未来の探究」色もかなり濃く ◼速く変化する世界・技術に対し，現場の縛りを気にせずに自由に探究 ◼現場でのゴール達成指向では置き去りがちな，しっかりした評価の実施や， そもそもどうあるべきかの議論 ◼… 「実践演習」における生成 AI
7. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 7 ◼2025 年度はほとんどのグループが生成 AIを主題に ◼特に「 AI for SE」への取り組みが盛ん ◼講師提案テーマの時点で or 取り組みの結果論として ※ なお，生成 AIが主題でないとダメというわけではない → 自分たちの頭でのビジネスモデルの分析・議論など 「実践演習」：生成 AIをテーマとした取り組み AI for SE SE for AI 全体での割合 2023 1 4 24% 2024 4 6 62% 2025 9 3 92%
8. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 8 参考：取り組み成果の例 SE for AI（ AIをちゃんと評価・説明， 2024 ） AI for SE（ AIが設計書を作成・維持， 2025 ） 生成AIで支援する アジャイル開発の設計書作成 信頼性/正確性を見える化した RAG評価フレームワークの提案
9. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 9 ◼講師テーマ：形式仕様記述の実践的な活用方法論を追求 ◼大ざっぱには，プログラミング言語のようなイメージの 厳密な言語で仕様書や設計書の記述・自動検査を行う ◼以前の例年：数人で一つのケーススタディ，講義で学んでない手法を 試す場合には講師が1～2回みっちりレクチャーしないとなかなか … 2025 年度： 5人それぞれが異なるケーススタディ実施・完結， 講義で学んでない手法利用も講師に頼らず完遂 生成AIで学び・探究がかなり加速した？ ※ なお生成AIと技術特性が異なり補完する形式手法への興味も高まった？ 学び・探究における生成 AIのインパクト例
10. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 10 まとめと今後の展望：教育体系化の観点から ソフトウェア工学の 原則・技術 AI活用前提の 世界の素養・基盤へ 適合・進化
11. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 11 まとめと今後の展望：教育体系化の観点から ソフトウェア工学の 原則・技術 AI活用前提の 世界の素養・基盤へ 適合・進化 「プロダクトの送り出し方」 「責任のとり方」を維持！ しかしやや増分的？
12. 2026/6/12 f-ishikawa@JSAI 2026 12 まとめと今後の展望：教育体系化の観点から ソフトウェア工学の 原則・技術 AI活用前提の 世界の素養・基盤へ 適合・進化 破壊的・根幹的な パラダイムシフトも どう先導・ 体系化するか？ 「プロダクトの送り出し方」 「責任のとり方」を維持！ しかしやや増分的？