Claude Code実践〜個人開発からチーム開発へ

2026.11.5 DX 総合EXPO 2026 秋 東京 @ 幕張メッセ
で講演した内容です。

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1. 株式会社ジェネラティブエージェンツ 吉⽥ 真吾 2026年11⽉5⽇ ｜ DX総合EXPO 2026 秋 東京 Claude実践 個⼈開発からチーム開発にレベルアップするために 01 / 17
2. 【最新】AIコーディングの実践的解説書 『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』（技術評論社） 西見公宏、吉田真吾、大嶋勇樹 [著] 第1部 手を動かして学ぶClaude Codeの基本 第1章 Claude Codeをソフトウェアエンジニアリングと統合する 第2章 Claude Codeの基礎 第3章 MCPを使いこなせ！ 第4章 達人に学ぶスペック駆動開発 第5章 Claude Code Actionの活用 第2部 動作原理を理解して開発フローを仕組み化する 第6章 Claude Codeの動作原理を理解する 第7章 Claude Codeを意図通りに動かす 第8章 スペック駆動開発のフローを仕組み化する【設計編】 第9章 スペック駆動開発のフローを仕組み化する【実践編】
3. 👑 AWS Serverless Hero ＊ Claude Ambassador 🦜 LangChain Ambassador コミュニティ ❑ JAWS-UG ❑ Serverless Community(JP) ❑ LangChain Community(JP) ❑ AIコーディング道場 etc… エキスパート ❑ サーバーレスアプリ開発・コンサル ❑ AIエージェント開発・コンサル・研修 吉田真吾 通信基地局制御システム開発や証券システム 基盤開発を経て、2015年からセクションナ インでサーバーレスアプリ開発、2024年か らAIエージェント開発に従事（25年<選手） 02 / 17
5. 主役はPGから経営者まで拡大し、話題の 中心もツールから Intent Managementやチーム開発へ 個⼈の⼯夫を、チームの共通資産へ AIコーディング道場で⾒えた、関⼼の変化 第1期 2025.3〜 第2期 2025.7〜 第3期 2025.11〜 第4期 2026.3〜 第5期 2026.6〜 第6期 ※Intent Management: 意図・制約・品質基準を明確にし、AIの進行をマネジメントすること 2026.8〜 • プログラマ中心 • CursorやClaude Code、 その中のモデルの比較 • PdM、インフラエンジニア が増加 • 開発ルール：CLAUDE.md, rules • デザイナー、業務コンサル などが増加 • 仕様の記述方法、デザイン の再現方法 • 経営者が増加 • 小さく作り始める反復的 なトレーニングや Intent Management • さまざまな背景を持つメン バーによるチーム開発 • AI駆動開発エキスパート • 職種の垣根がゼロに • チーム開発がレギュラー化
6. 研修プログラムのご紹介 当社ではAIエージェントの導入に関する各種研修プログラムをご提供しています 全職種 全職種 AI入門講座 AIを利用する上で 土台となる知識を学ぶ AIエージェント 導入リーダー養成講 座 推進担当 マネジメント層 開発者 ソフトウェア開発 AIコーディング 実践講座 AIで正しく開発する 技術を学ぶ 対象者 開発者 AIコーディング 実践講座 アドバンス ハーネスエンジニアリング を学ぶ 対象者 開発マネージャー ・リーダー AIエージェントの 導入に必要なことを学ぶ 対象者 経営層 ソフトウェア開発 対象者 経営層 推進担当 マネジメント層 開発者 AIエージェント ソフトウェア開発 AIエージェント 開発者養成講座 AIエージェントを 開発する技術を学ぶ 対象者 開発者 AIエンジニアリング マスター研修 AIでの開発を 実プロジェクトに導入する 対象者 開発チーム
7. 個⼈と組織のAI活⽤の成熟度を⾒定める 個人・組織ともに 高い成熟度レベルを 目指そう 組織変革 AI Transformation Leader Lv.5 組織横断でAI活用基盤を構築・文化変革 プロセス設計 AI Process Designer Lv.4 AI前提で開発プロセスを設計・推進 業務統合 AI Practitioner Lv.3 AIを日常業務の複数フェーズに統合 基本利用 AI Beginner Lv.2 基本的な作業でAIを使い始めている 未活用 N/A Lv.1 GA社アセスメントにおける基準 AI開発ツールを業務で活用していない
8. 個⼈開発からチーム開発にレベルアップするために 01. 個人開発をレベルアップするための最重要ポイント 02. チーム開発を円滑に進めるためのトレーニング まとめ
9. 01.個人開発をレベルアップするための最重要ポイント 01. エージェントスキルの活用・徹底理解 02. 要件を明確にしてから作るAIコーディング
10. 【1】個人開発：スキルの活用・徹底理解 エージェントスキル：ハイレベルな業務手順・指示の標準化 ① メタデータ（常に読む） • • SKILL.md先頭の name と description エージェントはこれを見て使うスキルを選ぶ ② SKILL.md 本文（使うときに読む） • • • • 作業の手順、判断の基準、止める条件を書く 依頼が説明に合うか、/スキル名 で呼ぶと読み込む 置き場所：.claude/skills/<名前>/SKILL.md リポジトリに置けば、コードと一緒に共有できる ③ スクリプト・資料（必要な分だけ） • • scripts/ や references/ を同じフォルダに置く 本文が指したファイルだけを開き、実行する 必要な ときだけ
11. 【2】要件を明確にしてから作るAIコーディング
12. 【2】要件を明確にしてから作るAIコーディング https://github.com/AI-Eng-Dojo/getting-started-vibecoding https://ai-eng-dojo.github.io/getting-started-vibecoding/
13. 02. チーム開発を円滑に進めるためのトレーニング 01. AI-DLCを活用したモブエラボレーション 02. チームトレーニングの実践 03. 見える場所でのコラボレーションの推進
14. 【2】レガシーシステム適用： AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC)の活用 AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) Method Definition https://prod.d13rzhkk8cj2z0.amplifyapp.com/
15. 【2】レガシーシステム適用： AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC)の活用
16. 【3】チーム開発：チームで成果を出すためのMob Elaboration 僕だけの作業はAIで楽チン AIにリードさせる でも企画は資料にまとめて 上申しなきゃ AI：論点と選択肢を整理する／⼈：優先順位・制約・受⼊条件を決める →同じ場で、⽬的・制約・完成条件を合意する 何日もかかる意思決定 説明・説得・相談
17. チームでAI駆動開発を進める流れ 守 破 離 コーディングエージェントを使いこなす チームでAI駆動開発トレーニング より複雑なシステムへの適用 • 基礎トレーニング • AIがリードするチーム開発(AI-DLC) • エージェントスキル開発・整備・訓練 • 対象プロジェクト・人員の選定 • 社内勉強会・CoE・R&D推進 • 導入前後のアセスメント・評価 • 複数のサブシステムで構築されている システム、JavaやCOBOLシステムの 移植、ルール策定 サービスデザイン・システムデザイン • ファシリテーショントレーニング • サービス企画ワークショップ チームアグリーメントの再構築 • 業務改革PJ企画ワークショップ • ガバナンスルールの整備 • プロジェクト環境整備（許可するコー ディングエージェント、プロジェクト のメモリ、ルール、エージェントスキ ル） • ネットワークルールの設定変更 • 開発サイクルの短縮・再構築 環境整備 • 各ツールの契約ルールの整備 • トークンKPI設定 開発以外への適用 • 業務ワークフローの再デザイン • 高度なワークフローやユーザーハーネ スの構築 自社ハーネス開発 • メモリやエージェントの認証形式など 自社に合わせたベンダーハーネスの構 築
18. まとめ スキル開発 レガシーシステム への適用 安全・高品質な チーム開発 1. エージェントスキルの活用・徹底理解 2. 要件を明確にしてから作るバイブコーディング 1. 仕様書・設計書のリバースエンジニアリング（現状把握） 2. 派生開発のためのルール整備（メモリ、ルール） 3. 自律実行（実装・テスト）のためのハーネス 1. AI-DLCを活用したモブエラボレーション 2. 実践型チームトレーニング 3. 見える場所でのコラボレーションの推進 AI駆動開発スキル Intent Manegment AIオンボーディング “AIが”リードする 開発ライフサイクル
19. 【3】チーム開発：個人・組織ともにより高いAIネイティブ成熟度レベルを目指す 個人・組織ともに 高い成熟度レベルを 目指そう 組織変革 AI Transformation Leader Lv.5 組織横断でAI活用基盤を構築・文化変革 プロセス設計 AI Process Designer Lv.4 AI前提で開発プロセスを設計・推進 業務統合 AI Practitioner Lv.3 AIを日常業務の複数フェーズに統合 基本利用 AI Beginner Lv.2 基本的な作業でAIを使い始めている 未活用 N/A Lv.1 Keywords: pyramids, layer, icon, icons AI開発ツールを業務で活用していない
20. 研修プログラムのご紹介 当社ではAIエージェントの導入に関する各種研修プログラムをご提供しています 全職種 全職種 AI入門講座 AIを利用する上で 土台となる知識を学ぶ AIエージェント 導入リーダー養成講 座 推進担当 マネジメント層 開発者 ソフトウェア開発 AIコーディング 実践講座 AIで正しく開発する 技術を学ぶ 対象者 開発者 AIコーディング 実践講座 アドバンス ハーネスエンジニアリング を学ぶ 対象者 開発マネージャー ・リーダー AIエージェントの 導入に必要なことを学ぶ 対象者 経営層 ソフトウェア開発 対象者 経営層 推進担当 マネジメント層 開発者 AIエージェント ソフトウェア開発 AIエージェント 開発者養成講座 AIエージェントを 開発する技術を学ぶ 対象者 開発者 AIエンジニアリング マスター研修 AIでの開発を 実プロジェクトに導入する 対象者 開発チーム
21. 本講座の目標 01 02 03 開発生産性の向上と プロセス標準化 AIエンジニアリングマスターの 社内育成と定着 持続可能で保守性の高い システム基盤の確立 AIコーディングと標準プロセスにより、実シス 既存のコードベースに安全にコーディングエー テムで高い開発生産性を実現。チームで再現で きる型として定着させる。 ジェントを導入し、開発プロセスの最適化をリ ードできる次世代のエンジニアを育成する。 コードや設計書をAI活用に適した状態へ整備。 AIにも人にも扱いやすい基盤を保守し、技術変 革・人材入れ替わりにも対応できる柔軟な開発 チームを構築する。
22. 講座概要：AIエンジニアリングマスター研修 - 実コードベースでAI駆動開発を回す技術 AI-DLCの考え方に基づき、実システム上でコーディングエージェントを立ち上げ、 チームとしてAI駆動開発を回せる状態を目指す、5週間の実践伴走プログラムです 5週間のプログラム構成 フェーズ Week 0 Week 1 目標設定・アセスメント 導入研修・立ち上げ 実践内容 • 成果物（機能追加/MVP）とスコープ定義 • 対象システム・チーム体制の決定 • 参加者のAI活用レベル事前サーベイ • AI-DLC 実践ハンズオン • 実システム上でのClaude Code等の立ち上げ実演 • ガードレールと情報資産の整理 Week 2〜4 Week 5 コワーク：AI駆動開発の実践 • 週次プランニング・レビュー + 伴走セッション • 新規MVPまたは既存機能追加1〜2件を推進 • 設計・実装・テスト・レビューの型化 デモデー・知見共有 • 成果物のデモ発表 • 得られた知見の社内共有 • 研修後の横展開アクション整理 参加条件・前提 • ソフトウェア開発の基礎知識（ 開発環境の基本操作、Git、ター ミナル操作ができる） • コーディングエージェント （Claude Code等）に触れたメン バーが含まれている • 実プロダクトのコードベース または新規開発企画 • 参加者人数分の有料プラン