1
モデル選定
トレンド把握
→
2
LLM活用
パターン習得
→
3
CI/CD
自動化統合
→
4
要件定義
AI補助
→
5
インフラ
自動化
→
6
開発ツール
設定共有
→
7
セキュリティ
安全運用
1
生成AIトレンド整理
モデル選定と運用の勘所
観点
GPT-5.2
Claude Opus 4.6
Gemini 3 Pro
速度
高速
中速
高速
コスト
$1.75/$14
$5/$25
$2-4/$12-18
コード生成
SWE 69%
SWE 74.4%
SWE 74.2%
Context
400K
200K
1M
要件整理
→
モデル比較
→
運用ルール策定
詳細を見る →
2
LLM活用パターン
ツール連携と検索精度向上
ユーザー
質問
→
RAG
社内検索
→
LLM
回答生成
→
結果
チェック
Tool Use
+
RAG検索
+
品質検証
詳細を見る →
3
AI x CI/CD
テスト自動化と安全な運用設計
コード変更
→
AIテスト生成
→
CI実行
→
通過 / 失敗
テスト自動生成
コード差分から
テストケースを推論
失敗時の制御
自動ロールバック
人間レビュー介入
監視と通知
Slack通知
異常検知アラート
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4
要件定義をAIで補助
ヒアリングからAPI案まで
ヒアリング
メモ
→
AIが構造化
→
ユーザー
ストーリー
→
API設計案
散在メモ → AIが要件項目に分類
ユーザーストーリー形式に自動変換
エンドポイント案・データモデル案を自動提示
人間が確認・修正して確定
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5
インフラ自動化とコンテナ
Terraform x Docker の実践
アプリケーション (Docker Container)
コンテナオーケストレーション (ECS / K8s)
インフラ定義 (Terraform HCL)
クラウド基盤 (AWS / GCP / Azure)
要件入力
→
AIがHCL/Dockerfile生成
→
安全チェック
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6
VS Code x Copilot
チームで使える設定術
設定の型
.vscode/settings
ワークスペース共有
推奨拡張リスト
主要コマンド
Inline Suggest
Chat / Edit
Terminal連携
チーム共有
プロンプト集約
コードスニペット
レビュー補助
個人設定
→
チーム標準化
→
生産性向上
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7
セキュリティと安全運用
LLM利用の最低限ルール
機密情報をプロンプトに含めない
社内LLMと外部LLMの使い分けルール策定
出力コードのセキュリティスキャン
ログ記録と利用状況の定期監査
個人情報を含むデータの取り扱い基準
ルール策定
→
チェック実施
→
監査記録
詳細を見る →
8
質疑応答 & ケース相談
現場の課題に答えます
?
導入判断の
相談
?
既存ワークフロー
への組み込み
?
コスト試算
と見積もり
?
チーム展開
の進め方
?
セキュリティ
審査対応
?
その他
技術相談
詳細を見る →
