～ 低レイヤー開発における生成AI活用、低レイヤー特化型の戦略的プロンプトエンジニアリング、バイブコーディング・AI生成コード検証のポイントと実践演習 ～
・低レイヤー領域でのバイブコーディング活用と、AI生成コードを人間が検証する際のポイントを修得し、信頼性の高いソフトウェアを効率的に開発するための講座
・生成AI導入後に顕在化した品質とコストの課題を切り分け、現場で失敗しないための取り組み方・実践ノウハウを実習を交えて修得する特別セミナー！
※パンフレットにて公開している情報（プログラム）から変更しております
※本セミナーは資材調達の関係でお申し込みを早めに締め切る可能性がございます。受講をご検討される方はお早めのお申し込みをお願いいたします
生成AIにより、ソフトウェア開発は劇的に変化しました。組込み機器等の低レイヤー開発においても、AIによる「バイブコーディング」は有効な手法です。しかし現場では、AI活用が品質向上やコスト削減に直結せず、逆に品質確保コストの膨らみに悩むケースが増えています。
その本質的な原因は、以下の2つの構造的課題に集約されています。
・生成AIは「論理的な正しさ」は提示できても、低レイヤー開発に不可欠な「物理的制約（タイミングやリソース）」に関与できず、実機上での挙動を保証できない
・実機上での挙動を検証するスキルを持つ中堅エンジニア層が過去20年で約31%減少しており、技術継承が困難になっている
一方で、近年のAI対応IDEやエージェント型AIツールの進化により、「正しい使い方で始めれば、AIは強力な開発パートナーになれる」土台が整いつつあります。
SDKが提供する信頼性の高いドライバ層の上で、AIにアプリケーション層を書かせる。そして動的解析ツールで実機上の挙動を計測・検証しながら、AIと一緒に設計を改善していく。このワークフローこそが、これからの組込み開発の現実解です。
本講座では、Claude Codeを使ったバイブコーディングの実践と、動的解析ツールDT+による実機検証を組み合わせた開発ワークフローを、実習を通して体得します。
※本セミナーは資材調達の都合上、早めにお申し込みを締め切る可能性がございます※
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | PC実習付きセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・低レイヤーソフトウェア開発への生成AIの活用に関する知見を得たいソフトウェアエンジニア ・低レイヤーソフトウェア開発における生成AIによるコーディングを実践したいソフトウェアエンジニア ・生成AIが作成したソースコードを効率的にデバッグ・テストしたいソフトウェアエンジニアやテスター |
| 予備知識 | ・組込みか非組込みかを問わず、ソフトウェアに対する基本的な理解 |
| 修得知識 |
・生成AIを活用した低レイヤーソフトウェアの設計や実装の流れ ・低レイヤーソフトウェア開発におけるAI生成コードの効率的なデバッグ手法 |
| プログラム |
１．まず動かす、そして土台を知る （１）．ウォームアップ：バイブコーディング体験 ａ．IDE・Claude Code環境の確認、ハードウェア接続 ｂ．LED点滅：Claude Codeへの指示でコードを生成・書き込み・動作確認 ｃ．Volume：ADCで可変抵抗値を読み取り値をデバッグコンソールに出力 ｄ．センサー：I2C温湿度センサーの値をデバッグコンソールに表示 （２）．「なぜスムーズに動いたか」を知る ａ．低レイヤーでのAI活用の土台がもう整っている理由 ｂ．Claude Codeのローカル検索能力 ｃ．Claude Code + SDKという正しい出発点の意味 （３）．コード自動生成のリスクの変化 ａ．「誤ったコード生成」はかつてのリスク ｂ．「動くが正しいか分からない」が新たなリスク ｃ．リスクの主体がAIから人間側へ （４）．AIの守備範囲の考え方 ａ．ドライバ層・HAL層の実装をAIに任せられるか ｂ．抽象化されたAPIの上でAIに書かせることの意味 （５）．AIに任せる層での正しい頼み方 ａ．コンテキストとしてAPIの仕様・制約を渡す技術 ｂ．禁止事項・スタックサイズ・周期制約の効果的な伝え方 ｃ．AIにルールを渡す仕組みの概要
２．動的解析とAI指示の設計 （１）．動的解析ツールの仕組みと使い方 ａ．トレース用コードの仕組みとデータ出力方法 ｂ．トレースデータの取得と解析 （２）．AIにトレースコードを挿入させる ａ．「計測したい箇所」の指示の出し方とルール設計 ｂ．指定箇所へのトレースコード配置の実践 ｃ．生成されたトレースコードの確認ポイント
３．計測を起点としたAIとの協働開発 （１）．ベースライン計測 ａ．AIに指示を与えベースとなるコードの生成と動作確認 ｂ．動的解析によるベースラインコードの性能測定 ｃ．性能測定結果をAIと議論 （２）．AIとのペアプログラミング ａ．性能強化をAIと議論 ｂ．AIが出した改善案の設計判断 ｃ．ルール設計の見直し （３）．実装と最終確認 ａ．設計判断に基づいた実装と再計測 ｂ．設計値と実測値の比較・ギャップの考察 ｃ．「計測→判断→設計→実装」サイクルの振り返り
４．振り返りと次のアクション （１）．本日の振り返り ａ．Claude Codeが変える低レイヤー開発の出発点 ｂ．CLAUDE.mdで「ルールを渡す」ことの効果 ｃ．計測によってAIの守備範囲を設計する判断軸 （２）．自分のプロジェクトへの問いかけ ａ．自分のプロジェクトでAIに任せられるところはどこか ｂ．書くべきルールは何か ｃ．動的解析の結果によってパフォーマンス改善ができるところはあるか |
| キーワード | 組込みソフトウェア開発 低レイヤー開発 生成AI バイブコーディング デバッグ 動的解析 効率化 QCD 納期短縮 コスト削減 ソフトウェア品質 組込み機器 品質確保 マイコン |
| タグ | AI・機械学習、業務改善、品質管理、組み込みソフト、自動車・輸送機、電子機器 |
| 受講料 |
一般 (1名)：59,400円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：53,900円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
