1コース9時間。
必要な技術だけを、短期で確実に。
AI駆動開発 eラーニング 全24コース。1コースがDay1〜3(各3時間)で完結し、テーマ単位で選べます。プロンプトの書き方で終わらせず、AIが出した設計・コード・SQLの誤りを見抜いて直せる技術者を育てます。
この研修の考え方
AIと開発技術を同時に
AI活用だけの講座でも、技術の一部だけの講座でもありません。同じ学習テーマの中で、フルスタック開発とAIの駆使を並行して扱います。
テーマ単位で完結
1コースは3日相当(各3時間)で1つのテーマが完結します。必要な領域だけを選び、業務の合間に短期で仕上げられます。
視聴して終わりにしない
各動画の視聴後に確認テストを受験し、正答率60%以上で受講完了。再受験の回数制限はありません。
どのコースから始めるか
経験と担当領域に合わせて選べます。全24コースを順に受ける必要はありません。
3問でわかる 受講コース診断
Q1 いま担当している(したい)領域は?
Q2 開発の実務経験は?
Q3 いちばん困っていることは?
コース一覧(8系統・全24コース)
コース名をクリックすると、対象者・前提知識・到達目標・Day1〜3のカリキュラムが開きます。
AI駆動開発 基盤
AI統合開発環境・Web・データベースの土台をつくる
本コースは、次世代エンジニアに不可欠な「AI共創基盤」を構築する工程を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。AI統合開発環境の構築から、設計・文書化、チーム開発、AIへの指示設計までを3日相当の構成で扱います。
Day1では、VS Codeを核としたAI統合開発環境の最適化、Markdownによる構造化設計、Mermaidを用いた図解生成を扱います。箇条書きのメモからAIに構造化仕様書を生成させ、生成物を人間が検証・是正する「思考の外部化」の型を身につけます。
Day2では、Git CLIの内部動作とAIによるコミットメッセージ生成を起点に、GitHub Flowに基づくブランチ運用・Pull Request・レビュー設計・コンフリクト解消までを、AIをチームメンバーに見立てた演習を通じて習得します。
Day3では、プロンプトエンジニアリング(Role/Constraint/Chain of Thought/Few-Shot)を体系的に訓練します。AIに自身のプロンプトを採点・改稿させるメタプロンプトの設計と、再利用可能なプロンプトのライブラリ化をもって全課程を締めくくります。
対象者
- 生成AI(Gemini/GitHub Copilot等)を開発の全工程に統合し、開発生産性を大きく高めたいエンジニア。
- AI統合開発環境・Git/GitHub Flow・プロンプト工学を、AIツールを「家庭教師」として活用しながら短期間で体系的に習得したい方。
- Markdownによるプロフェッショナルなドキュメント作成や、AIへの適切な指示(プロンプト工学)を習得したい未経験者・初級者。
- 独学での環境構築に不安があり、実務レベルの「AI駆動型開発環境」を最短距離で構築したい方。
前提知識
- パソコンの基本操作(ブラウザ利用、タイピング、ファイル管理)。
- プログラミングに関する事前知識は不問。ただし新しい技術に対する探究心を求めます。
- 演習用の開発環境(PC)を用意できること。動画視聴はPC・スマートフォン・タブレットのいずれでも可能。
到達目標
- AI統合環境の完遂:VS CodeとAIを同期させ、プロンプトを駆使して設計・構築を完了させるプロセスを習得する。
- プロフェッショナル設計・文書化:MarkdownとMermaidを用い、AIと協働して構成図・仕様書・作業記録を効率的に生成できる。
- Git/チーム開発スキル:GitHub Flowに基づくブランチ管理・Pull Request・レビュー・コンフリクト解消を自力で実施できる。
- プロンプトエンジニアリング:Role・Constraint・Chain of Thought・Few-Shotを組み合わせ、AIへの的確な指示と出力品質の制御ができ、再利用可能なプロンプトとして体系化できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) AI設計基盤/Markdown・Mermaid
- ガイダンスとAI開発環境構築/AI設計(1) Markdownコース全体像と到達目標を俯瞰し、AI駆動開発のロードマップを示す。VS Codeのsettings.json最適化と拡張機能導入までを実演する。Markdown記法の要点を整理し、箇条書きのメモからAIが構造化仕様書を自動生成する手順を解説する。
- AI設計(2) Mermaid・設計レビューの技法Mermaid記法の要点と、既存コードや文章から構成図・フロー図をAIに生成させる手法を示す。生成した設計をAI自身に自己批判させ、矛盾・抜け漏れを抽出させるレビュー用プロンプトを解説する。
- ドキュメント構造化・図解演習・仕様策定タイムアタック大規模READMEの階層設計原則と、AIによる長文要約・見出し再構成のテクニックを扱う。業務フローをMermaid図へ変換し、生成された図のロジック誤りを修正する演習を解説する。AIを用いた仕様策定の時間制限演習と、模範解答との比較を行う。
Day 2(3時間) Git/GitHub Flow/チーム開発
- Git CLIの内部動作・AIコミットメッセージ生成init/add/commit/log等の基本コマンドの意味と内部動作を、AI解説を交えて整理する。変更差分から意図の伝わる説明文をAIに生成させる手順と、規約(Conventional Commits)を解説する。
- 履歴の可視化・GitHub Flow実践ブランチ・マージ・リベースの履歴構造を図解し、複雑な履歴をAIで整理する方法を示す。ブランチ作成からPull Request、レビュー、マージまでの一連の流れをAIナビゲーション付きで実演する。
- PRテンプレートとレビュー設計/コンフリクト解消・チーム開発演習高品質レビューを引き出すPRテンプレートの策定と、AIレビュー観点の組み込み方を解説する。競合発生時の原因特定と安全なマージ手順を実演する。AIをチームメンバーに見立てたブランチ運用のロールプレイ演習を解説する。
Day 3(3時間) プロンプトエンジニアリング
- プロンプト(1) Role設計/プロンプト(2) Constraint設計役割定義(Role)の与え方によって出力精度がどう変化するかを比較実験で示す。出力形式・文字数・禁止事項などの制約設計と、Chain of Thoughtの活用方法を解説する。
- 思考の連鎖(CoT)演習・Few-Shot学習段階的思考を促すプロンプトの実装パターンと、複雑タスク分解の手順を示す。例示によって出力形式を固定化するテクニックと、良い例示・悪い例示の違いを解説する。
- 自己改善プロンプト・プロンプトのライブラリ化・応用課題AIに自身のプロンプトを採点・改稿させるメタプロンプトの設計を扱う。再利用可能なプロンプトの構造化管理と共有方法を扱う。難解な技術記事をAIに図解・要約させる応用課題の解説を行う。
本コースは、AIと協働してWebフロントエンドを構築し、安全に公開するための実装力を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。構造設計・視覚表現・防御実装の3層を一貫して扱います。
Day1では、リクエスト/レスポンスの流れとURL構造を俯瞰したうえで、セマンティックタグの使い分け、ラフ画からのHTML生成、フォーム設計、アクセシビリティとSEO/OGP設計までを扱います。
Day2では、カスケードとボックスモデルの原理を整理し、Flexbox・CSS Gridによるレイアウト、レスポンシブ設計、CSS変数によるテーマ管理、アニメーション実装、既存サイトの模写演習までを扱います。
Day3では、HTTPメソッドとステータスコードの設計判断、Cookie/Sessionによる状態管理、XSS・CSRF・インジェクションの攻撃原理と防御実装を、AIを攻撃役に見立てた演習とともに習得します。
対象者
- AIを活用してWebフロントエンドの実装速度と品質を同時に高めたいエンジニア。
- HTML5・CSS3・Webセキュリティを実務水準で体系的に習得したい方。
- 見た目の実装だけでなく、アクセシビリティ・SEO・防御実装まで含めて設計できるようになりたい方。
- 独学ではセキュリティ対策の妥当性を判断しづらく、実務での定石を確認したい方。
前提知識
- パソコンの基本操作(ブラウザ利用、タイピング、ファイル管理)。
- テキストエディタでファイルを編集し、ブラウザで表示確認ができること。
- 演習用の開発環境(PC)を用意できること。動画視聴はPC・スマートフォン・タブレットのいずれでも可能。
到達目標
- 構造設計:セマンティックHTMLでページの骨格を設計し、フォームとバリデーションを実装できる。
- 視覚表現:Flexbox・CSS Gridとメディアクエリを用い、レスポンシブなレイアウトとテーマ切替を実装できる。
- 品質設計:アクセシビリティ診断とSEO/OGP設定を行い、公開品質のページに仕上げられる。
- 防御実装:XSS・CSRF・インジェクションの原理を説明し、エスケープ・CSP・トークン方式による対策を実装できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) HTML5/Webプロトコル・セマンティック
- Webプロトコルの全体像・セマンティックタグリクエスト/レスポンスの流れ、URL構造、HTTPの役割をAI生成図で視覚的に理解する。header/nav/main/article/section等の意味と使い分けを、実例と誤用例で解説する。
- ラフ画からのコード変換・フォーム設計手描きラフやスクリーンショットからAIにHTML構造を生成させ、人間が検証する流れを示す。input型・属性・バリデーション・送信方式を網羅的に整理し、実務での定石を解説する。
- アクセシビリティ(A11y)/SEO・OGP設計・実装ワークショップWAI-ARIAの要点とAIによるA11y診断・修正提案の使い方を扱う。メタタグ・OGPの選定と検索・SNS表示の最適化を解説する。ニュースサイトの骨格をセマンティックHTMLで構築する演習を扱う。
Day 2(3時間) CSS3 レイアウト・レスポンシブ・アニメーション
- CSS3のカスケードとボックスモデル/Flexboxレイアウトセレクタ・カスケード・継承・ボックスモデルの原理を整理する。主軸/交差軸の考え方と、よく使う配置パターンをAI生成コードで確認する。
- CSS Gridレイアウト・レスポンシブ設計格子レイアウトの設計手法と、Flexboxとの使い分け基準を解説する。ブレークポイント設計とメディアクエリの適用、モバイルファーストの考え方を扱う。
- CSS変数とテーマ管理/アニメーション・デザイン模写演習カスタムプロパティによるDark/Lightテーマ設計と保守性の高いCSS構成を解説する。transition/animationによる動的UIの実装と性能上の注意点を解説する。既存サイトのレイアウトを分析し再現する演習を扱う。
Day 3(3時間) Webセキュリティ(HTTP/XSS/CSRF)
- HTTPメソッドと設計・ステータスコードGET/POST/PUT/DELETEの使い分けと、冪等性・安全性の概念を解説する。2xx〜5xxの意味と代表的な使い分け、障害調査での読み方をクイズ形式で確認する。
- Cookie/Sessionと状態管理・XSS対策状態管理の仕組み、Cookie属性(HttpOnly/Secure/SameSite)の役割を図解する。反射型・格納型・DOM型の違いと、エスケープ・CSPによる防御をシミュレーションで示す。
- CSRF対策・インジェクション対策・セキュリティ演習攻撃原理とトークン方式・SameSite方式による防御コードの実装を解説する。SQL/コマンドインジェクションの原理と安全な実装を解説する。AIを攻撃役に見立てた防御策立案演習を扱う。
本コースは、PostgreSQLサーバーの構築・運用と、AIと協働するデータ設計・SQL実装を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。構築、運用管理、データ活用の3層を一貫して扱います。
Day1では、DB運用に必要なLinux環境設計からPostgreSQLの導入・初期化、postgresql.confのパラメータ最適化、psqlによる管理とログ設計、サーバーの自力構築演習までを扱います。
Day2では、ロールと権限管理、pg_hba.confによる接続制御、スキーマ設計、pg_dump/pg_basebackupによるバックアップと復旧検証を扱い、運用管理の作法を確立します。
Day3では、AIとの協働によるSQL実装(CRUD・JOIN・集計・サブクエリ・CTE)とリレーション設計、ER図からのDDL生成、成果報告資料の作成までを行い、全課程を締めくくります。
対象者
- PostgreSQLサーバーを自力で構築・運用できるようになりたいエンジニア。
- 生成AIを活用して、SQL実装とデータ設計の生産性を高めたい方。
- 権限設計・接続制御・バックアップ/リストアを実務水準で習得したい方。
- 自然言語から生成されたSQLを自ら検証し、安全に運用へ適用できるようになりたい方。
前提知識
- パソコンの基本操作(ブラウザ利用、タイピング、ファイル管理)。
- Linuxのコマンドライン操作に抵抗がないこと(習熟の度合いは問わない)。
- 演習用の開発環境(PC)を用意できること。動画視聴はPC・スマートフォン・タブレットのいずれでも可能。
到達目標
- サーバー構築:PostgreSQLの導入・初期化から設定最適化・起動確認までを、指示書に基づき自力で完了できる。
- 運用管理:最小権限の原則に基づくロール設計と接続制御を行い、設定ミスの典型例を回避できる。
- 可用性確保:論理・物理バックアップを使い分け、復旧手順の妥当性を検証できる。
- データ活用:AIと協働してSQLを実装・検証し、ER図からDDLを生成してリレーション設計を実現できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) PostgreSQL構築・設定最適化
- DB運用のためのLinux環境設計/PostgreSQLインストールディレクトリ構成・パーミッション・サービス管理など、DB運用に必要なOS知識を整理する。パッケージ導入から初期化(initdb)、起動確認までの手順と典型エラーの解消法を示す。
- postgresql.confの読み解き/パラメータ最適化主要設定項目の意味と、変更が反映されるタイミング(reload/restart)を解説する。shared_buffers/work_mem等をサーバースペックから算出する考え方をAI試算とともに扱う。
- psqlによる接続と管理・ログ設定・サーバー構築演習接続方法、メタコマンド、基本的な管理オペレーションを実演する。障害検知に必要なログ項目と出力設計を解説する。指示書に基づくPostgreSQLサーバーの自力構築演習を扱う。
Day 2(3時間) PostgreSQL権限・バックアップ・リストア
- ロールと権限管理・最小権限の原則ロール/ユーザー/グループの概念、GRANT・REVOKEの要点を整理する。アプリ用・参照用・管理用のロール分割設計と、実務での権限棚卸しの進め方を解説する。
- pg_hba.confによる接続制御・スキーマ設計認証方式の種類とIP制限の記述順序、設定ミスの典型例を扱う。スキーマによる名前空間分離と、search_pathの挙動・設計指針を解説する。
- バックアップ(pg_dump/pg_basebackup)/リストア検証・管理実習論理・物理バックアップの違いと、自動化スクリプトの構成を示す。復旧手順の妥当性検証と、リストア失敗時の切り分けを解説する。ユーザー管理とアクセス制御を統合した管理実習を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(SQL実装・統合演習・成果まとめ)
- SQL基本(CRUD)・データ更新の安全性とソート自然言語からのSQL生成と、生成結果を自分の目で検証する手順を解説する。WHERE抜けの防止、トランザクションによる保護、ORDER BY/LIMITを扱う。
- フィルタリングとJOIN/集計関数・GROUP BY・サブクエリWHERE条件の組み立てと、4種類のJOINの使い分けを解説する。集計の組み立てとHAVING、サブクエリ3形式およびCTEを扱う。
- リレーション設計とER図からのDDL生成/検証と成果まとめ1:N・M:Nの設計判断と、ER図からのCREATE TABLE一括生成を解説する。AIをテスター役にした検証、成果報告資料の作成、学習の振り返りを扱う。
Java 実装
モダンJavaとSpring BootでAPIを設計・実装する
本コースは、Java 21のモダン仕様をAIに正確に使いこなさせる実装手法を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。命令的記述から宣言的記述への思考転換を軸に、記述量と欠陥の同時削減を目指します。
Day1では、Java 21の主要機能を俯瞰したうえで、Recordによる不変オブジェクト設計、Sealed Classesと網羅性チェック、日本語コメントから実装を生成させるCDD(コメント駆動開発)を扱います。
Day2では、for文による命令的記述からStreamによる宣言的記述への転換を軸に、map/filterと遅延評価、flatMap、Collectorsの使い分け、多段ループのリファクタリングまでを扱います。
Day3では、groupingByによる多段集計、並列Streamの適用条件、Optionalによるnull安全設計とチェーン記述、パターンマッチングによる分岐の網羅性監査を扱います。
対象者
- Java 21のモダンな文法(Record、Stream API、Optional等)を最短で習得し、実務に投入したいエンジニア。
- 「自分でコードを書く」ことから「AIに指示を出し、成果をレビューする」高次のレイヤーへ主導権を移したい方。
- 冗長なループ処理やnullチェックを宣言的な記述へ置き換え、保守性を高めたい方。
- 最新の言語仕様とAIを組み合わせた次世代の標準開発手法を確立したいエンジニア。
前提知識
- Javaの基本的な文法知識(変数、制御構文、クラスの概念)。
- AI統合開発環境およびプロンプト工学に関する知識(コースT011相当)。
- JDK 21とIDE(IntelliJ IDEA/VS Code等)を導入した演習環境を用意できること。
到達目標
- Java 21のモダン仕様(Record/Sealed Classes/Stream API/Optional/パターンマッチング)を実務水準で使い分けられる。
- CDD(コメント駆動開発)により、日本語仕様コメントから実装をAIに正確に生成させ、レビューできる。
- 多段ループや条件分岐をStreamによる宣言的記述へ安全に置き換え、可読性の判断ができる。
- Optionalとパターンマッチングを用いて、null安全かつ網羅的な処理を設計できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Java 21最新機能/CDD(コメント駆動開発)
- Java 21最新機能の全体像/Record と不変オブジェクトLTSとしてのJava 21の位置づけと主要機能のロードマップを俯瞰する。Recordの構文と等価性・不変性の意義、DTOとしての実務適用パターンを解説する。
- Sealed Classes/CDD実践(1) メソッドレベル生成継承範囲を限定する意義と、網羅性チェック(switch式との連携)を扱う。日本語コメントから正確なメソッド実装をAIに生成させる書き方の定石を示す。
- CDD実践(2) 複数クラス連動生成/設計原則のAI監査・構文パズル演習仕様書から複数クラスを一貫性を保って生成させる手順と検証方法を解説する。継承よりコンポジション等の設計原則に照らした設計欠陥の指摘手法を解説する。AIなしでの実装とAI生成コードを比較分析する演習を扱う。
Day 2(3時間) Stream API(map/filter/flatMap/Collectors)
- 宣言的プログラミングへの転換/map/filterと遅延評価for文による命令的記述からStreamによる宣言的記述への思考変換を解説する。中間操作と終端操作の区別、遅延評価の仕組みを実例で確認する。
- flatMapの活用・Collectorsの応用階層構造データの平坦化パターンと、典型的な誤用例を扱う。toList/joining/toMap/groupingBy等の使い分けと注意点を解説する。
- 多段ループのリファクタリング/Streamパズル演習・冗長性診断複雑な多段ループをStreamへ変換する手順と可読性の判断基準を示す。高度なフィルタリング処理を自力で記述する演習を解説する。自作Stream記述の冗長性をAIに指摘させ改善する手法を扱う。
Day 3(3時間) Stream API 応用(集計・並列・Optional・パターンマッチング)
- groupingByによる分類集計/多段集計(downstream)分類キー設計と集計ロジックの最適化パターンを扱う。downstream Collectorを組み合わせた多段集計の構造を図解する。
- 並列Stream/Optionalによるnull安全設計並列化が有効な条件と、状態共有によるバグ・性能劣化の回避策を解説する。nullの扱いとOptionalによるNPE排除の定石、アンチパターンを整理する。
- Optionalチェーン/パターンマッチング・Optional実装演習map/flatMap/orElseGet等を連ねた宣言的な処理記述を扱う。switch式とinstanceofパターンの活用と網羅性の監査を解説する。データのOptional加工を題材とした実装演習を扱う。
本コースは、Javaアプリケーションの構成設計、レガシー資産のモダン化、性能改善を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。AI生成コードの品質を、保守性と性能の両面から評価・改善する視点を養います。
Day1では、CompletableFutureによる非同期連鎖とタイムアウト・例外設計、NIO.2による入出力、JPMSによるモジュール分割と依存関係の整理を扱います。
Day2では、Java 8以前のレガシー資産を診断し、Record化・ラムダ化を含む一括変換戦略の立案から、動作保証を伴う安全なモダン化までを扱います。
Day3では、計算量解析とメモリ効率、リソース管理とコレクション選定、JMHベンチマークによる測定を通じて、性能改善を定量的に進める手順を扱います。
対象者
- 非同期処理・モジュール管理を用いた構成設計を実務水準で習得したいエンジニア。
- Java 8以前のレガシー資産を、動作保証を伴って安全にモダン化したい方。
- AI生成コードの性能品質を、計算量やベンチマークに基づいて評価・改善したい方。
- リファクタリングの工数を削減し、品質と生産性を両立させたいチームリーダー。
前提知識
- Javaの文法知識と、Record・Stream API・Optional等のモダン仕様の使用経験(コースT021相当)。
- AI統合開発環境およびプロンプト工学に関する知識(コースT011相当)。
- JDK 21とIDE(IntelliJ IDEA/VS Code等)を導入した演習環境を用意できること。
到達目標
- 非同期処理・NIO.2・JPMSを用いた構成設計と、依存関係の整理が行える。
- レガシーコードを動作保証付きで安全にモダン化するリファクタリング手順を実施できる。
- リファクタリング前後の等価性を担保するテスト設計と、品質評価の観点を説明できる。
- 計算量・メモリ・JMHベンチマークの観点からAI生成コードの性能を評価し、改善できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) 非同期処理・NIO.2・JPMSモジュール管理
- CompletableFutureの構造/タイムアウトと例外ハンドリング非同期連鎖(thenApply/thenCompose/thenCombine)の構造を図解する。completeOnTimeout/exceptionally等による堅牢な非同期設計を解説する。
- NIO.2によるファイル入出力/Javaモジュールシステム(JPMS)Path/Files APIによる高速・安全な入出力の実装パターンを扱う。module-info.javaの記述と依存関係の可視化手法を解説する。
- ライブラリ・依存管理/非同期シミュレーション・モジュール分割演習Maven/Gradleにおける依存競合の検出と解決手順を示す。並行APIアクセスの構築と競合時の挙動確認を解説する。既存コードをJPMSで再編する演習を扱う。
Day 2(3時間) レガシーコードのモダン化リファクタリング
- レガシー資産の診断・一括変換戦略の立案Java 8以前のコードから改善候補を抽出する観点とAIによる棚卸し手法を示す。動作保証を伴うモダン化の進め方と、変換範囲の切り方を解説する。
- Record変換・Lambda変換従来型DTO・値オブジェクトのRecord化と互換性への配慮を扱う。匿名クラスからラムダ・メソッド参照への置換と可読性判断を解説する。
- 保守性の評価・動作保証戦略・モダン化演習リファクタリング前後のコード品質をAIに評価させる観点と指標を示す。リファクタリング前後の等価性を担保するテスト設計を解説する。小規模プロジェクトの一括モダン化演習と失敗事例の対策を扱う。
Day 3(3時間) パフォーマンス最適化・計算量・メモリ管理
- 計算量の解析・メモリ効率の改善オーダー記法によるアルゴリズム評価と、実装への落とし込みを解説する。不要オブジェクト生成の検知と、ガベージコレクションへの影響を扱う。
- リソース管理・コレクション最適化try-with-resourcesによる確実な解放と、リソース漏れ検知の手法を示す。List/Set/Mapの実装選定と初期容量設計による高速化を解説する。
- JMHベンチマーク/パフォーマンス改善演習・アルゴリズム高速化マイクロベンチマークの正しい書き方と測定結果の読み方を扱う。重い処理の特定から改善までを実践する演習を解説する。計算量の観点からアルゴリズムを置き換える実践手法を扱う。
本コースは、Spring BootによるREST API開発と、JUnit 5・Mockitoを用いたテスト駆動開発を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。実装から仕様書生成、テスト、仕様変更対応までを一貫して扱います。
Day1では、DI/IoCと自動構成の仕組みを押さえたうえで、リソース指向のREST API設計、Bean Validationによる入力検証、OpenAPIによる仕様書自動生成と共通例外処理を扱います。
Day2では、Red-Green-RefactorのサイクルとJUnit 5の構成を整理し、境界値の抽出、パラメータ化テスト、異常系の網羅とカバレッジ改善までを扱います。
Day3では、Mockitoによるモックテストと@MockBeanを用いた統合テスト、過剰モックの診断に加え、仕様変更対応・開発ガイドライン策定・成果まとめを行い、全課程を締めくくります。
対象者
- Spring BootでREST APIを設計・実装し、仕様書生成まで完遂できるようになりたいエンジニア。
- テスト作成の工数を削減しつつ、境界値・異常系まで網羅した品質を確保したい方。
- AIとのペアプログラミングによるTDDを実務に定着させたい方。
- 仕様変更への対応手順とチーム開発規約を整備したいチームリーダー。
前提知識
- Javaの文法知識と、Record・Stream API・Optional等のモダン仕様の使用経験(コースT021相当)。
- AI統合開発環境およびプロンプト工学に関する知識(コースT011相当)。
- JDK 21とIDE(IntelliJ IDEA/VS Code等)を導入した演習環境を用意できること。
到達目標
- Spring BootでREST APIを設計・実装し、バリデーションとOpenAPI仕様書生成まで完遂できる。
- @RestControllerAdviceによる共通例外処理とエラーレスポンス設計を実装できる。
- JUnit 5を用いたTDDを実践し、境界値・異常系を網羅したテストを構築できる。
- Mockitoによるモックテストと統合テストを使い分け、過剰モックを検出して是正できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Spring Boot/REST API 設計・実装
- Spring Bootの構成原理・プロジェクト雛形生成DI/IoCの仕組みと自動構成(Auto Configuration)の考え方を図解する。Spring Initializrによる構成と、ボイラープレートを削減する定石を示す。
- REST API設計・バリデーションリソース指向のURL設計、HTTPメソッド・ステータスの整合性を解説する。Bean Validationによる入力検証と、独自バリデータの実装を扱う。
- JSONマッピング/OpenAPI/Swagger・例外ハンドリングJacksonによる複雑構造のシリアライズ/デシリアライズ設定を解説する。実装からの仕様書自動生成と公開手順を解説する。@RestControllerAdviceによる共通例外処理とエラーレスポンス設計を扱う。
Day 2(3時間) TDD(テスト駆動開発)/JUnit 5
- TDDのサイクル設計・JUnit 5の構成Red-Green-Refactorのサイクルと、AIとのペアプロフローを解説する。アノテーション体系、アサーション、ライフサイクルを整理する。
- 境界値の抽出・パラメータ化テスト仕様書からテストケースを網羅的に抽出する観点と手順を示す。@ParameterizedTestによる網羅性向上とデータ供給パターンを扱う。
- 異常系の網羅・カバレッジ改善・TDD演習例外系テストの書き方と、AIによる異常系ケースの洗い出しを解説する。未テスト箇所の特定とテスト追加の優先順位付けを解説する。複雑ロジックをTDDで実装する演習を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(モックテスト・仕様変更対応・成果まとめ)
- モックテストの考え方・Mockitoの活用依存を切り離すテスト設計の目的と適用範囲を解説する。mock/when/verifyの要点と、Service層テストの実装を扱う。
- @MockBeanと統合テスト・過剰モックの診断Spring DI環境でのモック差し替えと、スライステストによる結合検証を解説する。モックの使い過ぎによる脆いテストを検出し、是正する観点を扱う。
- 最終仕様変更対応/開発ガイドライン策定・成果まとめと振り返り変更要件の影響範囲分析から一括修正、回帰テストまでを実演する。チーム規約の策定と成果物の整理、学習の振り返りを扱う。
PostgreSQL 設計・運用
内部構造から運用設計・大規模運用までを扱う
本コースは、PostgreSQLをプロフェッショナルの視点で解剖し、内部構造の理解に立脚したクエリ最適化と同時実行制御を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。AIをDB専門アドバイザーとして用いる協働型ワークフローで進めます。
Day1では、Postmasterとワーカーのプロセス構造、Shared Buffersによるメモリ管理、ヒープ・TOAST・8KBページのストレージ構造を解剖し、正規化と物理設計の判断、Window関数の記述までを扱います。
Day2では、B-tree・GIN・GiST・BRIN等のインデックス選定、プランナの仕組みと統計情報、EXPLAIN ANALYZEの読解、サブクエリ・CTE・LATERALの書き換えによるクエリ改善を扱います。
Day3では、MVCCの可視性判定とVACUUMの閾値設計、分離レベルごとの異常現象の再現、pg_locksによるロック解析とデッドロック対処、大規模更新の分割実行戦略を扱います。
対象者
- データベースの内部構造を深く理解し、AIを「DB専門アドバイザー」として活用しながらチューニング能力を身につけたいエンジニア。
- スロークエリの原因を実行計画から特定し、自力で改善できるようになりたい方。
- 同時実行時のロック競合やデッドロックを切り分け、対処できるようになりたい方。
- 開発から運用まで一貫してPostgreSQLを扱う実案件で、設計判断の根拠を説明できる人材を目指す方。
前提知識
- SQL操作(CRUD/JOIN/GROUP BY等)およびリレーショナルデータベースに関する知識。
- データベースサーバーのインストール・設定経験(コースT013相当)。
- Linux/Dockerによる開発環境の操作(起動・停止・ログ確認)。
到達目標
- PostgreSQLの内部構造(プロセス・メモリ・ストレージ)を理解し、設計判断の根拠を説明できる。
- 用途に応じたインデックスを選定し、正規化と物理設計のトレードオフを検討できる。
- EXPLAIN ANALYZEを読解し、クエリ書き換えとインデックス設計によりスロークエリを自力で改善できる。
- MVCC・VACUUM・分離レベル・ロックを理解し、同時実行時の障害を切り分け・対処できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) PostgreSQL内部構造・プロセス・メモリ・ストレージ
- オリエンテーションと学習環境・プロセス構造コース全体像と到達目標を提示し、Docker/PostgreSQL 16の学習環境構築とAI活用ワークフローを共有する。Postmasterとバックエンド/ワーカープロセスの役割、fork型モデルの特徴、backend_typeの識別方法を解説する。
- メモリ管理理論・ストレージ構造Shared BuffersとOSページキャッシュの二層構造、work_mem/maintenance_work_mem/temp_buffersの設計指針を扱う。ヒープ・TOAST・FSM/VMの役割、8KBページレイアウトとタプル構造をpageinspectで観察する。
- 正規化の再検討・物理設計の実務・Window関数ドリル第1〜第5正規形と非正規化のトレードオフを整理し、実案件でのバランス設計を検討する。論理モデルと物理テーブルの整合、Tablespaceによる配置最適化を解説する。ROW_NUMBER/LAG/LEAD/FRAME句の記述パターンを反復演習する。
Day 2(3時間) インデックス設計・AI実行計画解析・AIクエリ最適化
- B-treeの深層・特殊インデックス論理木構造、ページ分割、fill factorの設計と検索経路の可視化を扱う。GIN/GiST/BRIN/Hash/SP-GiSTの用途別選定、pg_trgmと全文検索の実装を解説する。
- プランナの仕組み・EXPLAINの読解ANALYZEと統計情報(pg_stats)、コスト計算、seq_page_cost/random_page_cost等の調整指針を扱う。Seq Scan/Index Scan/Index Only Scan/Bitmap Heap Scanのノード種別を網羅的に解説する。
- 実行計画の解析/クエリ書き換えパターン・インデックス診断演習EXPLAIN ANALYZEにおける推定行数と実行時行数の乖離、Hash/Merge/Nested Loopの選択基準を扱う。相関サブクエリ・CTE・LATERAL JOINの改善手法を解説する。部分/式/カバリング/複合順序のインデックスを比較検証する。
Day 3(3時間) MVCC・VACUUM・トランザクション分離・ロック解析
- MVCCの原理・VACUUMの深層xmin/xmaxによるタプル可視性判定とスナップショット分離の仕組みを図解する。FREEZE閾値、autovacuum_vacuum_scale_factorの調整、XID周回問題の回避戦略を扱う。
- 分離レベルの実証・ロック解析READ COMMITTED/REPEATABLE READ/SERIALIZABLEで発生する異常現象を再現し比較する。pg_locks/pg_stat_activityによる監視と、デッドロック検知ログの読み解きを解説する。
- 大規模更新戦略・ロック実装のレビュー・排他制御演習バッチUPDATE/DELETEの分割実行、CONCURRENTLY系操作、HOT update、bloat対処を扱う。SELECT FOR UPDATE/SKIP LOCKED/アドバイザリロックの使い分けを解説する。トランザクション競合シナリオの再現と解消を実践する。
本コースは、PostgreSQLの可用性と拡張性を担保する運用設計を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。バックアップと復旧、データ量・データ種別への対応、冗長構成までを一貫して扱います。
Day1では、WALの仕組みとチェックポイント、論理/物理バックアップの使い分け、PITRによる時点復旧、主要パラメータの最適化、pg_stat系ビューとログによる監視を扱います。
Day2では、宣言的パーティショニングとFDWによるデータ連携、PL/pgSQLとトリガー、JSONBの活用に加え、pgvectorとLLM API連携によるRAGパイプラインの構築までを扱います。
Day3では、ストリーミング/ロジカルレプリケーション、フェイルオーバー設計とRPO/RTO評価、レプリケーション遅延やスプリットブレインのインシデント解析と復旧を扱います。
対象者
- バックアップ・復旧手順を自ら設計し、復旧訓練を主導できるようになりたいエンジニア。
- 大規模データの設計・運用に携わり、pgvectorやLLM APIを用いたAI/DB融合の手法を確立したい方。
- 高可用性構成の設計・構築と、障害時の切り分けをリードしたい方。
- 稼働中システムのパラメータ最適化と監視設計を実務水準で整備したい方。
前提知識
- PostgreSQLの内部構造とインデックス設計・実行計画の読解に関する知識(コースT031相当)。
- データベースサーバーのインストール・設定経験(コースT013相当)。
- Linux/Dockerによる開発環境の操作(起動・停止・ログ確認)。
到達目標
- WAL/PITRを含むバックアップ・リカバリ手順を設計し、復旧訓練を実施できる。
- pg_stat系ビューとログ解析によりボトルネックと異常を検知し、パラメータを最適化できる。
- パーティショニング・FDW・JSONB・pgvectorを用いた高度なデータ設計とRAG基盤構築ができる。
- レプリケーションによるHA構成を設計・構築し、フェイルオーバー手順を検証できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) WAL・バックアップ/PITR・パラメータ最適化・モニタリング
- WALの仕組み・バックアップ理論WALセグメントのライフサイクル、チェックポイントとbgwriter、full_page_writesの意義を解説する。論理バックアップ(pg_dump)と物理バックアップ(pg_basebackup)の使い分けと一貫性保証の違いを扱う。
- PITR実践・パラメータ最適化archive_commandによるWALアーカイブ設定とrecovery_target_time指定による時点復旧手順を示す。shared_buffers/effective_cache_size/wal_buffers/checkpoint関連の最適化提案と検証を扱う。
- モニタリング・ログ解析・リカバリ訓練pg_stat_database/pg_stat_user_tables/pg_stat_statementsによるボトルネック特定を解説する。log_min_duration_statement等の設定と解析ツールによる異常検知を解説する。障害シナリオ別のリカバリ手順とチェックリストの妥当性を検証する。
Day 2(3時間) パーティショニング・FDW・pgvector×AI/LLM融合
- パーティショニング・FDWによるデータ連携宣言的パーティション(RANGE/LIST/HASH)の設計とプルーニング挙動を扱う。postgres_fdw/file_fdw等の活用、外部サーバ設定とプッシュダウン最適化を解説する。
- PL/pgSQLとトリガー・JSON/JSONB活用ストアドプロシージャ・関数の実装とBEFORE/AFTER/INSTEAD OFトリガーの設計を扱う。JSONBの内部表現、GINインデックス、jsonb演算子とpath式、最新関数を解説する。
- pgvector×AI融合/LLM API連携・データパイプライン演習ベクトル埋め込みのDB格納、HNSW/IVFFlatインデックス、類似検索とRAGパイプラインを扱う。ログデータへのLLM要約適用、非同期ジョブとステータス管理を解説する。ETL→Embedding生成→Vector格納→類似検索の試作を扱う。
Day 3(3時間) 高可用性(HA)・レプリケーション・障害対策
- ストリーミングレプリケーション/ロジカルレプリケーション同期/非同期の設定、synchronous_commitレベル、replication slotの管理を解説する。publication/subscriptionによる部分複製と用途別選定、競合解決戦略を扱う。
- フェイルオーバー設計・HA構成シミュレーション自動昇格、Patroni等の連携概念、PgBouncerによる接続プーリングとVIP切替戦略を解説する。Active-Standby/Active-Active/カスケード型の冗長構成とRPO/RTO評価を扱う。
- インシデント解析・復旧シナリオ演習・高度SQLドリルレプリケーション遅延・同期ロスト・スプリットブレインの典型障害ログの分析手順を解説する。PITRとマスタ昇格、pg_rewindによる再同期の検証を解説する。複雑結合・再帰CTE・PIVOT相当クエリの実習を扱う。
本コースは、PostgreSQLのセキュリティ設計と大規模データ運用を、統合プロジェクト演習まで含めてオンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、接続制御と認証方式、ロール階層とGRANT設計、行レベルセキュリティ(RLS)、暗号化と監査ログ、拡張機能エコシステムとマルチテナント設計を扱います。
Day2では、10億行超を想定したパーティション戦略とアーカイブ設計、CDCによるストリーミングETL、接続管理とスケール戦略、pgbenchによる性能ベンチマークとコンテナ/クラウド運用を扱います。
Day3では、統合プロジェクト(ECサイト/ログ分析基盤/RAGチャットボット等)を題材に、要件定義・ER設計から実装、性能試験、冗長構成の構築、ポートフォリオ整備までを行い、全課程を締めくくります。
対象者
- RLS・監査・暗号化を用いたセキュアなマルチテナントDBを設計したいエンジニア。
- 大規模データの運用において、スケール戦略と性能ベンチマークを主導したい方。
- コンテナ/クラウド環境でのPostgreSQL運用設計を確立したい方。
- 専門性を実案件ポートフォリオを通じて証明したい中堅〜上級エンジニア。
前提知識
- PostgreSQLの内部構造・クエリ最適化・運用設計に関する知識(コースT031・T032相当)。
- Linux/Dockerによる開発環境の操作(起動・停止・ログ確認)。
- 演習用の開発環境(PC)を用意できること。動画視聴はPC・スマートフォン・タブレットのいずれでも可能。
到達目標
- RLS・監査・暗号化を用いたセキュアなマルチテナントDBを設計できる。
- 大規模データ運用における接続管理・スケール戦略・性能ベンチマークを実施できる。
- コンテナ/クラウド環境での運用方式とマネージドDBとの適否を比較検討できる。
- 要件定義から物理設計・実装・性能試験・冗長構成までを一貫して設計し、成果物として整理できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) セキュリティ・認証・RLS・拡張機能エコシステム
- 認証とロール設計・行レベルセキュリティ(RLS)pg_hba.confによる接続制御、SCRAM/証明書/LDAP認証、ロール階層とGRANT設計原則を扱う。ポリシー定義とcurrent_userとの連携、マルチテナントDBでの実装パターンを解説する。
- 暗号化と監査・拡張機能エコシステムTLS必須化、pgcryptoによるカラム暗号化、pgauditによる監査ログと個人情報保護対応を扱う。CREATE EXTENSIONの仕組みと主要contribモジュールの活用を解説する。
- TimescaleDB/PostGISの活用/マルチテナント設計・セキュリティ監査演習時系列ハイパーテーブル設計と地理空間データのGiSTインデックス、選定指針を扱う。スキーマ/行/DB分離のトレードオフとスケール戦略を解説する。権限棚卸しスクリプトの作成とレビュー改善提案を扱う。
Day 2(3時間) 大規模運用・ETL・AI性能ベンチマーク・AI統合診断
- 大規模データ設計・ストリーミングETL10億行超を想定したパーティション戦略、アーカイブ設計、コールドストレージ連携を扱う。論理デコーディングによるCDCとDebezium/Kafka連携の概念、リアルタイム連携設計を解説する。
- クエリチューニング実践・接続管理とスケールスロークエリ改善のサイクル(EXPLAIN→統計確認→書き換え→検証)を実例で反復する。max_connections設計、PgBouncer/pgpool-IIの使い分け、読み書き分散を扱う。
- コンテナ/クラウド運用・性能ベンチマーク・統合診断演習Docker/Kubernetes運用、Operatorの概要、マネージドDBとの比較を解説する。pgbenchによる負荷試験設計とTPS計測、要因分析を解説する。複合問題を抱えた仮想本番DBの診断と改善提案書作成を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(プロジェクト設計・実装・成果まとめ)
- プロジェクトキックオフ・AI要件定義とER設計統合課題の要件と進め方、成果物の到達基準を提示する。業務要件の整理、ER図作成、設計案の複数提示と比較検討を扱う。
- 物理設計と実装方針/AI協働実装(DDL・データ投入・主要クエリ)インデックス・パーティション・バックアップ方針の文書化と運用設計を解説する。DDL作成、サンプルデータ投入、マイグレーション運用を実演する。
- 性能試験とPDCA/レプリケーション構築とAI設計レビュー/ポートフォリオ整備・成果まとめ性能テストシナリオ策定、pgbench実行、ボトルネック特定と改善を扱う。プライマリ/スタンバイ構成の構築と設計妥当性のレビューを解説する。成果物の整形と学習ロードマップの策定までを扱う。
フロントエンド実装
React・Vue 3・PWAでモダンUIを完成させる
本コースは、TypeScriptの型システムを土台にReactでUIを実装し、応答性まで作り込む力を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。AIを開発パートナーとして、型安全性と性能を両立させる設計手法を扱います。
Day1では、非同期処理とクロージャの実行モデルを押さえたうえで、Union/Intersection型、ジェネリクス、型定義ファイル、条件付き型・Mapped Typesといった高度型定義と、strict化リファクタリングを扱います。
Day2では、Vite + React + TypeScriptの構成、コンポーネント分割とPropsの型設計、Hooksによる副作用制御、Context設計、Zodによるスキーマ駆動バリデーションとカスタムHooksを扱います。
Day3では、WebSocketによるリアルタイム通信とCanvas 2Dの描画・アニメーションを実装したうえで、メモ化による再レンダリング抑制、Lighthouse監査、仮想リストによる大量データ描画の最適化を扱います。
対象者
- TypeScriptの型システムを高度に駆使し、API連携を伴う複雑なUIを型安全に構築したいエンジニア。
- Reactで保守性の高いコンポーネントを設計し、性能まで作り込みたい方。
- any依存の既存コードをstrict化し、保守性を高めたい方。
- リアルタイム通信やグラフィックス描画を業務アプリケーションへ応用したい方。
前提知識
- HTML5/CSS3に関する知識(コースT012相当)。
- JavaScriptの文法(ES6以降:let/const・アロー関数・分割代入・モジュール)。
- Gitの操作(clone/commit/push/pull)とnpmによるパッケージ管理の経験。
到達目標
- TypeScriptの高度型定義を用い、型安全なコンポーネント・API連携層を設計できる。
- React(Vite/Hooks/カスタムHooks/Zod)で保守性の高いUIを実装できる。
- WebSocketとCanvas 2Dを用いたリアルタイム表示・描画UIを実装できる。
- Lighthouse監査・メモ化・仮想リストによるパフォーマンス最適化を実施できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) TypeScript高度型定義・型安全設計
- モダンJavaScriptの核心/TypeScript高度型定義非同期処理(Promise/async-await)とクロージャの動作原理を図解し実行モデルを理解する。Union/Intersection型の挙動を比較し、型推論を活かした型設計の要点を解説する。
- 型定義ファイル・ジェネリクス外部ライブラリのd.tsの読み解きと、独自型定義ファイルの作成手順を扱う。汎用コレクション・関数のジェネリクス設計と、型エラーの解読・修正方法を解説する。
- strict化リファクタリング/型パズル演習・AIデザインレビュー既存コードのany排除とnull安全化を段階的に進める手順を示す。条件付き型・Mapped Types・Template Literal Typesの構築演習を解説する。一貫性・命名規則・型安全度の観点によるレビュー手法を扱う。
Day 2(3時間) React/Vite・Hooks・カスタムHooks・フォーム統合
- Viteプロジェクト構成/JSX/TSXとコンポーネント設計Vite + TypeScript + Reactの最適構成、HMR・環境変数・ビルド最適化を解説する。コンポーネント分割原則とPropsの型設計、設計案の比較検討を扱う。
- Hooksの核心・useContextによる状態共有useState/useEffect/useRefによる副作用制御と、依存配列の診断方法を解説する。認証・テーマ等のグローバル状態設計とContext分割の指針を扱う。
- Zodバリデーション/カスタムHooks・AIデザインレビュースキーマ駆動のフォーム検証と、型とスキーマの同時生成テクニックを解説する。関心の分離に基づくロジック抽出と再利用設計を解説する。UX改善案とアクセシビリティ観点の抽出、改修計画の作成を扱う。
Day 3(3時間) WebSocket・Canvas 2D・パフォーマンス最適化
- WebSocketの理論・リアルタイム通知の実装ロングポーリングとの比較、フレーム構造、接続ライフサイクルを解説する。サーバモックとクライアント実装によるリアルタイム通信の構成を示す。
- Canvas 2Dの描画モデル・アニメーション描画Context取得・パス描画・座標系・画像描画の論理を図解する。requestAnimationFrameと組み合わせた動的チャート描画の最適化を扱う。
- React.memoによる最適化/Lighthouse監査・仮想リスト演習再レンダリング抑制、useMemo/useCallbackの適用判断を解説する。各スコアの読み方と改善優先順位の策定を解説する。大量データ描画を仮想リストで最適化する演習を扱う。
本コースは、Vue 3による画面実装と状態管理を体系的に習得し、ブラウザの計算資源を使い切る実装までを、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。ReactとVueを案件要件に応じて使い分ける選定能力も養います。
Day1では、Composition APIとリアクティブシステムの挙動、テンプレート構文とコンポーネント通信、ライフサイクル、Vue Routerによる画面遷移設計を、Reactの記法と対比しながら扱います。
Day2では、Piniaによるストア設計と非同期アクション、Slots・Teleportを用いた柔軟なコンポーネント設計、XSS対策、宣言的バリデーション、React/Vueの選定論拠の整理までを扱います。
Day3では、イベントループとスレッドモデルを押さえたうえで、Web Workerへの重い処理のオフロード、非同期競合の解消、IndexedDBとWeb Crypto APIによるオフライン・秘匿データ保存を扱います。
対象者
- Vue 3のComposition APIやPiniaを用いた最新の状態管理手法を習得したい方。
- ReactとVueを案件要件に応じて選定できる判断力を身につけたいエンジニア。
- 大量データや長時間処理を扱うUIを、応答性を落とさずに実装したい方。
- オフライン保存や秘匿データの取り扱いを含むクライアント設計を行いたい方。
前提知識
- TypeScriptの型定義とコンポーネント指向フレームワークの実装経験(コースT041相当)。
- JavaScriptの非同期処理(Promise/async-await)に関する知識。
- Gitの操作(clone/commit/push/pull)とnpmによるパッケージ管理の経験。
到達目標
- Vue 3(Composition API/Vue Router)で画面遷移を含むSPAを実装できる。
- Piniaによるストア設計と非同期アクションを実装し、React/Vueを要件に応じて選定できる。
- Slots・Teleportを用いた柔軟なコンポーネント設計と、XSS対策を実装できる。
- Web Worker・IndexedDBを用い、重い処理とオフライン保存をUI非停止で実装できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Vue 3 Composition API・Vue Router
- Vue 3の核心・リアクティブシステムの挙動Composition APIとOptions APIの違い、setup構文の内部動作を図解する。ref/reactive/computedの挙動比較と適材適所の選択指針を扱う。
- テンプレート構文・コンポーネント通信v-if/v-for/v-modelの実務パターンをReactの記法と対比して解説する。Props/Emits/provide-injectの型安全な設計と実装を扱う。
- ライフサイクル・Vue Router・Vue実装演習onMounted/onUpdated/onUnmountedと非同期処理の制御を解説する。SPA遷移・ネストルート・ナビゲーションガードの設計を解説する。TODOアプリをVue 3で実装し、永続化・フィルタ・編集機能を組み込む。
Day 2(3時間) Vue 3 応用・Pinia状態管理・フレームワーク選定
- Piniaによる状態管理・Piniaの応用state/getters/actionsの構造とストア設計の指針を解説する。非同期アクション、Devtools統合、ストアのモジュール分割とデバッグを扱う。
- 高度なUI設計・VueのセキュリティSlots・Scoped Slots・Teleportを活用した柔軟なコンポーネント設計を解説する。v-htmlの危険性、XSS対策、DOMPurify統合による安全化を扱う。
- フォームバリデーション/フレームワーク選定ワーク・Vue応用演習VeeValidate + yup/Zodによる宣言的バリデーション実装を解説する。実案件シナリオを想定したReact/Vueの選定論拠を整理する。ページング・ソート・検索を備えたAPI連携一覧画面を実装する。
Day 3(3時間) Web Worker・IndexedDB・非同期制御
- スレッドモデルとイベントループ/Web Workerの構成メインスレッドの制約と処理ブロックが発生する仕組みを図解する。Dedicated/Shared Workerの違いとpostMessage通信の設計を解説する。
- 大規模データ加工・非同期競合の解消10万件規模のソート・集計をWorkerへオフロードし、UI非停止を実証する。AbortController、レースコンディション対策、Promise.allSettledの適用を扱う。
- IndexedDBの構造/暗号化ストレージ・Worker実装演習オブジェクトストア・インデックス・トランザクションの実装とオフライン保存を解説する。Web Crypto APIとIndexedDBによる秘匿データ保存を解説する。画像フィルタリングUIをWeb Workerで実装する演習を扱う。
本コースは、Webアプリケーションをインストール可能なアプリとして仕上げ、フレームワーク混在環境で統合し、運用に載せるまでを、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、PWAの設計要件とService Workerのライフサイクル、Cache APIによるオフライン対応、マルチメディアAPI、デバイスアクセスとプッシュ通知の実装を扱います。
Day2では、Custom Elements・Shadow DOM・HTML Templatesによるコンポーネント実装、外部からのスタイル注入設計、Litの活用、React/Vueとの相互統合とエラー診断を扱います。
Day3では、単体・結合・E2Eのテスト戦略、GitHub ActionsによるCI/CDとLighthouse CI、本番デプロイとロールバック、運用監視、技術報告書とポートフォリオ整備までを行い、全課程を締めくくります。
対象者
- オフライン対応やプッシュ通知を備えた業務アプリケーションを構築したいエンジニア。
- フレームワーク混在環境で再利用可能なUI部品を設計したい方。
- テスト自動化とCI/CDを整備し、デプロイと運用監視までを担いたい方。
- 成果物を第三者が読める形に整備し、ポートフォリオとして提示したい方。
前提知識
- ReactまたはVue 3による実装経験(コースT041・T042相当)。
- Gitの操作(clone/commit/push/pull)とnpmによるパッケージ管理の経験。
- 演習用の開発環境(PC)を用意できること。動画視聴はPC・スマートフォン・タブレットのいずれでも可能。
到達目標
- PWA化(Manifest/Service Worker/Cache API)とオフライン対応を実装できる。
- デバイスアクセス・プッシュ通知等の最新Web APIを、権限管理とともに実装できる。
- Web ComponentsとShadow DOMを理解し、フレームワーク混在環境で統合設計ができる。
- PlaywrightとGitHub Actionsによるテスト自動化とCI/CDデプロイを構築できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) PWA・Service Worker・マルチメディアAPI
- PWAの設計要件・Service WorkerManifest.json、インストール可能要件、ホーム画面追加のUX設計を解説する。install/activate/fetchのライフサイクルとキャッシュ戦略を整理する。
- オフライン対応の実装・マルチメディアAPICache APIとService Workerによりネットワーク切断時も動作するSPAを構築する。Video/Audio要素の高度制御、Media Session API、Picture-in-Pictureを扱う。
- デバイスアクセス・最新Web API・プッシュ通知演習Geolocation・DeviceOrientation・Vibration APIの実装と権限管理を解説する。File System Access APIとWeb Share APIによる高機能化を解説する。Push APIとNotification APIによる通知機能の実装を扱う。
Day 2(3時間) Web Components・Shadow DOM・統合コンポーネント設計
- Web Componentsの核心・カスタム要素の実装Custom Elements/Shadow DOM/HTML Templatesの三本柱を図解する。connected/disconnected/attributeChangedのライフサイクル実装を扱う。
- Shadow DOMの深化・フレームワーク統合スロット・CSS変数・::partを活用した外部からのスタイル注入設計を解説する。React/VueからWeb Componentsを利用するパターンと逆方向の統合を扱う。
- Litライブラリの活用・エラー診断・統合演習Litによる宣言的Web Components開発、reactive propertiesとtemplate構文を解説する。メモリリーク・リスナー解放漏れ・循環参照の特定と修正を解説する。React/Vue/Web Components混在ダッシュボードの設計を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(テスト戦略・CI/CD・運用監視・成果まとめ)
- テスト戦略総論・E2Eテストとコンポーネントカタログ単体・結合・E2Eの役割分担と、投資配分の考え方を解説する。Playwrightによる自動テストと、Storybookによる状態の可視化を扱う。
- GitHub Actions CI/CD/Lighthouse CIと性能予算ビルド・テスト・Lintの自動化と、自動デプロイの構成を解説する。性能を数値で管理し、劣化を検知する仕組みの導入を扱う。
- 本番デプロイとセキュリティ・運用/技術報告書とコードレビュー観点/成果物の整備・ポートフォリオ環境分離、ロールバック戦略、モニタリング導入を解説する。判断の記録を残す書き方と、指摘の型を身につける進め方を扱う。第三者が読める形への整備を解説する。
AWS コンテナ・IaC
Docker・ECS・Terraformで基盤をコード化する
本コースは、AWSのコンテナ実行基盤を設計・構築し、本番運用に耐える形へ仕上げる力を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。各日に「CLI演習/AIリバース」の解説ユニットを設け、理論と実装を反復します。
Day1では、Dockerfileのレイヤーキャッシュ原理と軽量化戦略、マルチステージビルドとBuildKit/Buildx、Trivyによる脆弱性スキャンとSBOM生成までを扱います。
Day2では、ECSのクラスタ/サービス/タスクの関係とFargate/EC2起動タイプの選定、キャパシティプロバイダ設計、タスク定義の記述、awsvpcモードのENI設計とALB連携を扱います。
Day3では、Service Auto Scalingの動作原理と基準指標の選定、スケジュールスケーリング、Rolling/Blue-Green/Canaryのデプロイ戦略、Circuit Breakerによる自動ロールバック検証を扱います。
対象者
- AWSを理解し、コンテナ基盤の本番運用スキルを身につけたいエンジニア。
- Dockerイメージの最適化と脆弱性スキャンを、ビルド工程へ組み込みたい方。
- ECS Fargateでのタスク定義・ネットワーク・ALB連携を正しく設計したい方。
- 要件に応じたスケーリングとデプロイ戦略を選定・実装したい方。
前提知識
- AWSアソシエイト相当の知識(VPC/EC2/IAM/S3/RDSの操作)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
- Dockerのコマンドおよびコンテナ概念を理解していること。
到達目標
- Dockerfileをマルチステージ化・軽量化し、脆弱性スキャンを組み込んだビルドを設計できる。
- ECS(Fargate)のタスク定義・ネットワーク・ALB連携を正しく設計し、本番運用できる。
- オートスケーリングとデプロイ戦略(Rolling/Blue-Green/Canary)を要件に応じて選定・実装できる。
- Deployment Circuit Breakerによる自動ロールバックを設定し、障害シナリオで検証できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Dockerfile最適化・マルチステージビルド
- Dockerfileのベストプラクティス/レイヤー削減と軽量化戦略命令の順序とレイヤーキャッシュの原理、ARG/ENV/WORKDIRの使い分けを整理する。RUN結合・不要ファイル除去・.dockerignore運用、distroless/alpineの比較を扱う。
- マルチステージビルド設計/BuildKit/Buildxビルドステージ分離の考え方とJava/Goでの典型パターン、最終イメージ最小化の勘所を解説する。BuildKitキャッシュ最適化と、Buildxを用いたマルチアーキテクチャビルドを扱う。
- Trivyによる脆弱性スキャン/ビルド最適化の統合演習・CLI演習・AIリバースイメージスキャン、SBOM生成、CVEの解釈と是正案の作成手順を解説する。キャッシュヒット率計測とレイヤーサイズ検証、CI連携までを扱う。docker/aws CLIの実戦コマンドと、仕様からコマンドを復元する演習を解説する。
Day 2(3時間) ECS(Fargate)アーキテクチャ・タスク定義設計
- ECSアーキテクチャの全体像/Fargate vs EC2起動タイプクラスタ/サービス/タスク/コンテナの関係とコントロールプレーンの動きを図解する。運用負荷・価格・起動速度・ネットワーク特性を比較し、選定基準を策定する。
- キャパシティプロバイダ設計・タスク定義の構造Fargate Spotの活用、ウェイト設定、ベースキャパシティ設計と試算を扱う。コンテナ定義・リソース指定・IAM Role・Secret注入・ログドライバの正しい書き方を解説する。
- awsvpcモードとENI設計/ALB連携とヘルスチェック/CLI演習・AIリバースタスクENI割当、セキュリティグループ設計、プライベートサブネット配置を扱う。ターゲットグループ設定とヘルスチェック閾値の調整を解説する。ECS系CLIによるタスク状態の解読演習を扱う。
Day 3(3時間) ECSオートスケーリング・高度運用
- Service Auto Scalingの理論/Target Tracking/Step ScalingCloudWatch Alarm連動とApplication Auto Scalingの動作原理、冷却期間の設計を解説する。CPU/メモリ/RPS基準の選定、スケーリング遅延対策、閾値の考え方を扱う。
- スケジュールスケーリング・デプロイ戦略の理論日次/週次パターン対応、ピーク前プロビジョニング、混合戦略の実装を解説する。Rolling/Blue-Green/Canaryの特性と、ECSネイティブとCodeDeploy統合の違いを扱う。
- Deployment Circuit Breaker/ロールバック検証演習・CLI演習・AIリバース自動ロールバック条件とMinimumHealthyPercent/MaximumPercentの最適化を解説する。意図的な失敗デプロイによる自動復旧とアラート連鎖を検証する。update-service/wait系コマンドによる障害シナリオ対応訓練を扱う。
本コースは、AWSインフラをコードで統制するTerraformの設計手法を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。State管理の本質からネットワークの全面コード化、再利用可能なモジュール設計までを積み上げます。
Day1では、HCLの構文と実行ライフサイクル、tfstateの構造とリモートState設計、DynamoDBによるロック、importとstate mvによる実務対応を扱います。
Day2では、CIDR設計とサブネット分割戦略、NAT/TGW/VPC Endpointsの選定、3層構成のコード化、マルチAZ配置とFlow Logs/Network Firewallを扱います。
Day3では、モジュール化の原則と抽象度の決定、semverによるバージョニング、VPC/ECS/ALBモジュールの自作、terraform testによる単体テストとCI統合を扱います。
対象者
- Infrastructure as Code(IaC)をTerraformで実践し、コードで統制・管理したいエンジニア。
- tfstateの扱いを理解し、チームで安全にapplyを運用したい方。
- VPCを含むネットワーク全体を、再現性高く構築したい方。
- 再利用可能なモジュールを設計し、組織横断で使える形に整備したい方。
前提知識
- AWSアソシエイト相当の知識(VPC/EC2/IAM/S3/RDSの操作)。
- AWS上でのコンテナ基盤構築の経験(コースT051相当)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
到達目標
- TerraformのState管理・リモートバックエンド・ロック機構を理解し、安全に運用できる。
- 既存リソースのimportとstate移動を含むリファクタリングを実施できる。
- VPCを含むネットワーク全体をコード化し、マルチAZ構成を再現性高く構築できる。
- 再利用可能なTerraformモジュールを設計し、テストとバージョニングを運用できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Terraform構文・State管理の本質
- HCL構文の構造・実行ライフサイクルprovider/resource/data/variable/outputの役割と記述方法を解説する。init/plan/apply/destroyの内部動作と依存グラフの読み方を扱う。
- tfstateの構造・リモートState設計state JSONの構造、状態とリソースの対応、差分検知メカニズムを解説する。S3バックエンド構成、バージョニング・暗号化・アクセス制御方針を扱う。
- DynamoDBによるロック/import/state mv実務/CLI演習・AIリバース並行apply防止、ロックテーブル設計、障害時のロック解除手順を解説する。既存リソースの取り込みとリファクタリング時のstate移動を解説する。terraform CLI主要コマンドとエラーメッセージ解読を扱う。
Day 2(3時間) VPCコード化・ネットワーク全面IaC
- VPC設計原則・サブネット分割戦略CIDR設計、AZ分散、将来拡張を見据えたアドレス計画を解説する。Public/Private/Isolatedの用途別分割とルートテーブル設計を扱う。
- NAT/TGW/VPC Endpoints/VPCのコード化通信方式の選定軸、コスト比較、プライベート通信の閉域化を解説する。公開モジュールを活用した3層構成の実装手順を示す。
- マルチAZ構成の実装/Flow Logs/Network Firewall/CLI演習・AIリバース3AZ・9サブネット配置と各種ゲートウェイ設定、疎通確認を扱う。Flow Logs出力とファイアウォールルール設計、コード監査を解説する。既存VPCのリバースエンジニアリング演習を扱う。
Day 3(3時間) Terraformモジュール設計・再利用戦略
- モジュール化の原則・抽象度の決定入出力契約の設計、副作用の明示、変数・出力の最小化原則を解説する。薄いラッパと厚い抽象の比較、横断利用できる粒度の見極めを扱う。
- バージョニング戦略・VPCモジュールの自作Git tagとsemver、破壊的変更の扱い、レジストリ活用を解説する。入力変数・出力設計とREADME自動生成、レビュー観点を扱う。
- ECS/ALBモジュールの自作/terraform testの実装/CLI演習・AIリバースサービス単位の再利用モジュール化と依存関係の整理を解説する。単体テストとassertion設計、CI統合の勘所を解説する。fmt/validate/test/graphのワークフロー化演習を扱う。
本コースは、構築したコンテナ基盤を本番運用へ移すための可観測性設計と、インフラ構築の自動化を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、FireLens(Fluent Bit)によるログ集約構成、マルチ出力ルーティングと構造化ログ設計、トレースID伝播とLogs Insightsによる障害調査を扱います。
Day2では、API/Worker/Batchの3サービス構成を題材に、SLO/SLI設計、負荷試験計画、Fargate構築、段階的な負荷投入とログ解析、設計レビューまでを扱います。
Day3では、環境分離アーキテクチャとtfvarsの階層化、インフラCI/CDパイプラインの設計、plan自動監査とドリフト検知、全インフラの一括構築と検証を行い、全課程を締めくくります。
対象者
- コンテナ基盤の可観測性を設計し、障害調査を短時間で行えるようにしたいエンジニア。
- SLO/SLIを定義し、負荷試験で設計の妥当性を検証したい方。
- 環境分離とパラメータ管理を含む、インフラの統制を整備したい方。
- インフラ構築をパイプライン化し、ドリフトを検知して是正したい方。
前提知識
- ECS Fargateによるコンテナ基盤の構築経験(コースT051相当)。
- TerraformによるAWSリソース構築経験(コースT052相当)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
到達目標
- FireLensによるログ集約と構造化ログ、トレースID伝播による可観測性基盤を構築できる。
- SLO/SLIとエラーバジェットを設計し、負荷試験で妥当性を検証できる。
- 環境分離とtfvarsガバナンスを設計し、パラメータを安全に管理できる。
- インフラCI/CDパイプラインを設計・実装し、plan自動監査とドリフト検知を運用できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) FireLensログ集約・可観測性基盤
- ログ集約の設計理論/FireLens(Fluent Bit)構成サイドカーとエージェント、プッシュ/プル、バッファリング設計の選定軸を整理する。タスク定義へのサイドカー追加、設定ファイル管理、起動確認までを実演する。
- マルチ出力ルーティング・構造化ログ設計CloudWatch Logs/S3/OpenSearchへの振り分けとコスト最適化設計を扱う。JSONフォーマット標準化、必須フィールド定義、メタデータ埋め込み戦略を解説する。
- トレースID伝播/Logs Insightsクエリ演習/CLI演習・AIリバースX-Ray/OpenTelemetry互換IDの生成とサービス間伝播、アプリ側実装パターンを扱う。典型的な障害調査クエリの組み立て手順を解説する。logs系コマンドと設定の双方向変換演習を扱う。
Day 2(3時間) 統合演習(マイクロサービス本番構築)
- 統合シナリオ要件定義・SLO/SLI設計API/Worker/Batchの3サービス構成の仕様解読と非機能要件の整理を行う。可用性・レイテンシ・エラーレートの指標定義とエラーバジェット設計を解説する。
- スケール試験計画・Fargate構築負荷パターン設計、想定TPS、ボトルネック仮説、成功基準の定義を扱う。タスク定義・サービス・ALB設定を一気にデプロイし、疎通確認までを実演する。
- 負荷試験の実施/ログ解析と設計レビュー/総括・IaCへの橋渡しk6/Artilleryによる段階的負荷投入、メトリクス観測と異常検知を解説する。収集ログからの障害兆候抽出と設計妥当性評価を解説する。構築コマンドのスクリプト化と課題抽出を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(環境分離・インフラCI/CD・一括構築)
- 環境分離アーキテクチャ/tfvars階層化とパラメータ管理workspaceとディレクトリ分離の選定軸、命名規則・タグ標準の設計を解説する。共通/環境固有の分離、SSM・Secrets Manager連携を扱う。
- インフラパイプライン設計/plan自動監査とドリフト検知ステージ設計、fmt/validateの自動化、承認フローを解説する。plan結果の自動レビューと、差分アラート・是正フローの実装を扱う。
- 全インフラ一括構築演習(構築)/全インフラ一括構築演習(検証)/成果物統合レビュー・総括VPCからECS・アプリ層までをパイプライン起動で自動構築する。統合疎通確認とAIレビューによる構成の妥当性検証を扱う。AIコード査定と、次段階への接続計画を解説する。
AWS データベース・運用自動化
高可用性・セキュリティ・統合監視を組み立てる
本コースは、RDS for PostgreSQLをコードで構築し、止まらないデータベース基盤に仕上げる設計を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。各日に「CLI演習/AIリバース」の解説ユニットを設けます。
Day1では、インスタンスクラスとストレージ・IOPSの最適化、パラメータグループ設計、TerraformによるRDS実装、Secrets Manager連携とローテーション戦略を扱います。
Day2では、Multi-AZ方式の比較とフェイルオーバー挙動の解析、ダウンタイム計測、RDS Proxyの導入とIAM認証経由のアクセス、Lambda接続パターンを扱います。
Day3では、PITRの仕組みと実機リストア、クロスリージョンコピー、RTO/RPO要件の定義、DR手順のマニュアル化とリージョン障害を想定した実地リハーサルを扱います。
対象者
- RDSの高可用性構成(Multi-AZ/RDS Proxy)を体系的に設計したいエンジニア。
- データベースをTerraformで構築し、認証情報を安全に管理したい方。
- PITRとクロスリージョンDRを設計し、復旧手順を実行できるようになりたい方。
- フェイルオーバー時間を計測し、アプリ側の再接続設計まで含めて改善したい方。
前提知識
- AWSアソシエイト相当の知識(VPC/IAM/RDS/Lambdaの操作)。
- TerraformによるAWSリソース構築経験(コースT052相当)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
到達目標
- RDS for PostgreSQLをTerraformで構築し、インスタンス・ストレージ・パラメータを適切に設計できる。
- Multi-AZとRDS Proxyによる高可用性構成を実装し、フェイルオーバー時間を評価・改善できる。
- PITRとクロスリージョンDRを設計し、RTO/RPO要件に基づく復旧手順を実行できる。
- Secrets Managerによる認証情報の外出しとローテーションを実装できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) RDS for PostgreSQL・Terraform連携
- RDS設計の勘所・ストレージとIOPS最適化インスタンスクラスの選定とワークロード別推奨スペック、コスト試算の考え方を解説する。gp3/io1/io2の特性比較、ストレージスケーリング、コスト試算を扱う。
- パラメータグループ設計/Terraform RDSモジュール実装PostgreSQL主要パラメータの調整とwork_mem/shared_buffersの推奨値算出を解説する。aws_db_instanceの定義、サブネットグループ・セキュリティグループ設計を扱う。
- Secrets Manager連携/ローテーション戦略・CLI演習・AIリバース認証情報の外出し、DBパスワード自動生成、参照パターンを解説する。Lambda Rotation関数の設計とダウンタイム最小化を解説する。rds系コマンドと既存RDSのIaC化手順演習を扱う。
Day 2(3時間) RDS高可用性・Multi-AZ/RDS Proxy
- Multi-AZ方式の比較・フェイルオーバー挙動の解析Multi-AZ DBインスタンスとMulti-AZ DBクラスタの特性と適用基準を解説する。DNS切替え、接続断時間、アプリ側の再接続設計を扱う。
- フェイルオーバー演習・RDS Proxyの役割手動フェイルオーバーの実施とダウンタイム計測、改善ポイント抽出を解説する。コネクションプール最適化の原理とフェイルオーバー時間短縮効果を解説する。
- RDS Proxyの導入実装/Lambda接続パターン・CLI演習・AIリバースTerraformでのProxy構築とIAM認証経由アクセス設定を扱う。Lambda→RDS Proxy→RDSの接続管理とピン留め回避設計を解説する。フェイルオーバー/Proxy診断コマンド演習を扱う。
Day 3(3時間) データ保護・PITR/DR訓練
- バックアップ戦略総論/PITR(Point-in-Time Recovery)自動バックアップとスナップショット、手動と自動の使い分けを解説する。保持期間設計、秒単位復元の仕組み、実機リストア手順を扱う。
- クロスリージョンコピー・RTO/RPO要件定義バックアップのDR配置、コストとRPOのトレードオフ、要件整理を解説する。ビジネス要件からの落とし込みと階層化SLO設計を扱う。
- DR手順のマニュアル化/DR実地リハーサル・CLI演習・AIリバース昇格手順の文書化と自動化スクリプト雛形の生成方法を解説する。リージョン障害想定シナリオの手順実行と振り返りを解説する。restore系コマンドと復元オプションの比較演習を扱う。
本コースは、データベースをセキュアに運用し、障害対応と是正を自動化する設計を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。人手を介さずに復旧と是正が回る仕組みを構築します。
Day1では、KMS暗号化とIAMデータベース認証、SSL強制と監査ログ、Performance InsightsとWait Event分析によるボトルネック特定を扱います。
Day2では、EventBridgeを中心としたイベント駆動アーキテクチャと冪等性設計、自己修復シナリオの設計、Lambdaによる復旧ロジック、DLQと通知統合を扱います。
Day3では、CloudTrail/Config Rules/Security Hubの統合、典型的な設定違反の自動是正、Step Functionsによる運用フロー設計とエラーハンドリングを扱います。
対象者
- KMS・IAM認証・監査ログを用いたセキュアなDB運用を実装したいエンジニア。
- 障害を最小化する「自己修復型インフラ」の設計能力を身につけたいSRE候補者。
- Lambda・EventBridge・Step Functionsを組み合わせた運用自動化を実装したい方。
- 設定違反の検知と是正を自動化し、統制を継続的に維持したい方。
前提知識
- RDSの構築・高可用性設計の経験(コースT061相当)。
- AWSアソシエイト相当の知識(VPC/IAM/RDS/Lambdaの操作)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
到達目標
- KMS暗号化・IAM認証・SSL強制・監査ログによるセキュアなDB運用を実装できる。
- Performance InsightsとWait Event分析によりボトルネックを特定・改善できる。
- Lambda/EventBridgeによるイベント駆動の自己修復システムを、冪等性を担保して実装できる。
- Step Functionsで運用フローを設計し、セキュリティ違反の自動是正を実装できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) DBセキュリティ・性能分析
- KMS暗号化の実装・IAMデータベース認証保管時暗号化、カスタムキー管理、ローテーション設計を解説する。パスワードレス接続、トークン生成、アプリ側の実装パターンを扱う。
- SSL強制と監査ログ/Performance Insightsの活用rds.force_ssl設定、pgaudit導入、証跡要件の充足方法を解説する。UI操作、カウンタメトリクス、TOP SQL抽出の要点を扱う。
- Wait Event分析/Enhanced Monitoring演習/CLI演習・AIリバース待機イベントの解釈とボトルネック特定、診断プロンプトの活用を解説する。OS層メトリクス解析とプロセス単位の調査を解説する。メトリクス取得と解析スクリプト化の演習を扱う。
Day 2(3時間) Lambdaイベント駆動Ops・自己修復システム
- イベント駆動アーキテクチャ・冪等性設計EventBridge/CloudWatch Events/SNSの特性と選定軸を解説する。同一イベント再処理の安全性確保とidempotency keyの設計を扱う。
- トリガー設計・自己修復シナリオ設計イベントルール作成、フィルタパターン、デッドレター設計を解説する。異常検知から対応アクションへのマッピングと、対応不可ケースの切り分けを扱う。
- Lambda実装(再起動/スケール)/DLQ/通知統合・CLI演習・AIリバースBoto3による自動復旧ロジック、権限境界、タイムアウト設計を解説する。SQS DLQとSNS通知の統合、失敗時の要因分析フローを解説する。Lambda関数の実行とデバッグ手順の整理を扱う。
Day 3(3時間) セキュリティ自動化・Step Functions運用フロー
- CloudTrail/Config Rules統合/Security Hub統合証跡管理、ルール違反検知、自動是正Lambdaの設計を解説する。複数サービスの所見集約、重大度管理、優先度付けを扱う。
- 違反検知の自動是正・Step Functionsの構造SSH全開放やS3公開バケットなど典型違反の自動閉塞を実装する。StandardとExpressの違い、状態遷移の記述、ビジュアル設計を解説する。
- Parallel/Map/Catchの活用/運用フロー実装演習・CLI演習・AIリバース並列処理・配列繰り返し・エラーハンドリングの組み合わせを扱う。オンボーディング/障害対応フローの設計と実装を解説する。Step Functions実行履歴の解析演習を扱う。
本コースは、システム全体の状態を数値で捉える監視基盤と、安全なリリース・統制の設計を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、Logs Insightsの構文と典型クエリ、クエリコスト最適化、CloudWatch Anomaly Detection、Metric Mathによる複合指標としきい値の自動調整を扱います。
Day2では、X-Rayの計装とサンプリング設計、トレース解析によるボトルネック特定、対象者別のダッシュボード設計とKPI→SLO→メトリクスの階層化を扱います。
Day3では、CodeDeployによるBlue/Greenデプロイと自動ロールバック、カナリアによる段階的トラフィックシフト、Organizations/SCPによるガバナンスとWell-Architectedの総括を行い、全課程を締めくくります。
対象者
- ログとメトリクスから障害の兆候を早期に捉える監視基盤を構築したいエンジニア。
- 分散トレーシングを導入し、サービス間のボトルネックを特定したい方。
- Blue/Greenデプロイと自動ロールバックを実装し、リリースのリスクを下げたい方。
- マルチアカウントのガバナンス設計を含めて、運用を統制したい方。
前提知識
- AWS上でのアプリケーション運用経験(コースT062相当)。
- AWSアソシエイト相当の知識(VPC/IAM/CloudWatch/Lambdaの操作)。
- Linux CLI・SSH・シェル操作に習熟していること。
到達目標
- Logs Insights・Anomaly Detection・Metric Mathにより、実用的な監視と異常検知を実装できる。
- X-Rayによる分散トレーシングを導入し、ボトルネックを特定して改善案を提示できる。
- 対象者別のダッシュボードを設計し、KPIからメトリクスまでを階層化して可視化できる。
- Blue/Greenデプロイと自動ロールバックを実装し、ガバナンス要件を含めて運用設計できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) 高度モニタリング・メトリクス異常検知
- Logs Insights構文詳解・典型クエリパターンparse/stats/filter/sort/limitの実務パターンを整理する。エラー率集計、応答時間パーセンタイル、ユーザー別集計の定石を解説する。
- クエリコスト最適化/CloudWatch Anomaly Detectionスキャン範囲の縮小、Contributor Insights併用によるコスト削減を扱う。バンド計算の仕組み、適用対象の選定、誤検知対策を解説する。
- Metric Mathの応用/しきい値の自動調整・CLI演習・AIリバース複合指標の組み立て、エラー率計算、比率ベースアラートを扱う。過去データからの閾値推奨と季節性への対応を解説する。アラーム作成とダッシュボードAPI操作の演習を扱う。
Day 2(3時間) 分散トレーシング・ダッシュボード設計
- X-Rayの構成・計装とサンプリングサービスマップ・トレース・セグメント・サブセグメントの概念を解説する。SDK組み込み、サンプリングルール設計、コスト制御を扱う。
- トレース解析演習・ダッシュボード設計原則実トレースからのボトルネック特定と要因分析の進め方を解説する。対象者別レイヤリング、一目で判る情報設計、更新頻度設計を扱う。
- 指標の階層化/Dashboards実装・CLI演習・AIリバースKPI→SLO→メトリクスのツリー構造化と戦略策定を解説する。ウィジェット設計、動的クエリ、複数アカウント統合を解説する。X-Rayトレース取得とダッシュボードJSON変換演習を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(Blue/Greenデプロイ・ガバナンス・統合監視)
- CodeDeploy内部仕様/Blue/Green設計原則とECS準備AppSpec構造、デプロイフック、ライフサイクルイベントを解説する。切替方式の選定と、ターゲットグループ・リスナーの構成を扱う。
- Blue/Green実装演習/自動ロールバックとカナリア応用TerraformによるBlue/Green環境の構築と切替を実演する。アラーム連動の自動復旧と、段階的トラフィックシフトを解説する。
- Organizations・SCPガバナンス/Well-Architected総括・成果まとめ・改善ロードマップマルチアカウント設計、権限境界、Control Tower採用判断を扱う。5本柱の自己評価、成果物レビュー、改善ロードマップの策定を扱う。
認証・DevSecOps
認証認可からセキュリティ自動化までを実装する
本コースは、商用レベルの認証・認可基盤をAIと共創しながら実装する力を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。各日に「アルゴリズム演習」の解説ユニットを設け、実装品質を積み上げます。
Day1では、Spring Securityのフィルタチェーン設計、UserDetailsServiceの実装、JWTの構造と署名検証、発行フローとHttpOnly Cookieによる保管設計を扱います。
Day2では、RBACとABACの比較、Role Hierarchyの設計、@PreAuthorizeによるメソッドセキュリティ、OAuth2の各フローと認可コードフロー、Resource Serverでのトークン検証を扱います。
Day3では、OWASP Top 10の体系を俯瞰したうえで、インジェクション対策、認証の不備への対策、IDOR・権限昇格といったアクセス制御不備、機密データ露出対策を扱います。
対象者
- 商用レベルのセキュアな認証システムをAIと共創したいエンジニア。
- RBAC/ABACに基づく認可設計を、実装レベルで習得したい方。
- OAuth2の各フローを理解し、トークン検証を正しく実装したい方。
- OWASP Top 10の主要脅威に対する防御実装を身につけたい方。
前提知識
- Java/Spring Bootによる実装経験(コースT023相当)。
- AIプロンプト工学に関する知識(コースT011相当)。
- Gitの操作とテストコードの作成経験。
到達目標
- Spring Securityのフィルタチェーンを理解し、JWT認証を安全に実装できる。
- RBAC/ABACとRole Hierarchyに基づく認可設計を行い、メソッドセキュリティを実装できる。
- OAuth2の各フローを理解し、Resource Serverでのトークン検証を実装できる。
- OWASP Top 10の主要脅威に対し、具体的な防御実装と検証ができる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) Spring Security核心・JWT認証実装
- Spring Securityの概要/フィルタチェーン設計認証・認可の全体アーキテクチャとコンポーネントの関係を図解する。SecurityFilterChainの構成とAuthenticationFilterの配置設計を解説する。
- UserDetailsServiceの実装/JWTの構造と署名理論認証プロバイダの実装とパスワードエンコーダの選定を扱う。トークン構造(Header/Payload/Signature)と署名検証の仕組みを図解する。
- JWT発行フローの実装/HttpOnly Cookie設定/アルゴリズム演習署名アルゴリズム・有効期限・リフレッシュトークンの設計を解説する。XSS耐性を高めるトークン保管設計を解説する。認証系コーディング問題の実装と解説を行う。
Day 2(3時間) 認可(Authorization)・OAuth2概念
- 認可モデルの概念・Role Hierarchy設計RBACとABACの違いと適用場面を比較して解説する。権限階層の設計と、実務での権限モデルの作り方を扱う。
- メソッドセキュリティ・OAuth2のフロー理論@PreAuthorize等によるメソッド単位の権限制御実装を解説する。4つのグラントフローの違いと選定基準をシミュレーションで示す。
- 認可コードフロー/Resource Server実装/アルゴリズム演習Authorization Serverとの連携手順とPKCEの意義を解説する。トークン検証の実装と権限マッピングを解説する。権限制御ロジックの実装演習を扱う。
Day 3(3時間) OWASP Top 10対策(注入/アクセス制御)
- OWASP Top 10の概観・インジェクション対策脅威カテゴリの体系と、優先的に対処すべきリスクの考え方を解説する。SQL/コマンドインジェクションの原理と、安全な実装パターンを扱う。
- 不適切な認証への対策・アクセス制御不備(1) IDORセッション管理の不備、パスワードポリシー、ブルートフォース対策を解説する。識別子直接参照の脆弱性検知と修正方針を扱う。
- アクセス制御不備(2) 権限昇格/機密データ露出対策・アルゴリズム演習垂直・水平の権限昇格の原理と防御実装を解説する。暗号化設計とログ・エラー出力の安全化を解説する。セキュアコーディングの実装演習を扱う。
本コースは、実装したセキュリティ対策を自ら検証し、CIによって継続的に守り続ける仕組みを、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、同一オリジンポリシーとCORS設定、CSRF対策、CSPとセキュリティヘッダの設計に加え、検証項目の洗い出しから検出結果の解釈・修正・再検証までを扱います。
Day2では、認証・認可・脆弱性対策を1つの基盤へ統合し、チェックリストに基づく自己監査、事故事例のケーススタディ、セキュリティ設計チェックリストの整備を扱います。
Day3では、CI/CDとDevSecOpsの全体像、GitHub Actionsのワークフロー構文、トリガー設計、JUnitの自動実行、テストレポートの可視化と失敗テストの分析を扱います。
対象者
- 自分の実装に対する検証項目を自ら設計し、確認できるようになりたいエンジニア。
- セキュリティ対策を体系化し、チェックリストとして運用したい方。
- GitHub Actionsでビルド・テストを自動化したい方。
- 人的ミスを排除したリリースフローを確立したい方。
前提知識
- Spring Securityによる認証・認可の実装経験(コースT071相当)。
- Java/Spring Bootによる実装経験とテストコードの作成経験。
- Gitの操作(clone/commit/push/pull)。
到達目標
- CORS/CSRF/CSPを正しく設定し、検証項目を自ら設計して確認できる。
- 認証・認可・脆弱性対策を統合し、チェックリストに基づく自己監査を実施できる。
- 事故事例から原因と再発防止策を導き、設計チェックリストへ反映できる。
- GitHub Actionsでビルド・テスト・レポート可視化を自動化できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) CORS/CSRF対策・脆弱性検証
- CORS仕様の解説・CORS実装演習同一オリジンポリシーとプリフライトリクエストの仕組みを図解する。Spring Securityでの許可オリジン・メソッド・ヘッダ設定を扱う。
- CSRF対策の理論・CSPとセキュリティヘッダ攻撃原理とDouble Submit Cookie/SameSite方式を解説する。Content-Security-Policyの設計と主要セキュリティヘッダの役割を扱う。
- 脆弱性検証(1) 検証項目の設計/脆弱性検証(2) 検出結果の解釈と修正/アルゴリズム演習自分の実装に対して確認すべき項目を洗い出し、検証手順を組み立てる方法を解説する。検証で見つかった問題の解釈と修正手順、再検証の進め方を解説する。攻撃検知ロジックの実装演習を扱う。
Day 2(3時間) セキュリティ統合・理論総括
- 統合演習(1) 基盤への統合/統合演習(2) セキュリティ監査認証・認可・脆弱性対策の各要素を1つの基盤へ統合する手順を示す。統合基盤の完成と、チェックリストに基づく自己監査の実施方法を解説する。
- 理論総括(1) 認証・認可・理論総括(2) 脆弱性対策認証・認可の体系を整理し、設計判断の根拠を言語化する。脆弱性対策の全体像を体系化し、チェックリストとして整備する。
- ケーススタディ/セキュリティ設計チェックリストの整備/アルゴリズム演習実際のセキュリティ事故事例を分析し、原因と再発防止策を検討する。実務で繰り返し使える点検項目を自分の言葉で整備する手法を解説する。総合セキュリティ問題の実装演習を扱う。
Day 3(3時間) GitHub Actions・自動テスト統合
- CI/CDとDevSecOpsの概念/GitHub Actionsの構成開発・セキュリティ・運用を統合する全体像を解説する。ワークフローYAMLの構文、ジョブ・ステップ・ランナーの関係を扱う。
- ワークフロー作成演習・JUnit自動実行トリガー設計(push/PR/schedule)と条件分岐の実装を解説する。テストの自動実行とビルド失敗時の扱いを統合フローとして構築する。
- テストレポートの可視化/失敗テストの分析・アルゴリズム演習アーティファクト出力とレポート表示によるフィードバック改善を扱う。フレーキーテストの検出と対処を解説する。テスト自動化課題の実装演習を扱う。
本コースは、脆弱性診断とデプロイを一本のパイプラインへ統合し、リリース判定までを自動化する設計を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、actions/cacheによるビルド時間短縮、マトリックスビルドによる並列テスト、Snykによる依存関係解析と自動修正PR、対応優先度の判断を扱います。
Day2では、コンテナ由来の脆弱性とサプライチェーンリスク、Trivyのスキャン設計とCI統合、AWS CodeDeployによるBlue/Greenデプロイとロールバック設計を扱います。
Day3では、ビルドからデプロイまでの統合パイプラインを設計・実装し、Quality Gateによるリリース判定、AIによる自動判定連携、E2Eと異常系検証、運用設計までを行い、全課程を締めくくります。
対象者
- 自動デプロイと脆弱性診断を統合したDevSecOpsを習得したいエンジニア。
- 依存関係とコンテナの脆弱性を、継続的に検出・是正したい方。
- AIを「セキュリティ監査役」として活用し、リリース判定を自動化したい方。
- パイプラインの実行時間とコストを最適化したい方。
前提知識
- GitHub Actionsによるビルド・テスト自動化の経験(コースT072相当)。
- Dockerのコマンドおよびコンテナ概念を理解していること。
- AWSの操作に関する知識。
到達目標
- キャッシュ戦略とマトリックスビルドにより、パイプラインの実行時間を短縮できる。
- Snyk/Trivyによる依存関係・コンテナ脆弱性スキャンをパイプラインへ統合できる。
- CodeDeployによるBlue/Greenデプロイと自動ロールバックを実装できる。
- Quality Gateによるリリース判定基準を設計し、自動判定として運用できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) キャッシュ最適化・並列テスト・Snyk自動診断
- キャッシュ戦略・ビルド時間短縮演習actions/cacheの仕組みとキー設計による高速化を解説する。依存キャッシュの設計とビルド工程の見直しによる短縮手法を扱う。
- マトリックスビルド・Snykによる依存解析複数バージョン・環境での並列テスト設計を解説する。SCA(ソフトウェアコンポジション解析)の役割と検出範囲を扱う。
- Snyk統合演習・脆弱性修正フロー・アルゴリズム演習ワークフローへの組み込みと検出結果の扱い方を解説する。自動修正PRの活用と対応優先度の判断を解説する。パイプライン最適化課題の実装演習を扱う。
Day 2(3時間) Trivyコンテナスキャン・AWS CD連携
- コンテナセキュリティ概論・Trivyのスキャン設計イメージ由来の脆弱性とサプライチェーンリスクを解説する。スキャン対象と実行方法、結果の重大度判定を扱う。
- Trivy統合演習・AWS CodeDeployの概要CIへの組み込みと、修正PR自動生成のワークフローを解説する。デプロイ戦略の比較と適用基準を扱う。
- Blue/Greenデプロイ実装/ロールバック設計・アルゴリズム演習AppSpecの作成とトラフィック切替の設定手順を解説する。異常検知による自動ロールバックの設計を解説する。デプロイ自動化課題の実装演習を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(統合パイプライン・Quality Gate・実務適用)
- 統合パイプライン設計・統合実装(ビルド〜テスト段)ビルドからデプロイまでの全工程アーキテクチャを設計する。ビルド・テスト段の実装手順を実演する。
- 統合実装(スキャン〜デプロイ段)/Quality Gateの概念と実装脆弱性スキャンとデプロイ段の実装を扱う。リリース判定基準の設計思想と、閾値ロジックの実装を解説する。
- AI自動判定連携/フルパイプラインE2Eと異常系検証/DevSecOps運用・実務適用API連携によるリリース承認の自動化を扱う。正常系の稼働確認と、異常系シナリオからの回復を解説する。継続的セキュリティの運用設計と、自組織への適用計画を扱う。
品質・運用・仕上げ
レジリエンス・出荷判断・実務適用で仕上げる
本コースは、「落ちない設計」ではなく「落ちても局所化し速やかに回復する設計」へ発想を切り替え、稼働中システムを安定させる技術を、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、障害パターンの分類とCircuit Breakerの実装、リトライとBulkheadによる隔離、分散トレーシングの導入と計測駆動の性能総点検を扱います。
Day2では、JVMのGC挙動とメモリリークの切り分け、メモリ削減リファクタリング、マイクロサービス分割の判断基準、API Gateway設計とN+1問題の解消を扱います。
Day3では、統合不具合の再現と切り分け、特性化テストを足場にした大規模リファクタリング、CIによるリグレッション防止、技術的負債の漸進的な返済を扱います。
対象者
- 開発したシステムを本番で安定稼働させ、障害に強い構成へ作り替えたいエンジニア。
- trace/spanからボトルネックを特定し、数値に基づいて改善したい方。
- 技術的負債の返済と大規模リファクタリングを、振る舞いを保ったまま安全に進めたい方。
- AIを運用監視役・レビュー役として活用し、少人数でも運用品質を保ちたいチームリーダー。
前提知識
- Java/Spring Bootによる実装経験、およびAWSの操作に関する知識。
- CI/CDパイプラインの利用経験(コースT073相当)。
- Gitによるチーム開発の経験、およびテストコードの作成経験。
到達目標
- Circuit Breaker・リトライ・Bulkheadを実装し、カスケード障害を遮断する構成を設計できる。
- 分散トレーシングを導入し、trace/spanからボトルネックを特定して改善案を提示できる。
- GCログとヒープダンプからメモリの問題を切り分け、振る舞いを保ったまま消費を削減できる。
- 統合不具合を再現手順から切り分け、特性化テストを足場に安全なリファクタリングを進められる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) レジリエンス設計・分散トレーシング・性能総点検
- レジリエンス設計の思想/Circuit Breaker実装障害パターン(遅延・枯渇・連鎖)を分類し、落ちても局所化する設計思想を言語化する。3状態の遷移とフォールバック設計、閾値の決め方を実装とともに解説する。
- リトライとBulkhead・分散トレーシング概論冪等性を前提とした再試行、指数バックオフ、リソース隔離の設計を扱う。trace/spanの構造と、可観測性の3本柱(ログ・メトリクス・トレース)を整理する。
- トレース収集の実装/性能総点検・アルゴリズム演習・品質診断トレース収集の設定とサービスマップの読み方、遅延箇所の特定手順を実演する。計測駆動でボトルネックを特定し、推測ではなく数値で改善案を導く手順を解説する。レジリエンス設計のAI伴走実装と、トレースログのAI分析による振り返りを扱う。
Day 2(3時間) リソース最適化・マイクロサービス・高度データ処理
- JVMリソース最適化・メモリリーク検出ヒープと世代別GC、STWの仕組みを整理し、GCログから調整の勘所を読み解く。リークの発生機序とヒープダンプによる容疑の絞り込み手順を解説する。
- メモリ削減リファクタリング・マイクロサービス概論振る舞いを保ったままメモリ消費を削減する実装パターンを扱う。分割の利点と難所、モノリスとの比較、分割基準の考え方を解説する。
- API Gateway設計/高度データ処理・アルゴリズム演習・品質診断入口集約の役割、ルーティング、流量制御と認証の集約設計を扱う。N+1問題の解消、DB側集計への委譲、ページング設計による最適化を解説する。サービス分割設計のAI伴走検討と、性能メトリクスのAI分析を扱う。
Day 3(3時間) 統合不具合改修・大規模リファクタリング
- 統合不具合の切り分け・ログ解析とデバッグ再現手順の確立と、境界の入出力を突き合わせる二分探索的な絞り込みを解説する。相関IDとスタックトレースから原因箇所を特定する手順を実演する。
- 大規模リファクタ戦略・特性化テスト振る舞いを保つ小さな一歩を積み重ねる方針の立て方を扱う。現状の振る舞いを固定する足場を作り、変更の安全性を担保する手法を解説する。
- リグレッション防止とCI/技術的負債とコード品質・アルゴリズム演習・品質診断自動テストで退行を早期検知する仕組みの設計を扱う。静的解析と優先度付けにより、負債を漸進的に返済する進め方を解説する。リファクタリング設計のAI伴走検討と、メトリクス要約の裏取り手順を扱う。
本コースは、成果物を出荷可能な状態に仕上げ、安全にリリースし、伝わる形で報告するまでを、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、残存不具合の優先度付け、デッドコードと重複の除去、例外設計と設定の外部化、最終テスト整備と可観測性の点検、出荷可否のチェックリスト判断を扱います。
Day2では、切り戻し条件を含むリリース計画と手順書の作成、本番同等環境でのリハーサル、カナリア/Blue-Green/フィーチャーフラグの選定、インシデント対応訓練とポストモーテムを扱います。
Day3では、読み手分析に基づく技術文書の構成、1図1メッセージの図解、成果を数値で裏づける表現、推敲と想定質問の織り込みを扱います。
対象者
- リリース手順・切り戻し・インシデント対応を型として身につけ、出荷の判断ができるようになりたい方。
- 残存不具合と技術的負債を整理し、出荷品質まで仕上げたいエンジニア。
- 障害対応を訓練として通し、手順の弱点を事前に発見したい方。
- 技術成果を、読み手に伝わる文書として言語化したい方。
前提知識
- システムの安定化・性能改善に関する知識(コースT081相当)。
- Java/Spring Bootによる実装経験、およびAWSの操作に関する知識。
- Gitによるチーム開発の経験、およびテストコードの作成経験。
到達目標
- 例外設計・設定の外部化・可観測性を点検し、出荷可否をチェックリストで判断できる。
- リリース計画と切り戻し条件を含む手順書を作成し、リハーサルで事前に問題を発見できる。
- カナリア/Blue-Green/フィーチャーフラグを要件に応じて選定し、安全に切り戻せる。
- インシデント対応を止血優先の型で実行し、ブレームレスなポストモーテムで再発防止策を導ける。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) システム最終安定化・コードクリーンアップ
- 安定化の総点検・デッドコードと重複の除去残存不具合を頻度×影響で優先度付けし、既知の問題リストを作る手順を解説する。未使用・重複コードを安全に検証して除去する進め方を扱う。
- エラーハンドリングと例外設計・設定と依存関係の整理握りつぶしを排し、cause連鎖とフォールバックで仕上げる設計を解説する。設定の外部化と機密の分離、依存バージョンの固定と整理を扱う。
- 最終テスト整備とカバレッジ/ログ・監視の最終確認/アルゴリズム演習・リリース前チェック主要経路と境界の検証、回帰テストによる退行防止を解説する。本番で追跡可能な可観測性が整っているかを点検する観点を扱う。クリーンアップ設計のAI伴走検討と、出荷可否のチェックリスト判断を解説する。
Day 2(3時間) リリースリハーサル・インシデント訓練
- リリース計画と手順書・リリースリハーサル切り戻し条件と周知計画を含むリリース計画の作り方を解説する。本番同等環境での通し稽古により、問題を事前発見する進め方を扱う。
- デプロイ手法とロールバック・インシデント対応の型カナリア/Blue-Green/フィーチャーフラグの特性と切り戻し設計を解説する。止血優先の原則、エスカレーション、記録の取り方を整理する。
- インシデント訓練/ポストモーテム・アルゴリズム演習・監視とオンコール障害対応を演習として通し、手順の弱点を発見する手法を扱う。ブレームレスに根本原因を掘り下げ、再発防止策へ結び付ける進め方を解説する。リリース/切り戻し手順の設計検証と、アラート・当番体制の点検を扱う。
Day 3(3時間) 成果の言語化と技術文書作成
- 読み手分析と伝達設計・文書構成と骨子づくり誰が読むかを定め、専門用語の扱いと詳細度の方針を決める手順を解説する。核心を絞り、読み手の探索順に沿った構成を組み立てる手法を扱う。
- 図解による設計の説明・技術成果を価値に翻訳する1図1メッセージの原則と、構成図・シーケンス図による説明方法を解説する。機能の羅列ではなく、何が解決したかを数値で裏づける表現方法を扱う。
- 技術文書の表現と推敲・想定質問への回答文書化・AI活用冗長な言い回しの削減、用語の統一、AIによる推敲の使い方を解説する。読み手が抱く疑問を先回りして文書に織り込む手法と、AIを用いた不足箇所の洗い出しを解説する。
本コースは、成果物を第三者に伝わる形へ仕上げ、学んだ内容を自組織へ適用する計画までを、オンデマンド動画(標準学習時間9時間)に凝縮したeラーニング課程です。
Day1では、影響度で絞った最終バグフィックスと品質の凍結、デモ環境の整備、デモシナリオの設計と収録、セルフレビューとAIレビューによる提出前点検を扱います。
Day2では、自組織の現状把握と適用対象の選定、段階的な導入計画と成功基準の設定、想定される障壁への対処、意思決定者に向けた提案文書の作成を扱います。
Day3では、設計から運用までの判断を理由込みで言語化し、AI駆動開発の原則を整理したうえで、スキルの棚卸しとキャリア戦略、3か月の学習計画を策定して全課程を締めくくります。
対象者
- 技術成果を文書とデモで正しく伝え、自組織への適用まで進めたい方。
- 成果物を、ポートフォリオとして提示できる水準に仕上げたいエンジニア。
- 導入の障壁を洗い出し、意思決定者へ提案したいチームリーダー。
- 学習の現在地を棚卸しし、次の3か月の計画を立てたい方。
前提知識
- システムの安定化・リリース運用に関する知識(コースT081・T082相当)。
- Java/Spring Bootによる実装経験、およびAWSの操作に関する知識。
- Gitによるチーム開発の経験。
到達目標
- デモシナリオを設計し、核心が伝わる収録と編集ができる。
- セルフレビューとAIレビューにより、提出前に伝わらない箇所を特定・改善できる。
- 学んだ内容を自組織へ適用する計画を立て、提案文書として形にできる。
- スキルの現在地とのギャップを言語化し、3か月のアクションプランを策定できる。
カリキュラム(Day1〜3・各3時間/講義動画9本)
Day 1(3時間) 成果物の品質固めとデモ動画作成
- 最終バグフィックスと品質固め・デモ環境の整備影響度で対象を絞り、フリーズと回帰確認で安定状態に凍結する手順を解説する。本番同等の環境とデータ、初期状態へ戻す手段を用意する構成を扱う。
- デモシナリオの設計・デモ動画の収録核心を裏づける流れと、失敗時の代替手段を設計する手法を解説する。画面収録の構成、操作の見せ方、5分に収める編集の考え方を扱う。
- セルフレビューによる改善/AIレビューと提出前チェック/成果物の最終確認自分の収録と文書を第三者の目で読み返し、伝わらない箇所を特定する手順を解説する。観点を指定したAIレビューの活用と、提出前チェックリストによる自己点検を解説する。
Day 2(3時間) 実務適用計画の策定
- 自組織の現状把握・適用対象の選定自分の職場の開発・運用の現状を、コースで学んだ観点から棚卸しする手順を解説する。どこから着手すれば効果が大きいかを、影響度と実現性で評価する手法を扱う。
- 導入計画の設計・想定される障壁と対処段階的な導入手順と、各段階での成功基準の定め方を解説する。技術面・体制面・コスト面の障壁を洗い出し、事前に対処案を用意する手法を扱う。
- 提案文書の作成/実践計画の完成・3か月のアクションプラン意思決定者に向けた提案文書の構成と、投資対効果の示し方を解説する。計画を1枚にまとめる演習と、最初の3か月で実行する具体行動の策定を扱う。
Day 3(3時間) AI統合演習(技術総括・キャリア戦略・学習計画)
- コース全体の技術総括・AI駆動開発の総括レジリエンス設計から運用までの判断を、理由込みで言語化する手法を解説する。AIとの協働原則を自分の言葉で説明できる形に整理する。
- 運用・品質保証の総括・伝える力の実務への応用安定化・テスト・備えの汎用性を、実務へ接続する観点を扱う。文書化フェーズで得た型を、日常の業務コミュニケーションへ応用する手法を解説する。
- スキルの棚卸しとキャリア戦略/業界動向と3か月の学習計画/総合振り返り現在地と目指す方向のギャップを明確にし、戦略として言語化する。AI時代に求められる役割の変化を踏まえ、学習計画を策定して全課程を締めくくる。
受講の流れ
※1 受講料は1コースあたり90,000円(税抜)です。提供形態はeラーニング(オンデマンド動画・LMS配信)です。
※2 修了要件は、全ての講義動画の視聴完了と、全ての確認テストで正答率60%以上を満たすことです。確認テストの再受験に回数制限はありません。
