|
学習内容
|
1. オリエンテーション
- AIエージェントとは何か（チャットAIとの違い）
- 本コースの進め方と、扱う範囲・扱わない範囲
- 演習環境への接続
2. まずAIに任せてみる
- 自然言語の指示だけでAWSリソースを作らせる
- 同じ指示から何ができるかを見比べる
- 削除もAIに任せ、取り残しを確認する
3. AI任せにしない（IaCの導入とレビュー・承認・証跡）
- AIにTerraformのコードを生成させる
- 生成されたコードを読む・静的解析を関門にする
- レビューして承認してから適用する
4. 意図したIaCを生成させる書き方
- 要件と制約の書き分け
- 曖昧な指示と具体的な指示の違いを確かめる
- 既存のコードに対する変更を依頼する
5. 仕様書駆動開発（specで管理する）
- 要件・設計・受入条件をファイルとして残す
- specをもとに生成させ、受入条件で確かめる
- 仕様とコードの整合を確認する
6. MCPで一次情報を裏取りする
- MCPの仕組みと接続
- 公式ドキュメントを参照させ、確証を取る
7. ガードレールを設計する
- 約束（ルール）と仕組み（実行の可否）の違い
- 実行を止める設定と、節目に割り込む仕組み
- 塞ぐ先の決め方と、塞ぎ忘れの探し方
8. まとめ（自社への第一歩）
- 考え方はツール・クラウドに依存しない
- 何から着手するかの見極め
- 演習環境のクリーンアップと取り残しの確認
※最新でより良い内容をお届けするため、一部の学習項目を予告なく変更する可能性がありますのでご了承ください。
|