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基調講演2
AIは"書ける"、しかし"出せる"か？品質とセキュリティを仕組みで担保する
AI駆動開発
株式会社デンソークラウドサービス部 アジャイル開発課長佐藤 義永 氏
参加特典
視聴＆アンケート回答で Amazonギフトカード プレゼント
※条件の詳細は視聴ページ内にある案内をご確認ください ※AmazonはAmazon.com, Inc. またはその関連会社の商標です
最新事例を基に
AI駆動型開発の
ポイントを学べる
AI時代、
エンジニアに求められる
役割を学べる
AI開発・運用基盤の
安全性について
考える
AIコーディングエージェントの登場により、エンジニアの仕事は急速に変わり始めています。コードを書く力だけでなく、仕様を定義する力、AIの出力を検証する力、品質を担保する仕組みを設計する力、チーム全体でAIを活用するプロセスを作る力が、これまで以上に重要になっています。
AIは開発を加速させます。しかし、加速した先にあるのが品質低下や技術的負債の増大であれば、それは持続可能な開発とは言えません。 そこで本イベントでは、AI時代のエンジニアに求められる新しいスキルセットと、AIを前提とした開発組織・プロセス・ガバナンスのあり方を考えます。
開催概要
- 名称
- ITmedia AI Developer Live 2026 夏
～AI時代、エンジニアは何を学び直すべきか～ - 会期
- 2026年9月9日（水）～9月10日（木）
- 形式
- ライブ配信セミナー
- 主催
- ＠IT
- 参加費
- 無料
- 対象者
- ユーザー企業/SIerの開発部門長/担当者、自社のビジネスを支えるシステム開発を担うユーザー企業の/担当者、顧客のビジネス課題を技術で解決するITアーキテクト/ITアーキテクトを目指す方 など
※申込の締切は 2026年9月10日（木）14:00 までとなります。
プログラム
Day1 9月9日（水） AI駆動開発と開発生産性の向上
ソフトウェアエンジニアの役割は、手作業でコードを書くことから、複数のAIエージェントを指揮して、開発全体を前進させる「指揮官」に変化しつつあります。本テーマでは、従来のエンジニアリングスキルを土台にしつつ、コードの品質を保ちながら、AIエージェントにより開発生産性を爆増するためのヒントを提供します。
基調講演1 9月9日（水）13:00～13:30
セッション1-1 9月9日（水）13:40～14:10
AI駆動開発の次なる“ボトルネック”を解消する ～「AIが気づき、人が判断する」次世代E2Eテスト～
AIコーディングの普及により実装速度が向上する一方、結合テストやE2Eテスト、UI確認は依然として人的負荷の大きい領域として残っています。本セッションでは、AIによる差分検知や異常検出を活用して確認ポイントを絞り込み、人は重要な判断に集中する、人とAIが協働する次世代の品質保証プロセスを紹介します。
NTTテクノクロス株式会社
デジタルトランスフォーメーション事業部 マネージャー
佐々木 千裕 氏
Day2 9月10日（木） AI開発・運用基盤の構築とセキュリティ
アプリケーション基盤の構築・運用において、AIを前提とした設計はもはや不可欠です。本テーマでは、クラウドやAPI管理、DevOps、ガバナンスなど多岐にわたる要素を整備し、AIを安全かつ持続的に活用するための基盤づくりにフォーカスします。
基調講演2 9月10日（木）13:00～13:30
AIは"書ける"、しかし"出せる"か？品質とセキュリティを仕組みで担保するAI駆動開発
AIに「とりあえず動くもの」を作らせるのは、もう当たり前になりました。しかし、品質もセキュリティも問われる「製品として世に出すコード」となると、任せるにはまだ不安が残ります。本講演では、この「書ける」と「出せる」の間にある段差を"仕組み"でどう埋めるのかを、約9カ月、2500を超えるコミットの実践を通して考えていきます。
株式会社デンソー
クラウドサービス部 アジャイル開発課長
佐藤 義永 氏クラウドサービス開発チームの立ち上げを行い、自動車業界におけるDXに積極的に取り組みながら、アジャイルによるクラウドサービス開発に取り組んできました。現在は生成AIとの協働を軸とした新しい開発手法に挑戦しています。
セッション2-1 9月10日（木）13:40～14:10
AI時代のPFE/SREとAppSecによる安全な開発・運用基盤
生成AIやAIエージェントの活用により、Platform Engineering（PFE）とSREにはモデルやデータ、エージェントまで含めた新たな管理責任が求められています。本セッションでは、AI時代に拡大する開発・運用基盤の構築にかかる課題を整理し、複雑化するコンポーネントや連なる呼び出しへの対応、継続的なセキュリティ確保の実践方法を紹介します。
ブラック・ダック・ソフトウェア合同会社
シニアセールスエンジニア
清水 将登 氏
セッション2-2 9月10日（木）14:20～14:50
AIアプリの品質はどう守る？ - AI Observabilityで実現する信頼できるAI運用
LLMを組み込んだAIアプリでは、回答品質のばらつきや突然の遅延、原因を特定しづらい問題など、従来とは異なる品質課題が生じます。本セッションでは、DatadogのAI Observabilityを活用し、LLMの振る舞いや性能・品質を可視化して問題を迅速に切り分け、AIアプリを継続的に改善し、安心して運用するための実践的なアプローチを紹介します。
Datadog Japan 合同会社
Senior Technical Advocate
萩野 たいじ 氏
セッション2-3 9月10日（木）15:00～15:30
効率化・コスト削減・安全性をかなえるAIエージェント開発
AIエージェント活用が本格化する一方で、コスト高騰やAI特有のセキュリティリスクへの対応が課題となっています。特に外部サービスとの連携が多いAIエージェントでは、トークン漏洩や意図しないAPI実行といったリスクへの対策が重要です。 本講演では、AIエージェントを効率よく、安全に、低コストで開発するための実践的なポイントをご紹介します。
株式会社日立ソリューションズ
セキュリティプロダクト本部 セキュリティプロダクト第１部 技師
津川 卓也 氏
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