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品質を保ちながら開発を加速する「エージェンティック・エンジニアリング」実践セミナー（10/2開催）

ローカルLLM 環境の導入から実践ハンズオンまで。1日で身につく集合型ワークショップ

2026-09-14 イベント・セミナー

セミナー概要

ソースコードを外部に出さずにAIを使いたい。増え続けるクラウドAIのトークン費用も抑えたい。この2つは、いまや多くの企業が同じ課題として認識し、解決手段も見えつつあります。オープンウェイトLLMをオンプレミスやプライベートクラウドで運用すれば、機密情報を外部に送信することなく、従量課金に依存せずにAIを利用できます。

しかし、セキュアで定額なAI環境は、あくまで前提条件にすぎません。本当の差が生まれるのは、そのAIを開発プロセスにどう組み込むかです。同じモデルを使っていても、コード補完の道具として使うチームと、探索・実装・レビュー・テスト・性能改善のループそのものをAIエージェントに担わせるチームとでは、生産性に決定的な開きが出ます。この後者の開発手法が、「エージェンティック・エンジニアリング（Agentic Engineering）」です。

フィックスターズは、エージェンティック・エンジニアリングを自社の組込みソフトウェア開発の現場ですでに実践しています。本セミナーでは、その実践から得た知見を、セキュアなAI環境の構築方法とあわせて公開します。『実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化』執筆者監修のカリキュラムにより、AIが生成したコードを実務の視点で評価する方法まで含め、企業がエージェンティック・エンジニアリングを安全かつ継続的に進めるための考え方と実践方法を、1日で体系的に学べます。

　

エージェンティック・エンジニアリングとは

従来のAIコーディング支援エージェンティック・エンジニアリング
AIの役割一行ずつ提案する実行し、検証し、修正する
人の役割提案の採否を判断する課題と評価基準を定義し、監督する
品質の担保開発者のレビュー自動検証に加えて、開発者のレビュー
知見の蓄積個人に残るハーネスに蓄積され、チームで再利用される

エンジニアがAIエージェントを指揮・監督し、製品品質のソフトウェアを作る開発手法です。2026年にAndrej Karpathy氏が提唱し、IBMやQtも同じ意味で使い始めています。

これを実務で成立させる鍵が「ハーネス」です。コーディング規約、ビルドとテストの手順、性能評価の基準といった知見をAIエージェントが繰り返し参照できる形に仕組み化したもので、本セミナーで詳しく解説します。

　

受講で得られるスキルや成果

  • ソフトウェア開発者のためのセキュアAI環境の全体像と、その必要性を理解できる
  • 最新・最速のオープンウェイトLLM を実際に使って、その性能を確認できる
  • 主要なAIコーディングツールの特徴と使い分け、それぞれがどこまでを担えるかを整理できる
  • エージェンティック・エンジニアリングと従来のAIコーディング支援との違いを理解できる
  • 自社の開発プロセスにAIエージェントを組み込むための設計指針を持ち帰れる
  • ハーネスに何を書き、何を書かないか。実プロジェクトで機能させるための勘所を理解できる
  • 探索・実装・評価・改善のループを自分の手で組み立て、動かせるようになる
  • ハンズオンで実際に課題プログラムを実装し、AIが提案するコードを実務の視点で判断する力を養える

　

プログラム内容

11:00　エージェンティック・エンジニアリング入門（座学）
　　　 ・イントロダクション
　　　 ・実行環境のガイダンス（Fixstars Vega）
11:50　AIコーディングツールのセットアップ
12:30　昼休憩
13:30　ハーネスの設計と運用（座学）
14:15　ハンズオン：当社が用意した課題プログラムの実装
16:30　Q&Aセッション
17:00　終了

～交流会会場へ移動 ～

17:30 　交流会　（着席形式の食事会）

　

※ 途中休憩あり、途中入退室可能です
※ 予告なく時間配分・内容等が変更になる場合があります。ご了承ください。

　

登壇者

座学講師

八木 武尊
AI事業推進室 Forward Deployed Engineer（FDE）
CPU・GPUやベクトルコンピュータなど、多様なアーキテクチャを対象としたソフトウェア高速化を専門としている。ドローンを活用した新規事業の立ち上げ・技術実証では、エッジコンピューティング・組み込み環境での性能改善に携わった。現在はFDEとして、お客様のAIワークロードや運用要件を技術的に解釈し、性能課題の特定・改善を支援するとともに、現場で得た知見を製品の開発に活かしている。

能登 優太
リードエンジニア
組み込みシステムのリアルタイム処理向け高速化を専門とし、SIMD命令やDMA転送、キャッシュ制御といったアーキテクチャ特有の機能を最大限に活用した最適化に長年取り組んできた。車載ソフトや画像処理システムにおいて、低レイヤー実装からミドルウェア・ライブラリ開発まで幅広く手がけてきた。現在はAIプラットフォーム開発チームにて、AIエージェントを活用し、組み込み開発を包括的に支援するパフォーマンスエンジニアリング基盤の開発に従事している。

ハンズオン伴走メンバー

飯塚 康太
リードエンジニア
深層学習モデルの構築を専門とし、組み込み向けの軽量な画像認識モデルからLLMまで幅広いモデルの学習・推論・評価に取り組んできた。現在は様々な企業から公開される新しいLLMを社内利用のために展開し、また「Fixstars Vega®」へ組み込むための、モデルデプロイや推論最適化、性能評価などの業務に従事している。

小田桐 海翔
アドバンストシニアエンジニア
大規模AIの学習・推論基盤の構築とパフォーマンスエンジニアリングを専門とし、推論性能の評価から学習環境の整備まで幅広く取り組んできた。現在はFDEとして、お客様の現場で得た知見を「Fixstars Vega®」に還元しながら、AIワークロードの性能課題の特定・改善にあたっている。

池田 樹哉
アドバンストシニアエンジニア
ローカル LLM を活用したプロダクト「Fixstars Coding Assistant®」「Fixstars AIStation®」「Fixstars Vega®」の開発・販売・運用を担当している。LLM を実際の業務で活かす取り組みに長く携わり、豊富な知見を持つ。プロダクト開発を主軸としつつ、エンジニアリングにとどまらず、現場での価値創造を目的とした課題解決を日常的に手がけている。

開催概要

日程2026年10月2日（金） 11:00 ～ 17:00（10:45受付開始）
会場東京都港区芝浦1-1-1
BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 7F HALL1（アクセス）
受講料50,000円（税別）
※受講料は受講日前日までにお振込みください。詳細はメールにてご案内いたします。
定員20名限定
持ち物詳細は別途ご案内

　

対象者

  • 最近のクラウドAI のトークンコストの増加に悩む管理者
  • 技術企画、DX / AX 推進担当者
  • AI活用とデータ漏洩リスクのバランスに悩む管理者
  • AIエージェントを前提に、チームの開発プロセスそのものを再設計したい開発リーダー
  • 社内の開発生産性向上に責任を持つエンジニアリングマネージャー
  • AI活用が個人のツール利用に留まり、チーム全体の成果につながっていないと感じている責任者

　

参加者の声

2026年7月31日に開催したセミナーでは、参加者全員から「満足」以上の評価をいただきました。

満足・非常に満足　100%　/　同僚や知人に薦めたい　89%

  • 20名近くの同時利用でも、実用的な処理ができることを実感できた。
  • 普段使っているクラウドのコーディングエージェントと比較して、最適化されたモデルの速さを肌で感じることができた。
  • 座学のハーネス講座がよく整理されていた。理解している範囲の内容も含めて、社内への展開に活用したい。
  • 分散していた知識を体系的に学べた。知見を仕組み化できることを体験できた。
  • 探索・実装・評価・改善のループを自分で組むことができ、とても楽しかった。

今後の開催スケジュール

10/2以降も毎月AI 駆動開発セミナーを予定しております。

  • 11月9日（月）11:00~17:00
  • 12月3日（木）11:00~17:00

留意事項

本セミナーは企業・法人の方を対象としております。個人の方、また競合企業様からのお申込みはお断りしておりますので、あらかじめご了承ください。

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本件に関するお問い合わせ

株式会社フィックスターズ 広報担当

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