AI時代のエンジニア/
PM育成研修
x3dは単なるAI研修会社ではありません。
1,500社以上のAI/DXの悩み・成功体験・データを
活用した「AI組織浸透ノウハウ・教育理論」を元にした
企業を前進させる各種支援プログラムを提供しています
AI活用の進化フェーズ
AIの活用は、単なるツール利用から、組織の知能としての実装フェーズへ。
x3dでは、業務や役割に応じた4段階モデルで整理しています。
| フェーズ | 概要 |
|---|---|
| ① 基礎的なAI活用 | ChatGPTなどの生成AIを活用し、日常業務の効率化を図る。 |
| ② 個人レベルでの応用 | PM・SEが自らの業務にAIを取り入れ、タスク管理・資料作成・分析を自動化。 |
| ③ チーム単位でのAI連携 | チームでの情報共有・進捗管理・ナレッジ連携にAIを活用。 |
| ④ システム実装レベル | 業務プロセスやシステムそのものにAIを組み込み、新たな開発方式へ。 |
AIは「使うもの」から「共に考える仲間」へ。
x3dは、この変化を現場で実装できる力として育成します。
※この活用フェーズの深化を、技術的に支えるのが「AIエンジニアリング4層理論」（プロンプト→コンテキスト→ハーネス→ループ）です。フェーズ④システム実装レベルは、ハーネス・ループの設計力があって初めて到達できます。
x3dが定義するAIエンジニアリング職能
AI技術の普及により、開発・運用・評価のあり方は再定義されています。
x3dでは、次のような新しい専門職を体系化しています。
| 職能名 | 役割 | この職能を育てるプログラム |
|---|---|---|
| AIDDエンジニア | AIを活用して開発効率を高める実装担当 | ① AIDDマスター |
| AIエージェントエンジニア | 対話型・自律型AIエージェントを設計・開発・運用 | ② AIエージェント開発マスター |
| RAGOpsエンジニア | 社内知識をAIで活用するデータ運用・管理を担う | ③ RAGOps／運用保守マスター |
| AIDTエンジニア | AIシステムのテスト・品質評価・安全性を担う | 各マスターに分散（専用プログラムは準備中） |
| AI Orchestrationアーキテクト | 複数AIを統合・連携するアーキテクチャ設計 | 上位プログラムとして準備中 |
すべての職能は、共通の土台「AIエンジニアリング・ファンデーション」を前提とします。 4層理論（プロンプト→コンテキスト→ハーネス→ループ）に評価エンジニアリングを加えた全25講座で、AIエンジニアリングの必須科目を習得します。
x3d式 AIエンジニアリング研修体系
x3dのエンジニア育成は、3段の構造で設計されています。
全職能共通の土台「ファンデーション」の上に、職能別の「マスタープログラム」が乗り、
最後に全マスター共通の「組織と未来」で締める。
1,500社以上の現場知見とAI開発最前線の実証に基づき、四半期ごとに更新しています。
Claudeマスターズ / Copilotマスターズ 等
AIエンジニアリング・ファンデーション
AI時代の組織とエンジニア
カリキュラム詳細一覧
プロンプト→コンテキスト→ハーネス→ループの4層すべてを習得し、評価エンジニアリングを含めたAIエンジニアリングの必須科目を体系的に習得する。
第1部 出発点
- 1コードの8割をAIが書く時代——エンジニアの仕事はどこへ移ったか
- 24層の地図——プロンプト→コンテキスト→ハーネス→ループ
- 3自分の開発業務を分解して現在地を測る
第2部 LLMの基礎技術
- 4LLMはどう動くか——トークン化・次トークン予測・コンテキストウィンドウ
- 5トークン消費とコストの構造——なぜ文脈はタダではないか
- 6モデルの選び方——パラメータ・コンテキスト長・思考モデル・ベンチの読み方
第3部 コンテキストエンジニアリング
- 7なぜ長い作業でAIは劣化するのか——attention budgetとcontext rot
- 84つの基本戦略——書き出す・選ぶ・圧縮する・分離する
- 9CLAUDE.md / AGENTS.md を書く——現場の取扱説明書
- 10Skillsで知識をモジュール化する
- 11本番エージェントのコンテキスト実務
第4部 ハーネスエンジニアリング
- 12Agent = Model + Harness——性能の大半はモデルの外にある
- 13ハーネスの解剖——8つの構成要素
- 14最小ハーネスを自作する——100行エージェント
- 15ツール設計——エージェントに渡す道具の粒度と安全性
- 16実行環境とサンドボックス——壊してよい場所を作る
第5部 ループエンジニアリング
- 17「プロンプトを打つな、ループを設計しろ」——2026年の転換点
- 18ループの解剖——停止条件・検証・人間介入
- 19/goal と /loop を使い倒す——組み込みループの実戦
- 20検証器を設計する——「できた」を機械が判定できるか
- 21ループ導入の4条件——反復・検証・予算・道具
- 22夜通し回すループの実装——総合演習
第6部 評価エンジニアリング
- 23評価駆動開発の地図——なぜ「測れないものは改善できない」か
- 24評価セットを設計する——正解の定義・データ分割・LLM-as-judgeの落とし穴
- 25評価を回し続ける——回帰検出・A/Bテスト・人間評価・CI組み込み
貴社のエンジニア組織の現在地に合わせて、最適なプログラムをご提案します。
カリキュラムは四半期ごとに最新のAI開発動向を反映して更新しています。
教育・開発・運用を一気通貫で支援
x3dはAI導入・業務改善・システム開発・人材育成を一体で提供。
AIを「業務効率化の手段」ではなく「組織知としての資産」として実装します。
生成AI・RAG・エージェント開発
業務自動化・ナレッジ検索・レポート生成
現場課題に合わせた研修・教育プログラム設計
導入後の評価・改善支援
メッセージ
AIをすべての社会に実装する。
それがx3dのミッションです。
技術導入と人材育成を両輪とし、企業がAIを「使う側」から「創る側」へ進化する未来を支援します。