AIコーディングツールを導入した多くの開発組織が、コード出力は増えたのにリリースは速くなっていないという問題に直面しています。この乖離の原因は、品質を担保する仕組みがAI以前のまま放置されていること。本ウェビナーでは、この構造的な問題を整理し、AIが生成するコードを安全に本番に届けるための仕組み——ハーネスエンジニアリング——の考え方と実践例をお伝えします。
コード出力は59%増えたのにリリースは速くなっていない——この構造的問題の原因を整理
ハーネスエンジニアリング:AIが生成するコードを安全に本番に届ける仕組み設計
“利用率”ではなく“リリースサイクル”で投資効果を語るための判断基準

株式会社Wanderlust 共同創業者 / CAIO
高校時代から機械学習・WEB/モバイル開発をフルスタックで独学。PKSHA子会社でエンジニア経験を積んだ後、Wanderlustを共同創業。現在はCAIOとして、RAGシステムの構築・精度改善、AIエージェントの開発、データ構造化のETLプロダクト開発をリードするほか、多様な業界のプロジェクトを技術面で牽引。
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