コンピュータサイエンスの基礎

• • 論理的思考能力

  • 問題解決能力

  • 抽象的な概念を理解する能力
    
    

クライアントサイドの実装スキル

• • ユーザーフレンドリーなUIを作成する能力

  • クリエイティブな思考能力

  • ユーザーエクスペリエンスを向上させる能力
    
    

サーバーサイドの実装スキル

• • システム全体の設計能力

  • バックエンドシステムの最適化能力

  • セキュリティに関する知識と対策能力
    
    

データベース・SQL

• • データを効率的に管理・操作する能力

  • データモデリングと設計能力
    
    

多言語開発

• • グローバルな視点での開発能力

  • 多文化的なユーザー基盤に対応する能力
    
    

AI・機械学習

• • LLM（大規模言語モデル）や生成AIの原理・特徴を理解し、応用できる能力

  • AIエージェントフレームワークを用いたワークフロー構築力

  • コンテキストエンジニアリングやRAGの設計・実装能力

  • AIシステムの品質評価・継続的改善を実践できる能力
    
    

環境構築（開発環境・本番環境）

• • 効率的な開発環境の構築能力

  • アプリケーションのデプロイ・運用能力
    
    

ソースコード管理

• • チームとの協力を通じたコードの管理能力

  • 高品質なコードを維持する能力
    
    

チーム開発

• • コミュニケーション能力

  • プロジェクトマネジメント能力

  • チームでの協力とリーダーシップ能力
    
    

エンジニアに必要なソフトスキル

• • 効果的なコミュニケーション能力

  • タスクの優先順位付けと管理能力

  • ストレス管理能力

  • 自己学習と自己改善能力

    基本情報技術者としてのスキル

• • ITSSレベル4の達成を目指し、基礎から高度なプログラミング、クライアントサイド・サーバーサイド技術、インフラ・データベースの設計・構築など、全般的な技術を習得
    
    

リーダーシップの育成

• • 専門領域の深化とともに、チームリーダーとしての能力を習得。3年以内のリーダーへの昇進や、5年以内のCTO/VpoEへのキャリアパスを目指せるレベル
    
    

多様な背景を活かす再教育

• • デジタルリスキリングの一環として、異業種からの転職者やキャリアチェンジを希望する方も、過去の経験を活かしつつ、新しい技術領域に適応可能
    
    

実践的な技術の習得

• • トレンドに即したフルスタック技術の習得に加え、コンピューターサイエンスの基礎からのアプローチが特徴
    
    

迅速な技術適応力

• • メタラーニングを通じて、新しい言語やフレームワークに1週間程度で適応できる能力

AI時代に適応したリスキリング教育

• • 生成AIや大規模言語モデル（LLM）、クラウド・自動化技術を実践的に習得し、異業種出身.者でもAIフルスタック領域に適応できる実務力を育成

総合的なスキルの育成

• • ロジカルシンキング、プレゼンテーションスキル、ダイバーシティ理解をはじめとしたソフトスキルを習得

実務経験の深化

• • パートナー企業との協力による企業研修や、監修CTO陣からの直接レビューなど、実務レベルでのフィードバックを複数回経験

各コースの修了認定を受けるためには、以下の条件を満たす必要があります。

1. プロジェクト完成と提出

   • ソフトウェアプロダクトの企画から完成までの一連の作業を行い、講師及び専門家から評価を受けます。

2. 評価

   • 提出されたコードは、専門家によって詳しくチェックされます。

   • 最終的なプレゼンテーションでは、学び取った知識の理解度や説明の明確さが評価されます。

3. 出席

   • コースの全期間中、少なくとも80％の出席が必要です。

4. 試験と演習

   • 受けたテストや演習の、少なくとも70％の合格率が必要です。

■超集中（全日）コース
　　　2026年8月3日~2026年11月6日 2026年10月26日~2027年1月22日（全日）

■集中（夜間）コース
　　　2026年7月6日~2026年12月25日 2026年9月14日~2027年3月5日