概要

Red Hat Japan が主催するオンラインの LT 会です。

Claude Code や Codex などのコーディングエージェントを試すチームは、ずいぶん増えました。
ただ、手元で試すことと、本番のシステムの開発で使い続けることの間には、まだ距離があります。

レビューやテストが追いつかない、セキュリティが心配、チームに広がらない、既存のシステムには入れにくい。そんな声をよく聞きます。

今回は「大企業にAIを導入するにあたって、何が障壁になるか？」をテーマに、ゲストのkyoheiさんと Red Hat の現場メンバーが、それぞれの立場から工夫と失敗を話します。

※本イベントは connpass と TECH PLAY で参加者を募集しています。

タイムテーブル（予定）

時間	内容	スピーカー
19:00–19:05	オープニング	Red Hat
19:05–19:15	LT #1 組織のAI駆動開発標準を策定する難しさ - AI-DLC	Okuma (Red Hat)
19:15–19:25	LT #2 (一般募集枠)	(TBD)
19:25–19:35	LT #3 (一般募集枠 or 招待枠)	(TBD)
19:35–19:50	LT #4 サービス運用でのAI活用のススメ	kyohei さん
19:50–20:00	LT #5 AI導入の効果とは何か。AI駆動開発を用いた成果の出し方	Wakabayashi (Red Hat)
20:00–20:15	クロージング・アンケート	-

登壇者

Kyohei（Guest）

Solution Engineer / Developer Advocate

広島県出身、東京在住の Web エンジニア。
国内 IT 企業数社でフロントエンド開発に携わったあと、外資 IT 企業で Solution Engineer 兼 Developer Advocate を務めています。
OSS の PDF 生成ライブラリ pdfme（GitHub 4.9K stars）の作者。
AI を使った開発とセキュリティについて、Software Design 2026年2月号「Vibe Coding 完全攻略」（セキュリティの章）や、CodeZine の連載「生成AI時代のセキュリティ入門」（全4回）で執筆しています。

• X: @labelmake
• YouTube: @kyohei_dev
• https://kyohei.works/

Wakabayashi (Red Hat)

TBD

Okuma (Red Hat)

Lineヤフーの決済システムや、ライドシェア・自動運転のスタートアップ newmo で、バックエンドの開発と設計に携わってきたエンジニア。
ベンチャー企業でCOOを務めたのち、9月にRed Hatに入社。
大企業の開発チームでAI-DLCを開発の標準へ組み込む検証を担当しています。

こんな方におすすめ

• コーディングエージェントを試したものの、本番の開発ではまだ使えていない方
• AI が書いたコードのレビュー、テスト、セキュリティの見方に悩んでいる方
• チームや組織に AI 駆動開発を広める立場にいる方
• 既存システムの改修や移行に AI を使いたい方

自分のチームで次に試せる工夫や、避けたい失敗を持ち帰れる会にします。

参加にあたって

• 配信 URL は、前日と当日にお送りします
• 途中の参加・退出は自由です
• 登壇者への質問は、申し込み時のアンケートでも受け付けます

一般募集枠 登壇にあたって

LT 登壇のお申し込みは connpass からお願いします

• チームや組織で AI 駆動開発・コーディングエージェントを使った、または使おうとした経験を歓迎します。うまくいかなかった話も大歓迎です
• オンライン（Google Meet予定）でご登壇いただきます。
• 採用・営業・製品の宣伝が目的の発表はご遠慮ください。テーマに合わない場合は、ご相談のうえ視聴の枠に移っていただくことがあります

主催について

レッドハット株式会社（Red Hat Japan）。Linux や OpenShift などの製品のほか、お客様の開発チームと一緒に開発に入る仕事もしています。最近は、その現場で AI 駆動開発を実践しています。

Keywords

ソフトウェアエンジニア, ITエンジニア, Tech Lead, テックリード, スタッフエンジニア, Staff Engineer, Solution Architect, Solutions Architect, ソリューションアーキテクト, Applied AI, Forward Deployed Engineer, コンサルタント

生成AI, Claude, Claude Code, ClaudeCode, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Kiro, Devin, ChatGPT, Gemini, OpenCode, AI Agent, エージェント, LLM

Prompt Engineering, プロンプト, Context Engineering, コンテキスト, Loop Engineering, MCP

Spec Driven Development, SDD, 仕様駆動開発, cc-sdd, Spec Kit, SpecKit, AI-DLC, AIDLC, AI-Driven Development, AI-Assisted Development

開発プロセス, Legacy Modernization, レガシーモダナイゼーション, 開発生産性, AX, AI Transformation, AIトランスフォーメーション, CI/CD, Agile, Scrum, スクラム