InfoQ、9 月期オンライン認定プログラム参加受付開始

InfoQ のオンライン認定プログラム 9 月期（アーキテクチャ、エンジニアリングリーダーシップ、AI 支援エンジニアリング）の募集が開始されました。各コースは週に一度、4 時間のライブセッションを 5 週間開催し、オンラインで実施されます。

このプログラムを受講すると、新しいスキルを習得できるだけでなく、既存の意思決定の妥当性を再確認でき、アイデア交換ができる仲間とのネットワークも構築できます。

参加者はまず QCon のトーク動画を事前視聴し、ライブセッションではその中で紹介されたフレームワークを実際の業務で直面した課題に応用します。この活動は、他社から集まった経験豊富なシニアエンジニアやアーキテクトたちと少人数グループで行います。なお、活発な議論を促すため、セッションの録画は行われません。

通常、エンジニアがファシリテーターと接する機会はカンファレンスのトークに限られますが、今回のプログラムでは、週に一度直接グループと共に活動することで、より深い関わりが可能になります。

Architecture: Luca Mezzalira、9 月 14 日スタート

ルカ・メッツァリーラ氏は『Building Micro-Frontends』(O'Reilly) の著者であり、「Dear Architects」というニュースレターを執筆しています。過去 20 年間にわたり、分散型アーキテクチャに関する 100 チーム以上のコンサルティングを手がけてきました。つまり、彼はその数多くのアーキテクチャ判断とその結果を間近で見てきた稀有な経験の持ち主です。

「現実世界では、自分の設計したアーキテクチャが正しかったか間違っていたかを検証するには数年かかるものです」とメッツァリーラ氏は語ります。「このコースは、その長いプロセスを短縮するために設計されました。」

カリキュラムでは、アーキテクチャを社会技術的な取り組みとして捉えています。パターンの解説に費やす時間と同様に、意思決定がどのように行われ、CTO に対してどう説明・防衛されるかについても同等の時間を割きます。コース内容には、分散型意思決定、プラットフォームエンジニアリング、開発者の採用促進が含まれます。また、AI エージェントがもたらす制約についても取り上げます。最終課題では、参加者同士で共同して技術記事を作成します。

優秀な成果物は InfoQ で公開 されます。プログラムを修了すると、InfoQ Certified Software Architect in Emerging Technologies (ICSAET) の認定資格が取得できます。

エンジニアリングリーダーシップ: ミシェル・ブラッシュ、9 月 18 日開始

ミシェル・ブラッシュ氏は現在 Google で SRE（Site Reliability Engineering）のエンジニアリングディレクターを務め、Compute Engine や Persistent Disk の信頼性を支えるチームを率いています。その前には Cerner で HealtheIntent Architecture のディレクターとして活躍し、それ以前は Garmin において自動車用経路探索アルゴリズムの開発リーダーを務めていました。また、『SRE が知っておくべき 97 のこと』という書籍の 2 つの章を執筆しています。

今回のカリキュラムは、最終週に「システムがリリースされた後に実際にどれほどのコストがかかるか」というテーマで締めくくられます。ここではキャパシティプランニングや運用負荷、インシデント対応などについて取り上げられ、これらはブラッシュ氏現在の業務内容と密接に関連しています。それ以前の週では、組織のダイナミクス、技術戦略とその実行、そして「その戦略が機能しているかどうかを正しく示す指標は何か」についても学びます。

「このプログラムには、異なる企業で活躍するシニアエンジニアやアーキテクトが集まります。彼らは、技術的なリーダーシップを支える意思決定の背景にある考え方や、戦略・実行・責任に関する重要な判断について一緒に議論します」とブラッシュ氏は語ります。「何よりも価値があるのは、同じ課題に直面しながらも異なる文脈で取り組む仲間たちとの交流です。」

最終プロジェクトでは、各作業グループが実際のリーダーシップ課題に対する戦略を策定し、共著記事としてまとめます。その中から特に優れたものは InfoQ で公開 されます。

AI を活用したエンジニアリング: Zichuan Xiong氏とPremanand Chandrasekaran氏、9月18日開始

Xiong氏はThoughtworksのAIOps部門責任者として、ソフトウェア運用のための自律型AIシステムの構築に携わっています。Chandrasekaran氏は同社の技術責任者で、金融サービス、小売、教育、医療分野において20年にわたりエンジニアリングチームを率いてきました。

両者の指導する cohorts の核となる考え方は「生成はエージェントが担い、検証は人間が行う」という明確な役割分担です。

Xiong氏はこう指摘します。「コーディングエージェントの導入スピードが、それを支える検証体制の整備速度を上回っています。ここで言うハネス（harness）とは、モデルそのもの以外のすべてを指します。権限管理、センサー、レビューゲート、そして人間が変更を確認する前にエージェント自身に修正させるためのCIチェックなどです。」

5 週間にわたる期間中、参加者は Claude Code を基盤とした実際の既存コードベース（ブラウンフィールド）に対して、ハネスを構築します。カリキュラムでは、エージェントの権限管理、センサー、特性評価テスト、独立したレビュー、無人で動作するエージェント向けの CI について学びます。

最終プロジェクトは以下の 3 つの部分から構成されます：ハネスされたリポジトリ、参加者自身の反復的なレビュー結果から具体化されたルールまたはエージェントスキルの一つ、そして 5 週間にわたるログ結果を第 1 週の予測と比較したレポートです。

すべてのプログラムの完全なシラバスと登録詳細は、certification.qconferences.com で確認できます。

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