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コピペだけのAI活用を超え、Claude Chat・Cowork・MCP・n8n・Supabase・Vercelまでを連携させ、非エンジニアの会社員が反復業務を実際に自動化する方法を学びます。DingcoLabsという架空の会社を舞台に、PM・マーケティング・営業・CS・HRのシナリオを直接実践しながら、すぐに会社で活用できる業務自動化システムを構築します。

AIはもはや選択ではなく生存の問題です。 3日かかっていた開発を30分に短縮し、反復業務はAIに任せて、あなたはより重要な問題解決に集中してください。 理論ではなく実務ですぐに使えるAIネイティブ開発法で、会社で「AIに強い開発者」として認められる確実な方法をお教えします。

AIに「売上上位10件を抽出して」と言えば、それらしいクエリをあっという間に作ってくれます。しかし、そのクエリが正しいのか、3つのテーブルをJOINした結果が正確なのか、インデックスなしで50万件をフルスキャンしていないか ——判断するには、結局のところDBの基礎力が必要です。 この講座では難しいことはしません。AIに指示を出す前に知っておくべき最低限の知識を、2時間でSQLの全体的な流れを実際に手を動かしながら身につけます。講座が終わる頃には、AIが作成したクエリを前にしても、もう不安を感じることはないでしょう。

AIが一度に10個のファイルを生成してくれる時代です。しかし、そのコードのどこが変わったのか追跡できず、チームメンバーのコードと衝突し、元に戻したいのに方法がわからない――これでは、いくらAIを使いこなしても生産性は上がりません。 この講義は、単に git add や git commit といったコマンドを羅列する授業ではありません。AIが吐き出したコードをなぜ安全に管理できるのか、どうやってチームメンバーとコードを統合できるのか、その原理を視覚的に理解していただきます。2時間後、皆さんはAIが作ったコードであれ自分が書いたコードであれ、自由自在に追跡し、戻し、統合できる開発者に変わっているはずです。

JdbcTemplateでSQLを書いたことがありますよね？カラムが一つ変わるたびにSQLとRowMapperを同時に直さなければならず、ため息をついた経験が皆さんにもあるはずです。 この講義はその苦痛から出発します。 純粋なJDBCでSELECTを一つ書くと35行になります。Connectionを開き、PreparedStatementを作り、ResultSetを回し、close()を一つでも忘れるとサーバーがダウンします。この地獄を直接タイピングした後にJPAのsave()一行に出会えば、「だからJPAを使うんだな」ということが頭ではなく手で実感できるはずです。

暗記ではなく理解、理論ではなく経験で学ぶバックエンド開発入門講座です。 「JPAとは何ですか？」という面接の質問に、検索して出てきた定義を丸暗記して答えるのではなく、「JdbcTemplate地獄を経験したことがあるのですが…」と実体験に基づいた回答ができるようになる講義です。 純粋なJavaのServerSocket 30行が、Spring Bootならわずか7行に短縮される過程を直接体験し、「なぜフレームワークを使うのか」を肌で感じて理解します。 6時間の講義を終える頃には、皆さんの手元にSpring Boot + JPAで構築した「Todo List REST API」という、実際に動作するポートフォリオが完成しているはずです。