[NarP Series] MVCフレームワークは私の手に[ナフ2弾]
このプロセスは、WEB MVCフレームワークとは何ですか? WEB MVCフレームワークがどのように変形してSpring WEB MVCフレームワークに移行するかをTPC（考え、表現、コーディング）技術によって段階的に学習し理解できるプロセスです。
お知らせ
22 件
「こんにちは。Inflearnのパク・メイル知識共有者です。」
今回、Spring AI関連のライブブートキャンプを開催します。
いち早くSpring AIの技術とスペックを積み、AIトレンドを
触れてみて、関連プロジェクトを進めてみたい方は、ウェブページを参考にして
ぜひご参加ください。
こんにちは。パク・メイル講師です。^^
📢 Spring AI x カカオ PlayMCP 実務講義オープンのご案内です。Spring AI開発者のための国内唯一のカカオPlayMCP実践ガイドが始まりました。
✅ こんな方はぜひ受講してください!
Spring Bootの知識でAIエージェントを開発したい方
最新のAI標準であるMCP(Model Context Protocol)が気になる方
自分のサービスをカカオPlayMCPに登録してみたい方
🛠 何を作りますか?
詩編・箴言ベースのAIカウンセリングサービス「잠시」
@McpToolを活用したリアルタイムデータ連動サーバー
ngrokを活用した外部デプロイとカカオプラットフォーム登録
MCPも開発してみて、カカオPlayMCPにも登録してみてください!!
カカオPlayMCPコンテストも開催中です。
今年最後の講義リンク(30%割引):https://inf.run/ELmY4
「2026年も良いことがたくさんありますように。」タイトル: 🤖 まだ課題レビュー&採点を手作業でやっていますか? 私はSpring AIに任せています! (🎁年末半額)
開発者の皆さん、こんにちは！毎回繰り返されるコードレビューと課題採点、面倒ではありませんでしたか？
そこで準備しました！GitHubにコードをアップすると(PR) → AIが分析して → 採点してフィードバックまでしてくれる自動化システムをゼロから作る[Spring AI 実践] 自分だけの24時間コードレビュアー & 自動採点エージェントを作る講座をオープン(2025-12-24)しました。
✅こんなものを作ります！Webhook: GitHubイベントを自分のサーバーがリアルタイム検知
Spring AI: AIに「厳しいシニア開発者」ペルソナを付与
Async Workflow: レビューと採点を同時に!(並列処理最適化)
Vaadin: きれいなスコア確認用ダッシュボードまで(フロントエンド知らなくてもOK)
🎄年末プレゼント:50%割引!🎁 今受講すれば半額で永久所蔵できます。
来年は「AIを扱えるバックエンド開発者」として成長してみませんか!👉講義を確認する:https://inf.run/q8ofE
👉実装映像デモ:https://youtu.be/E9b24Y3GNDg
🎬 [シナリオ] AIアシスタントと共にする24時間コーディング講義室1. 📢 課題出題(教授)
教授は学生が解くべきJavaの課題(
Calculator.java)の骨組みコードを作成し、GitHubリポジトリ(mainブランチ)にアップロードします。「さて、今週の課題は2つの数の和を求める計算機を完成させることです。変数名は明確に付け、不要なコードがなければ満点です!」
2. 👨💻 課題の実施（学生）
学生は教授のリポジトリを自分のスペースに持ってきて(Sync Fork)、新しいブランチ(
homework-1)を作成して問題を解きます。「うーん、
a + bを返せばいいかな？できた！教授に検査してもらわないと。」学生は課題提出のためにPull Request(PR)を作成します。3. 🤖 AIエージェント起動（システム）
学生が「PR作成」ボタンを押した瞬間(Click)、眠っていたSpring BootサーバーがGitHubの信号(Webhook)を検知して目を覚まします。
Step 1 (分析): サーバーは学生が修正したコード(Diff)だけを抽出してAIエージェントに渡します。
Step 2 (採点):「うーん、機能は合っているけど
temp変数が不要だな。点数は90点!」AIは事前に学習されたペルソナに従って冷徹に採点します。Step 3 (保存): 採点結果(90点)とフィードバック内容をデータベース(DB)に安全に保存します。
Step 4 (フィードバック): 同時にAIは学生のPRにコメントを残します。「機能は完璧です!ただし、不要な変数宣言はメモリを無駄にする可能性があります。」
4. 📊 結果確認（学生）
学生はPRを上げてからわずか5秒で通知を受け取ります。
「もう採点が終わったの?」
学生は専用ダッシュボード(Webページ)にアクセスして自分のGitHub IDを入力します。画面には先ほど提出した課題の点数(90点)とAIのフィードバックがきれいな表とバッジで整理されて表示されます。
こんにちは。パク・メイル講師です。
[Season 2] Spring AI 実践: Multi AI エージェントシステム開発講座がオープンしました。
Springバックエンド開発者がSpring AIを活用したAI Agentシステムを開発するための講座です。
今回の講座は[Season 1]に注文機能と、RAG、Slack MCP活用機能を追加し、以下のような
AI Router Patternを適用して開発を進めてみました。
RAG推薦機能を活用するためにMariaDB Vector DBを利用し、リアルタイム通知としてSlack MCP Serverを適用してみました。サービスが動作するためには様々なシステム連携が重要ですので、今回の機会にSpring AIで多様なMulti AI Agentサービスを作ってみるといいでしょう。
Python陣営に匹敵するSpring AIの普及と裾野活動に皆さんも一緒に努力していただければと思います。
ありがとうございます。
講座リンク(30%割引リンク)
https://inf.run/mZhWHこんにちは。パク・メイル講師です。
下記の講義が新規オープンしました。
30%割引中ですので、ご興味のある方はお申し込みいただき、お役に立てれば幸いです。
[講義オープンお知らせ] Spring AI実戦：プレミアム予約AIエージェント開発
Spring AI + JPA + MySQLを活用した「自律行動型」プレミアム予約エージェントバックエンド開発
チャットボットを超えてエージェントへ：Tool Callingとプロンプトエンジニアリングの定石「ChatGPTは始まりに過ぎない！本当のAI開発者として生まれ変わりたいなら？」
💡 講義の特徴
Spring AIを活用した実務型AIエージェント開発
JPAとMySQLを使用した堅牢なバックエンドシステム構築
予約、キャンセル、照会など実際のビジネスロジック実装
会話コンテキストの記憶とプロンプトエンジニアリングのノウハウ伝授
こんな方におすすめです！
AI技術をバックエンドサービスに取り入れたい方
実務中心のプロジェクト経験を積みたい方
Spring AIの核心機能をマスターしたい方
👉 今すぐ受講申し込みをして、次世代AI開発者へと飛躍しましょう！
https://inf.run/nvaLXInflearn 博士の講師。
私も！スプリングで人工知能ができる講義がオープンされました。
1. 講義に追加された内容があり、お知らせします。
13_Web SpeechとOpenAIで音声ベースの画像を作成（追加）
目標：Web Speech APIとOpenAIを使用したユーザーのライブライブ音声をテキストに変換して、LLMによる画像生成を学びます。
2.講義資料pdfファイルの内容が追加されたので、再ダウンロードしてください。こんにちは。皆さん
Inflearn Knowledge Shareerは毎日の講師です。
【新規講義のオープン案内】
私も！スプリングで人工知能ができる講義がオープンされました。
講義時間：14時間30分
講義数：64講義
講義PDF資料：約180枚
【講義紹介】このコースでは、Spring BootとOpenAIを活用してさまざまなAIソリューションを構築するための実務ガイドを提供します。追加のプログラミング言語やAIの基本を学ぶことなく、ドキュメント類似性検索、推奨システム、音声テキスト変換などの実際のアプリケーションを開発します。実際の問題を解決し、実用的なソリューションを作成することに焦点を当て、Springを介してAIアプリケーションの世界に浸りましょう！
[全体目次]
01_実習準備とOpenAI Keyの発行
目的：OpenAI APIキーの発行方法を学び、実践的な環境でAPIをテストできるように準備する。
02_Spring AI基礎と環境設定
目標：Spring AIの概念と構造を理解し、開発環境を設定してSpring AIアプリケーションの基礎を築く。
03_Spring AIを使ってOpenAIとチャットする
目標：Spring AIのChatClientを使用してOpenAIのGPTモデルとチャットする機能を実装する。
04_DALL-E 3で画像を作成する
目標：OpenAIのDALL・Eモデルを活用して、入力されたテキストから画像を生成する方法を習得する。
05_画像分析と数学問題を解く
目的：画像分析を介して視覚データを処理し、分析結果に基づいて数学の問題を解決するAI機能を実装する。
06_AIで作る自分だけのレシピ
目標：ユーザーの入力に基づいてAIがカスタムレシピを生成するように実装し、OpenAIのテキスト処理能力を活用する。
07_音声をテキストに変換する（STT）
目的：OpenAI APIとSTT機能を使用して音声データをテキストに変換する機能を実装する。
08_OpenAIで作成された音声サービス（TTS）
目標：OpenAIのTTS（Text-to-Speech）機能を活用して、テキストデータを音声で出力するサービスを構築する。
09_ユーザーフレンドリーな検索サービス（GPT + SQL）
目標：GPTとSQLを組み合わせて、データベースクエリと検索結果を自然言語で表現するユーザーフレンドリーな検索サービスを構築する。
10_RAGベースのPDFで文書類似度を検索する
目的：ＲＡＧ（Retrieval-Augmented Generation）技術を適用してデータベースから有意な情報を検索し、信頼性の高い応答を生成する。
11_プロット類似性ベースの映画推薦システム
目標：映画プロットデータを埋め込み、ベクトル類似度検索を介してユーザーの好みに合った映画を推薦するシステムを実装する。
12_RAGベースホテルAIチャットボットサービス
目標：GPTモデルを活用して、ユーザーの質問を理解し、関連情報をストリーミング方式でリアルタイムで提供するチャットボットを実装する。
[講義ビュー]
ありがとうございます。
