ジェミニの開発実務 - コマースバックエンドレガシーとAI活用編

この講義は、開発実務で本当に必要な力を養うことに集中します。 単にコードをうまく書く方法ではなく、開発者として仕事をうまくこなす方法を体得することを目標とします。 例題はコマースドメインをベースに、実際の現場でよく遭遇するケースを扱い、 SpringBoot & Kotlinで提供します。しかし、言語/フレームワークに依存せず、誰もが考えるべき課題を通じて悩み、実務を体感できる講義です。 大規模決済サービス組織を率いた元トスペイメンツ理事でありシニア開発者の実務観点をもとに、現場での思考プロセスと設計判断を共に学べるよう構成しました。

ソフトウェアはいついかに大きくなるか分からないので常に持続成長させていくための準備をしていなければなりませんこれのための一方向性を示します。

この講義は、開発実務で本当に必要な力を養うことに集中します。 単にコードをうまく書く方法ではなく、開発者として仕事をうまくこなす方法を体得することを目標とします。 例題はコマースドメインをベースに、実際の現場でよく遭遇するケースを扱い、 SpringBoot & Kotlinで提供します。しかし、言語/フレームワークに依存せず、誰もが考えるべき課題を通じて悩み、実務を体感できる講義です。 大規模決済サービス組織を率いた元トスペイメンツ理事でありシニア開発者の実務観点をもとに、現場での思考プロセスと設計判断を共に学べるよう構成しました。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

探索 → 計画 → 実装 → コミット。検証済みのAI開発ワークフローをClaude Codeでマスターしましょう。 MCP、サブエージェント、プロンプトエンジニアリングまで、23のミッションで学び、3つの実践プロジェクトを完成させます。

あなたを真の実践ゲーム開発者へと導く講座。 実践プロジェクト4つとAI特化のゲーム3つで、限界を超えてみましょう！

私のコードを5秒で採点してレビューしてくれるAIシステム、想像が現実になります。 この講義はSpring AIを活用して**「GitHub PR自動分析及び採点ボット」**を作るオールインワンプロジェクト課程です。学生が課題を提出すると(Pull Request)、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更事項(Diff)を分析します。その後、採点結果はDBに保存し、フィードバックはGitHubコメントで自動登録され、学生は専用ダッシュボードで結果を確認します。 Java一つでバックエンドからAI連動、フロントエンド(Vaadin)まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための最高の入門書です。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

データベース設計を概念的、論理的、物理的の3段階で体系的に学び、実務中心のショッピングモールプロジェクトで能力を強化します。現代的な設計技法と最新トレンドを通じて実戦ノウハウを身につけます。

AI時代に不可欠なAIを活用し、最適な成果を得たい方々のために準備しました。 たった2時間で、AI活用をコーディングを通じて本格的に学ぶことができます。

サーバー設定からブログ・YouTube自動化まで、n8nで完全なAIワークフローを構築します。 Contabo VPSベースのサーバーインストール、Ubuntu・Docker・Portainer環境の設定、ドメイン接続とHTTPSセキュリティ設定まで、安定した運用環境を実習します。 FastAPIとDockerを活用した検索API・ファイルサーバー開発、Airtableとn8nの連動、ブログAIエージェントの構築、画像・動画の自動化まで扱います。実際のサービス運営にすぐ適用可能な収益型自動化戦略を完成させることができます。

AI時代に開発者が備えるべき、サービスを企画・設計する思考力を養う実践型バックエンド講座です。

最近、LLMが開発環境を変えていますが、本当に重要なのは「コードを代わりに書くこと」ではなく、サービスに機能として組み込むことです。 この講座では、Next.js + OpenAI APIを使って、軽量ながらも完成度の高いタロット占いサービスを段階別に実装します。 最初のステップでは、バックエンドなしでも可能なMVPを作成し、ユーザー入力のフロー（質問/スレッド/カード選択）から結果の生成までを繋げます。 その後のステップで、バックエンドの構築、一般ログインとOAuth、コミュニティ機能、リーディングダッシュボードへと機能を拡張します。 最後に、AWSへのデプロイとGoogleアドセンスの連携まで行い、実際に運営可能な形で仕上げます。 また、LLM APIの使用料金が負担にならないよう、料金構造の理解とコスト最適化戦略もあわせて扱います。

この講義は単なる流行を超えて、AIツールと協業する方法を体系的に学び、出力品質を検証・改善し、アプリケーションを最初から最後まで構築・デプロイする過程を扱います。AIに関心のある開発者からチームの生産性を高めたいチームリーダーまで、誰でも受講できます。

UGS(Unity Gaming Service)を活用して、ゲームバックエンドシステムを簡単に実装する方法を扱う講座です。Guest認証およびUsername/Password認証、ゲームデータ保存、リーダーボード、Remote Configなど、必須的な機能を実習します。UGSはUnityと完璧なエコシステムを構築し、参入障壁なく簡単に学習し、皆さんのプロジェクトにすぐに適用できる実践講座を用意しました。

3千人の受講生が選んだ講義！GPT-5バージョンにアップデート！ ChatGPTでどこまでできるの？ 株式自動売買アプリケーションとWeb投資レポート制作！

AI時代にコーディングを始めようとMacBookを購入されましたか？でも、何をどう使えばいいかわからないですって？ macOS歴10年の開発者出身の講師が直接お教えします。（デバイスを初期化して、本当に最初から始めます！） アプリケーションのダウンロード、macOS活用のコツ、開発環境の設定とすべての解説まで！ この講義一つで完結させましょう。

スプリングブートの重要な機能を直接作成しながら、スプリングブートの動作原理を理解し、これを通じてスプリングブートをよく学習して使用する方法を学ぶ講義です。スプリングブートが使用するスプリングフレームワークのさまざまな使用法を学ぶことができます。

AIとGNUボードを活用し、IT初心者でもアイデア一つで「自分だけのプラットフォームCEO」になれる時代！ 企画からデプロイまで実際の開発過程を余すことなく実演し、広告・ショッピングモールなどさまざまな収益化方法までお教えします。今すぐオンラインビジネスを始めましょう！

米国企業のティッカーを入力するだけで、財務会計データ、競合他社分析、最新ニュース、株価情報を自動的に収集し、OpenAI GPT APIで深層分析を行って専門的な投資レポートを生成します。最終結果はNotionに自動アップロードされます。財務会計の基本概念と用語を習得することで、エンジニアでも他社ベンチマーク、上司への説得、新規ソリューションの企画に活用できます。PythonとFastAPIで高性能なAPIサーバーを構築し、非同期プログラミング、AI統合、フィンテックの実践スキルを学びます。初心者でも簡単に進められ、実際の投資やビジネスに適用可能なシステムを完成させることで、AI時代に求められる開発者へと成長できるようサポートします。

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

Redisを使用していながらも、なぜそのように設計すべきなのか、なぜこのパターンが生まれたのかを説明できず、もどかしい思いをした経験があるはずです。私自身も、実務や面接官としての経験を通じて、Redisを単なるキャッシュではなく、サービスの安定性と拡張性を決定づける核心的なコンポーネントとして扱ってきました。この講義は、コマンドの暗記ではなく、実際のトラフィック環境でどのような構造を選択すべきか、そしてそのトレードオフ（Trade-off）について私の経験をもとに紐解き、面接と実務の両方で自ら説明できる基準を提示します。