LangGraph version 1によるAgentic(Modular) RAG：基礎から応用まで

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

この講義は、単なるチャットボットを超えて、複数のエージェントが協調するマルチエージェントシステムを構築する実務中心の講義です。 👉 Swarm、LangGraph、DeepAgentsの3つのフレームワークを段階的に学習し、顧客対応チャットボットからブログコンテンツ制作、PostgreSQLクリエージェント、自律型リサーチエージェントなど、6つの実践プロジェクトを完成させます。 👉 RedisとPostgreSQLを活用した長期メモリ、Human-in-the-loopセキュリティメカニズム、コストモニタリングなどのエンタープライズ級の機能まで実装し、受講後すぐに実際のサービスに適用できるプロダクションレベルのシステムを構築できます。

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。

非専門家もOK：AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

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、AIを使ってはいるものの、どこまで信じて使うべきか迷っている方のために、 AIを仕事や作業プロセスに過度になりすぎず、かつ実際に役立つ形で活用する方法を扱います。 専門的な開発知識や複雑なツールを前提とせず、誰もが自分のワークフローの中でAIをどのように活用すればよいかに焦点を当てます。 プロンプトを複雑に作成する方法よりも、**「どんな瞬間にAIを使うべきで、いつは使わない方がいいのか」**、 AIの結果をそのまま信じずに**「確認し、整える思考法」**を中心に解説します。 この講義を通じて、AIをすべてを代行してくれる自動化ツールではなく、 共に考えを整理し、作業を補助してくれる**「実用的なパートナー」**として活用するための基準を身につけることができます。

「アプリを作るだけでお金が稼げるでしょうか？いいえ、違います。」バイブコーディングはツールに過ぎず、核心は「お金になる企画と戦略」です。本講義は単純なバイブコーディング技術教育を超えて、非開発者がアプリ200個を運営しながら体得した収益自動化システム構築のための実戦マニュアルを公開します。

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。

迅速な実行と検証の時代、Vibeコーディングで誰よりも速く実行しましょう！広告、決済など収益化まで漏らさずに自分の手で実現してみましょう。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

毎日繰り返される資料調査と文書作成、いつまで抱え込み続けるつもりですか？ 私自身も溢れる情報の中から核心を見つけ出すために、毎日残業していた平凡な会社員でした。 しかし、Gemini 3を実務プロセスに導入した後、業務スピードが劇的に速くなる経験をしました。 Geminiを活用して、業務の生産性を高めてみてください。

「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。

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このコースは、ChatGPTを活用して数値型・テキスト型データを分析し、これを実務レポートに転換する実習中心の教育であり、基本的なデータ構造化から、パターンインサイトの導出、KPI分析、顧客フィードバックの自動分類、反復レポート自動化テンプレートの構築まで包括的に扱い、データ解釈と文章転換能力を共に養うことができる。データ可視化のヒント提供とともに、チーム/個人カスタマイズテンプレート設計まで並行して学習効果を最大化する。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

AIがコードを代わりに書いてくれる時代、あなたはコーダー(Coder)として残るのか、'設計者(Architect)'として飛躍するのか？ この講義は基礎実装は可能だが、次のステップが見えなかったり'水増し経歴'の沼にはまることを不安に思うジュニア開発者のために設計されました。 私たちは単純なクリーンアーキテクチャ理論学習を超えて、ロバート・C・マーティン(Uncle Bob)の高水準設計原則をAI時代の武器にすることを目標とします。