AIエージェントエンジニアリング

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

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が私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

GPT APIを活用したプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

本コースは、Spring AI・Spring Bootを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA（ローカル）を戦略的に組み合わせ、Multi-LLMアーキテクチャとオーケストレーション中心のAgentシステム（Main/Sub、Tool、Task Runtime、Agent Registry）を設計・実装する上級コースです。 単一LLMの呼び出しを超え、Agentic Workflow Pattern（Chain、Parallel、Routing、Orchestrator–Workers、Evaluator–Optimizer）とMulti-Agent構造を適用し、Tool・ToolRegistryによってRAG・外部API/DBなどの実行レイヤーを分離します。さらに、DAGエンジン・YAML宣言型ワークフロー・ロード直後の検証（Validated DSL）を通じて、拡張可能で安定しており、品質が継続的に改善されるAIシステムを構築する流れを扱います。 また、Circuit Breaker、Reactive Stream、Redisモニタリング、並列処理、反復評価ループまで含み、Thymeleaf（SSR）の実習に加えてReact・RESTでフロント/バックを分離し、MCP（Model Context Protocol）でツール・エージェントランタイムを標準プロトコルで連動させる拡張を加え、実際の運用環境レベルのAIアーキテクチャ設計能力を身につけることを目指します。 最終的な目標は、単一APIの連携やプロンプトレベルにとどまる単純なAI利用者ではなく、Multi-LLM・エージェント・ワークフロー・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして説明・折衝できる、AIシステムを設計可能な開発者へと成長することです。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

"なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？" 私もまた、同じ悩みを深く抱えてきました。市販の自動売買ロジックの多くは強気相場で利益を出しているように見えますが、相場の色が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。私はこの問題を解決するために、過去2年間自ら研究したノウハウと最新のAI技術を結合させました。本講義では、マクロ経済と個別銘柄の流れを同時に読み取る'Transformerベースのディープラーニングモデル'を自ら設計し、これを無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特にヘッジファンドレベルの精巧なデータ正規化手法を導入し、単純な指標を超えてニュースの感情分析まで結合した'知能型総合スコアリングシステム'を構築します。ここにウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの眼識を移植した「AIセーフティゲート」を加え、買い注文の直前に人間のトレーダーの視点で最後の確信を上乗せします。単なる売買機能を超え、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己復旧メカニズム、そしてSlackによるリアルタイムレポートまで加え、機関投資家レベルのアルゴリズムシステムの全工程を皆さんの手で直接実装することになります。

<本講義はインフラーンとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層である小中高生は全額無料で受講できます。> 人工知能の原理からテキスト・画像・映像を作る生成AIまで!人工知能は私たちの生活のあちこちですでに使われています。AIが何なのか、どのように学習して動くのか、簡単に理解できるように構成しました。複雑な公式なしに、話を聞くように付いてくれば自然に人工知能と友達になれます!

クリック一つでAI業務自動化＋副収入創出！！！ 業務自動化の決定版「Make」、複雑な設定や機能のせいで始めるのをためらっていませんでしたか？ 初心者でも簡単に進められるステップバイステップの講義で、夢に見た自動化を自ら実現してみてください。

弊社の「実際の現場でのやり方」であり、入社する企画者や開発者のための「オンボーディング用動画」を公開します。デザイナーなしでサービス画面をデザインした後、Figmaを知らなくても画面UX Flowを作成し、プロトタイプを作る方法を教えます。弊社がサービス企画時に素早くプロトタイプを作成し、迅速な意思決定と必要な機能の確定を行い、フロントエンド開発に活用することで、生産性を最大化して業務を進めている方法です。反応が良ければ、他の「現場流」の講義もアップロードします。

2022年にChatGPTが登場して以来、AIは私たちの生活にとって非常に身近なソフトウェアとなりました。 モデルの性能は日々改善されており、AIを活用してこれまでになかったソフトウェアが数多く登場するようになりました。 2025年にはAIエージェントが話題となり、多くの人々がAIエージェントの開発を始めています。 AIエージェントという言葉は聞いたことはあるものの、AIエージェントとは何か、なぜ突然これほど多くの人が話題にするようになったのか、AIエージェントを作成するにはどうすればよいかを探り、ADKを使用して簡単に作成する入門チュートリアル講座だとお考えください。

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

モデル料0円、ナノバナナで完成させる無限のビジュアル 多様なコンテンツデザインを作成するオールインワン・ビジュアルクリエイティング

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

AI時代でも生き残るシリコンバレーのインターンシップおよび30のビッグテック・システムデザイン＆オープンソース実務貢献完成コースで、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャからDB、スケーリングまで設計します。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

『Mastering Model Context Protocol (MCP)』は、開発者が実際の運用に耐えうる安全なAIバックエンドを構築できるように設計された、実務中心のエンジニアリング講座です。 数千人の受講生がLLM統合、Tool Calling、そしてバックエンドアーキテクチャで直面する混乱を解決してきた経験をもとに、私はこの講座を通じて最も一般的な課題を解決したいと考えました。 「LLMが安全に呼び出せる信頼性の高いバックエンドをどのように構築すべきか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのうち、どの方式を選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを活用して、MCPを実際のアプリケーションレベルまでどのように拡張できるか？」 「MCPのTools、Resources、Prompts、Contextをどのように構造化すべきか？」 この講座では、最小限のMCPサーバーを実行する段階から、完全にセキュリティが適用されたDockerベースのシステムをデプロイするプロセスまで、ステップバイステップで詳しく案内します。 すべての講義は実習中心に構成されており、複雑さを排除し、現代的なAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを提供することに焦点を当てています。 曖昧なチュートリアルに飽き飽きしており、MCPについて明確で具体的なエンジニアリングレベルの理解を求めているなら、この講座はまさにあなたのためのものです。

複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学べます！:)

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。