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AIエージェント、収益型アーキテクチャ設計法

API費用ばかりがかさんでいた生成型AI LLMエージェントを、モデルルーティング・キャスケード・キャッシュ・ループガードレールによってコストを制御し、実際に利益を生む構造へと変える5モジュール18レッスンの講義です。コスト爆発の実際の事例分析から損益シミュレーション、アーキテクチャ設計プロジェクトまで直接作成します。API費用の負担を感じているAI開発者・メーカー、エージェントベースのサービスを運営・企画しようとしている方におすすめです。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Interview
Interview
Service Planning
Service Planning
AI
AI
LLM
LLM
Python
Python
Interview
Interview
Service Planning
Service Planning
AI
AI
LLM
LLM

受講後に得られること

  • AIサービス開発時に、自分のサービスが実際に収益を上げられるのか、コストを上回る収益を生み出し利益を出すために不可欠な技術的手法を学ぶことができます。

  • 呼び出し単位のメタデータロギングと、呼び出し/リクエスト/ステップの3段階の可視性、そしてFinOpsの3原則を適用することで、自身のエージェントがどこでコストを消費しているかを診断できます。

  • LLMコスト最適化のためのモデルルーティング、キャスケーディング、キャッシング、ガードレールなどの多様な手法を、実習を通じて直接実装することができます。

  • ルーティング・キャッシング・ガードレールを一つに統合したアーキテクチャ図と実装計画を設計し、コスト構造の診断レポートを作成することができます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • APIコストの負担を感じているAI開発者・メーカー:LLMエージェントを運用中だが、コストが制御不能なほど増大しており、原因の把握と解決策を必要としている方

  • エージェント型サービスを運営・企画しようとしている方:広告単価や売上環境の変化に伴い、従来のコスト構造では収益が出ない状況を診断し、損益シミュレーションを作成してみたい方

  • LLM APIの使用経験と基本的なプログラミング知識があり、モデルルーティング・キャッシングなどのコスト削減手法をコードで直接実装してみたい実務者

前提知識、
必要でしょうか?

  • LLM API(OpenAI/Anthropicなど)の使用経験と、基本的なプログラミング知識(Python/Nodeなど)があれば、実習を進めやすいです。

  • 個人開発者や小規模チームでエージェントサービスを運営中、または運営を計画している方に適しています。

  • 実習のためにLLM APIキーの発行と費用追跡ダッシュボード、ローカル実習環境の構築が必要であり、1-3のレッスンで案内します。

こんにちは
newnormalです。

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カリキュラム

全体

19件 ∙ (2時間 24分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

2件

5.0

2件の受講レビュー

  • bluepicture081732님의 프로필 이미지
    bluepicture081732

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

    どこでもなかなか見ることのできない"コスト削減"に関する内容で、非常に新鮮でとても役に立ちました! もし現在提供中のサービスのコスト負担に悩んでいたり、会社で似たようなエージェントベースのサービスのモニタリング指標を設定するのに苦労している方がいれば、ぜひ聞いてほしいです!!

    • chococoditat님의 프로필 이미지
      chococoditat

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      サイドプロジェクトとしてAI APIを組み込んだサービスを運営しているのですが、この講義を受けて、エージェントを活用したモデルルーティングとキャッシュを導入してみたところ、20%ほど使用量を減らせたようです。とはいえ、まだもう少し応用してみる必要がありそうです。 単なるTipsの羅列ではなく、なぜこのようにする必要があるのかをコードベースで説明してくれていたので、理解はできました。 ただ、実際に講義で紹介されていた手法は、講義を見る前は私も意識できていなかった内容ではあるものの、後からある程度調べれば出てくる内容でもあります。 とはいえ、実際の事例をもとに一度にきちんと整理している内容はあまりないので、今まで知らなかった概念を最初から最後まで素早く整理してみることや、それをどのように活用して収益化するのか、そしてその重要性を把握するうえでは役に立ちました。

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