開発者のためのプロンプトパターン

生成AI（ジェネレーティブAI）の一種であるLLMを基盤としたアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と手法を習得できます。

認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAGの性能を改善する方策を提示します。従来のRAG性能向上手法の限界を超えるため、認知負荷という思考の枠組みを適用し、さまざまな手法を統合します。

プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングを経て、今やハーネスエンジニアリングへ。プロンプトとRAGでは達成が困難なLLMベースの課題を、ハーネスで解決できます。

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る開発プロセス全体を理解できるようにします。

プロンプトエンジニアリングの理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・倫理問題まで幅広く網羅し、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべてに実用的な助けを提供します。

問題を「構成する思考」を訓練するように助けます。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核心、「読める名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前が、共同作業の始まりです。

セキュアコーディング（Secure Coding）が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュアコーディングの概念を習得した上で、ウェブサービスセキュリティを中心に解説します。OO大学主催の特別講義として行われた内容です。160を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提供し、実務ですぐに活用できる核心的なテーマや手法をピンポイントで学べるように構成されています。

C言語の基本概念と基本文法を素早く理解することができます。

様々なクリーンコーディングの手法を提示します。

自然言語処理技術の始まりから最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された、多様な言語モデルについて詳細に説明します。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

LLMの限界と限界克服のための最新技術、そして展望される未来技術について探求します。

LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。

LLM企画、LLM応用企画担当者のために、LLMが必要な理由と技術的背景および基本概念を説明します。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

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。

もし重要な顧客ミーティングの後、アイコンタクトの代わりにメモばかりに集中したり、ミーティング内容を正確に記録できず、残念に思った経験はありませんか？もう心配はいりません！この講座では、Vibe Codingを活用しAIで核心内容を要約しながら、きれいに会議内容を保存する自分だけのCRMアシスタントを直接作成できるよう支援します。面倒な書類作成時間を画期的に短縮し業務生産性を最大化し、顧客管理を革新する方法を学べます！

「自分のアイデアがお金になる？AIでの収益化、本当に可能なの？」 毎日同じ給料で、息苦しさを感じていませんか？頭の中にひらめくアイデアはあるけれど、いざ始めようとすると何から手をつければいいか分からず途方に暮れていませんか？「AI」がトレンドだとは聞くけれど、コンピュータに詳しくない自分には、まるで遠い国の話のように聞こえていませんか？ もし、コーディングが一行もできなくても、マーケティングの経験がなくても、あなたのアイデアを「売れるデジタル商品」に変え、さらにはあなたが眠っている間にもお金が入ってくるシステムを作れるとしたらどうでしょうか？ この講義は、まさにその「方法」を教える実践ガイドです。

コンピューターサイエンスを基盤とする経験豊富な開発者が、最新のAI技術スタックへと転換するための実務中心のカリキュラムです。LLMベースのアプリケーション設計から実装まで、既存のソフトウェア工学の知識を活用してAIソリューションの導入戦略を樹立します。伝統的な開発経験と現代のAI技術を融合させ、キャリアを再構築します。

AIツールを活用して日常業務を自動化し、実際のサービス開発にAIコードを適用する方法を学習します。開発者から非開発職まで、それぞれの業務環境でAIを即座に活用できる実践的なノウハウを提供します。

Kimiを中心にOpenCode、Codexなど様々なAIモデルを状況に合わせて組み合わせ、実際のウェブサービスを構築する過程を経験します。単なるプロンプト入力にとどまらず、要件定義からコードレビュー、サービス完成まで、AIと協業する実践的な開発ワークフローを実習中心に習得します。

単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか？私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。

コードのコピペはもう終わり！🙅‍♂️ エージェントの作動原理からアーキテクチャ、設計哲学まで、本質を深く掘り下げる「ガチ」な概念講義です。 単なる作り方を超えて、システム全体を設計する目を養います。2026年の技術トレンドの中でも揺るがない確かな基礎力を、ここで完成させましょう！🧠✨

AIプロンプトだけで旅行MBTI診断ウェブアプリを作成し、韓国観光公社の公共Open APIを実際に連動させて実サービスレベルまで完成させる実戦バイブコーディング講座です。プロンプト分割技法を用いて、粗削りな結果を完成度の高いウェブアプリへと改善し、APIキーのセキュリティやデプロイまで全過程を扱います。

10分で바이브코딩で作れる単純なサービスはもう捨てましょう！ '本当の'実務適用바이브코딩を学ぶことができます。 企画とデザイン通りに実サービスレベルの高度化されたサービスをカーソルAI NCOPで作ってみましょう。 No Code, Only Prompt

AWS EC2バックエンドの運用からエラーの自動修正まで、Claude Codeベースの自動化ツールSidabari(https://github.com/cx8537/sidabari)の全制作過程を公開します。この講義では、実際に使用されたすべてのプロンプトと対話履歴を学習資料として提供し、制作に関する全プロンプト入力プロセスを体験することができます。

AIリテラシーとは、「AIを技術者ではない一般ユーザーも実務や日常で効果的に活用できる能力」、そして「AIを批判的に評価する能力」を指します。AIを上手く「活用」するための核心的な知識であるプロンプトエンジニアリングから、セキュリティの理解、拡張、自動化、言語モデルの構造まで、非専門家でも理解できるように設計された実用中心のリテラシー講義です。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

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。

プロンプトをどのように作成するかによって、AIの能力は無限に広がります。AIとの協業で得られる利益は、質問の明確さと事前情報の提供の有無にかかっています。ぜひ、GPTsを適切に活用し、効率的かつ目的に沿った作業を行ってみてください。

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。 超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！

ChatGPTをうまく使いこなしたい方へ！サクッと要点を押さえる講座！ さっそく学んでみよう！

実際の業務状況に合ったAI活用法と成果向上法を学びます。(つまり、ショート動画の自動生成のようなものは学びません。) AIを単なるツールではなく、究極の業務効率化ツールとして活用する方法を学ぶ実践型講座です。 ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skyworkなど様々な生成AIと最新のAIエージェントを活用し、 AIプロンプト活用 → AIデータ分析 → AI業務自動化実現まで一度にマスターします。 プランナー、マーケター、管理者、起業家など、すぐに実務に応用できる業務生産性と成果向上戦略を習得したい方に最適化されたクラスです。

最初から正しく、実務ですぐに役立つClaude AIの第一歩！ よりスマートに使いこなしたいなら、Claude AIから始めましょう。

プロンプトエンジニアリングの理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・倫理問題まで幅広く網羅し、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべてに実用的な助けを提供します。