OpenRigで運用するAIエージェントチーム：役割別モデル（Opus・Haiku・Sonnet・Codex）とTailscale・RustDeskによるリモートアクセス

AIエージェントが下した判断をそのまま実行してもよいのでしょうか？ オープンソースのDecision AIモデル「Laya」を実際に実行し、判断結果と信頼度を確認してみましょう。コードルールと人によるレビュー（Human-in-the-Loop）を連携させ、「どの判断を自動で実行し、どの判断を人が確認すべきか」を設計する方法を学びます。 LLMの呼び出しだけで終わらせず、実際のサービスでAIの判断を制御・検証したい開発者のための、1時間48分の実践講座です。

Claude Code、Codex、piなど複数のAIコーディングエージェントを1画面で効率的に管理する方法を学びます。tmuxの概念から、Herdrのセッション、ペイン、プラグイン、CLIまで実際に操作しながら、SSH接続が切れても作業を維持できるエージェントワークフローを構築します。エージェント時代に欠かせない開発環境を、わずか1日で完成させましょう。

自分のコードをわずか5秒で採点し、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自動分析および採点ボット'**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がコードの変更点（Diff）を分析します。その後、採点結果はDBに保存され、フィードバックはGitHubのコメントとして自動登録。学生は専用のダッシュボードで結果を確認できます。 Java一つでバックエンドからAI連携、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。

「なぜAIがこんなコードを書いたのか？」、「なぜさっき言ったことを覚えていないのか？」 Claude CodeのようなAIツールを使っていると直面するもどかしさ。その原因は、ツールがどのように動作しているかを知らないことにあります。この講義は、そのブラックボックスを透明に解き明かします。 全25講を通じて、LLMにファイルを見る「目（Read）」、コードを直す「手（Edit）」、命令を実行する「足（Bash）」を直接持たせ、実際の現場で使われるツールと同じように動作する自分だけのCoding Agentをゼロから実装します。単にライブラリの使い方を学ぶのではありません。AIがどのようにプロジェクト構造を把握し、なぜ長い会話で記憶を失うのか、それを技術的にどう解決するのか（Sliding Window、Summary）を、直接コードで実装しながら体得します。 この過程を通じて、皆さんはAIツールの単なる「ユーザー」から、作動原理を見抜き、ツールを自分好みに改造・評価できる「AI供給者」の視座を手に入れることになるでしょう。

修正するほど不安になるバイブコーディングも、これでいつでも戻れるセーブポイントを作りましょう。 Gitコマンドを知らなくても大丈夫。AIに言葉で指示するだけで、保存・バックアップ・復元まで完了します。

Claude Codeの核となる機能（MCP、Agents、Skills）を活用し、キウム証券APIベースの株式自動売買システムを最初から最後まで構築します。初心者の方でも大丈夫です。今すぐClaude Codeを始めてみましょう！

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

コーディング経験なしでCodexを使って8種類のゲームを作り、Web公開・ストアへの提出まで。4週間の推奨コースで、自分のペースに合わせて進めます。

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

AIセキュリティインシデントとレッドチームの役割を確認し、自分のAWSアカウントにLLMの実習環境を構築します。初回応答のキャプチャから利用状況の確認、リソースの整理までをミッション0のチェックリストに記録します。プロンプトインジェクションの診断演習は第4回に続きます。

初心者や開発入門者でも十分に取り組める、チュートリアル形式のClaude Code開発講座です。 企画担当者、デザイナー、非エンジニアを対象にオフラインで講義した経験をもとに、本では扱っていない初級例から中級開発例まで、一連の流れで学べます。 Claude Codeを活用し、Hello Worldからラッキードロー、Claude Design＋Excelデータ連携によるデバイス別に最適化されたカフェメニュー管理Webページ、さらにはDBやクラウドサービスにデプロイできるSaaS Webアプリケーションまで、段階的に開発するプロセスを体験します。 理論・実習・プロジェクトの各段階に応じたチュートリアルが用意されており、6段階のレベル別実習を通してAI協働開発の方法論を身につけ、クラウドへのデプロイと運用まで、開発サイクル全体を体験します。

JEVとは何か、まずはわかりやすく学びます。 TypeSafe AI Playgroundで判定結果を確認し、Claude Codeに言葉で依頼して、文章に合う絵文字をおすすめするMacアプリを作る過程をたどります。 登録・APIキーの接続・GitHubでのコード公開まで、5本の動画と、画面キャプチャやコピーして使えるプロンプトが用意された学習教材で一緒に学びます。

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。

【最終目標】障害注入 → アラート → AIによる一次分析 → ランブック・対応案 → 人の承認を得た対応 → ポストモーテムのドラフトまで一貫して実行する運用エージェントを自分で完成させます。仮想のコマースサービス「Loop Market」をDockerで立ち上げ、Prometheus・Grafana・Loki・Claudeを使って実習します。'

非開発者がClaude Codeを使って、きちんとサービスを作り、運営し、収益化まで実現する方法を学ぶ講座です。非開発者や初級開発者でも、Claude Codeを上位1%の開発者レベルで使えるよう、テンプレートリポジトリと運営ノウハウを提供します。 Claude Codeを使って、サービスを「きちんと」プロの開発者レベルで作りたい方、個人事業やサイドプロジェクトの収益化につながるサービスを作りたい方、Claude CodeのようなAIエージェントを使って動くものは作れたものの、本格的に運営するノウハウがなく、先に進めずにいる方、ひとりで続けてきたプロジェクトが大きくなるにつれて、新しい機能を追加するたびにバグが発生し、制御できずに途方に暮れている方に、特に大きな助けとなる講座です。 収益化の基盤を作る方法についても講座で学べます。また、本当の顧客が利用を始めた状況を想定し、サービスの運営方法もお伝えします。 実際のサーバーで発生するエラーのモニタリング、サーバーの状態監視、ログのモニタリングといった監視プロセスは、実際に顧客ができてからは欠かせません。しかし、こうしたプロセスを教えてくれるところは、思ったほど多くありません。この講座では、こうした細部にまで踏み込んだ専門的な運営ノウハウに加え、AIがモニタリング指標やデータを観測し、適切な対応を取れるようにする方法もお伝えします。

ニュースでしか見ていなかったHYBE・ミン・ヒジン・NewJeansの紛争について、Claudeに調査を四つの観点に分けて任せ、「裁判所の判断」と「主張」を切り分けて一枚の表にまとめた実際の過程です。分からない言葉は記事の文言そのままで質問して数字に置き換え、記事ごとに異なる判決額は事件番号と原文で確認します。最後に、この事件から得られた契約に関する七つのポイントを、自分の契約書に照らし合わせます（2026年10月23日時点）。

実行前に、範囲・交戦規則・試験条件・判定根拠を定めます。AI資産と信頼境界、STRIDEシナリオを関連付け、レッドチーム計画書と脅威モデル書を作成し、反復結果から主張できる範囲を区別します。

設計は私が、コードはAIが：Unity 6とC#でオブジェクト指向設計、Copilot / Claudeへのプロンプト、AIコード検証を学び、60秒間生き残る3Dゲームを完成させます。AIを使いこなせるゲーム開発者を目指しましょう。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！