Claude Code マスタークラス – エージェンティック開発、MCP サーバー、AI 駆動型ワークフロー (2026)

Notionは、仕事、プロジェクト、知識を整理するための最も強力なツールのひとつです。しかし、多くのユーザーはNotionの仕組みを理解しないままテンプレートに頼ってしまうため、使いこなすのに苦労しています。 このコースでは、Notionを一つの「システム」として教えることで、受講者が混乱や散らかった設定から抜け出せるようサポートします。初日から正しくNotionを設定する方法を学び、ブロック、ページ、データベースが実際にどのように機能するのかを理解し、時間が経ってもクリーンで柔軟、かつ拡張可能なワークフローを構築できるようになります。 わかりやすい解説と実践的な例を通じて、Notionの基礎から、データベース、ダッシュボード、自動化、関数、そしてNotion AIといった高度な機能まで、ステップ・バイ・ステップでガイドします。これにより、生産性を妨げるのではなく、向上させるためのシステムを自信を持って設計できるようになります。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンな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習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

このコースは、プログラミング初心者の方が短く集中的で実践的なレッスンを通じてPythonを学べるように設計されています。1日約15分の一口サイズのセッションで、Pythonの核となる概念を段階的に指導し、コーディングを親しみやすく、圧倒されにくいものにしています。 初心者が直面する一般的な学習障壁（構文、ロジック、問題解決に関する混乱など）を克服する支援をしてきた経験に基づき、明確さ、反復、そして実践的な練習を重視しています。各レッスンは前回の内容を基に構築され、実践的な演習と定期的な復習日によって強化されます。 30日間の終わりには、受講者はPythonの基礎を理解するだけでなく、コース全体で学んだすべての概念を結びつけて、自信を持って独自のコマンドラインPythonアプリケーションを構築できるようになります。

このコースは、Azure上でプロダクションレベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイしてきた実務経験に基づいて構築されています。 単なる簡易的な例題や個別のノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへと移行する際に直面する具体的な課題（データの取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイ、セキュリティなど）を詳しく解説します。 コース全体を通して、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャの決定理由を説明しながら、スケーラブルなシステムの中で各コンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、LangChainベースの完全なアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイするプロセスを通じて、インフラおよびアプリケーションレベルの現実的な問題を解決する自信を深めることができます。

このコースで学べること 「LangGraph in Action」へようこそ。本コースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイを習得するための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基礎からフルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを具現化するために必要なスキルを身につけることができます。 コースのハイライト 状態ベースの設計：LangGraphの核心であるノードとエッジの概念を深く掘り下げ、構造化されメンテナンス性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理：チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探索し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー：ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）システムの構築、並列実行の実装、そしてマルチエージェントパターンの習得を目指します。 本番対応の開発：非同期操作やサブグラフについて学び、FastAPIとDockerを使用してフルスタックアプリケーションを作成します。 コースを終える頃には、強力な理論的理解だけでなく、オープンソースツールのみを使用して、あらゆる場所にAIエージェントをデプロイするための実践的なスキルが身についているはずです。時代の先端を行きたい開発者の方も、AIツールキットを拡張したい経験豊富なエンジニアの方も、このコースは急速に成長するAIエージェントの分野に必要な力を提供します。 実社会のアプリケーションでAIエージェントの採用が進む中、このコースは、実用的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイするための準備を整えます。さあ、一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう！

この講座は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念説明で終わらせず 👉 実際に動作する構造を直接作りながら 👉 拡張・高度化まで体験する実習中心の講座です。 シンプルなRAGの例から始めて、 Advanced RAG → Modular RAG → AgentベースのRAGまで 実務ですぐに活用できるレベルで段階的に学習します。

React Nativeを使って自分だけのグルメ記録アプリを開発してリリースする過程を学ぶことができます。デザインからフロントエンド・バックエンド開発、デプロイまで全過程を準備しました。

この包括的なコースでは、Cursor AI、Claude Code、v0、ChatGPT、ReplitといったAIツールを駆使して、あらゆるフルスタックアプリケーションを構築する方法を学びます。コーディングの基礎から、フロントエンド・バックエンド開発、データベース連携、デバッグ、そしてデプロイまでを網羅しています。初心者の方はもちろん、AIを活用して実際のWeb・モバイルアプリを迅速かつ効率的に構築したいすべての方に最適です。

本課程は、一般事務職の従事者が生成AIを単なるツールではなく業務パートナーとして活用できるよう設計された、実務中心の基礎課程です。AIの作動原理と限界に対する正確な理解に基づき、セキュリティ・著作権を遵守しながら安全に活用する能力を養うことを目的としています。 プロンプト設計の核心原理から、企画、報告書、メール、議事録などのテキストベース業務の効率化、エクセルデータ分析や画像・PDF文書の活用まで段階的に学習し、反復業務の時間を画期的に短縮して、一人多役の実務能力を確保できるよう支援します。 個人レベルの活用を超え、チーム単位の業務テンプレートや標準を構築する方法までを扱い、受講終了後すぐに現場で適用可能な業務自動化資産を保有し、組織全体の生産性向上につながるよう構成された実践中心の教育課程です。

私のPC制御から高度なリサーチ、アプリ開発まで 今すぐ実務に投入可能な自分だけの「AI業務アシスタント」構築ガイド

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。

🔥 漢字学習のためのカスタムプラットフォーム構築！ Google Gemini AIとFirestoreを活用し、自分だけの漢字単語帳、画数アニメーション、手書き認識まで直接実装してみましょう！

コードを「提案」される時代は終わりました。 AIエージェントがエディタ、ターミナル、ブラウザを直接制御し、複雑なソフトウェア作業の計画・実行・検証を行う次世代エージェント開発プラットフォーム「Google Antigravitiy」について、わかりやすく明快に解説します。

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。

あなたを真の実践ゲーム開発者へと導く講座。 実践プロジェクト4つとAI特化のゲーム3つで、限界を超えてみましょう！

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

JavaScriptでさまざまなテーマを床から開発し、頑丈な実力の基盤と自信を築きましょう。

React、Next.js、Vueをいくら勉強してもコードが抽象的に感じられ、構造がはっきりと理解できないのであれば、その根本的な原因は、DOMへの理解不足である可能性があります。DOMは、すべてのフロントエンドフレームワークの基盤であり、ウェブページの構造と動作を繋ぐ実体です。 この講義は、単純なセレクターや操作方法を超え、HTMLがどのようにDOMオブジェクトに変わり、この構造をどのように選択し、探索し、操作できるのかを最初から段階的に教えてくれるDOM完全攻略のPart 1入門講義です。 HTMLタグは構造に過ぎず、JavaScriptは動作に過ぎませんが、その二つを繋ぐ核心がDOMです。この繋がりを明確に理解すれば、どのようなフレームワークを使ってもその中の本当の構造と流れを正確に見抜けるようになります。

「CSS Position、Transition、Transform、Animation、Flexbox、Grid、レスポンシブウェブ」など、中級以上のCSS技術を体系的にマスターし、多様な実習プロジェクトを通して実務で即座に応用可能なスキルを習得できる講座です。

この講義では、ブラウザがHTMLを受け取ってDOMを作成し、CSSOMと結合して画面にピクセルを描画するCritical Rendering Path（CRP）のプロセスを最初から最後まで扱います。単なるDOM操作にとどまらず、CSSやJSがパフォーマンスにどのような影響を与えるのか、画像・フォントの最適化、Lazy Loading、Intersection Observer、仮想リスト、そしてDevToolsの実習まで通じて、実際のウェブパフォーマンスを目に見えて改善できる実践的な戦略を学ぶことができます。

実務で実際にWebサービスを開発した経験をもとに、入門者が実際に商用化も可能なレベルのWebとアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのためのPart2講座として、多様な技術が存在するフロントエンド技術の中で、レスポンシブ、互換性まで考慮した最新のHTML5、CSS3、バニラJavaScript + ES6をすべてしっかりと整理する講座です。

理論ばかりのAI講義はもうやめましょう。KT AI優秀賞を受賞した現役CEOが、テキストから映像、ゲーム制作まで「今日学んで明日すぐ成果を出す」実戦ノウハウをすべてお教えします。Wadizで1,640万ウォンのファンディング達成！数百人が熱狂したあの講義。非専攻者でもすぐにウェブ小説と映像を作り出せる「本物の実務型」生成AIチートキーをお届けします。企画から高クオリティ映像制作まで、専門家に任せれば一週間かかることをAIでサクッと終わらせる方法。試行錯誤なしで成果物を作る最速ルートを公開します。

一つのプラットフォームで会議録も書き、アプリも作り、映像制作まで。 Google AI StudioでAIマルチプレイヤーになってみましょう！

人工知能とデータの多様な要素を理解し、ChatGPTとノーコードプログラミングを活用して実生活の問題を解決することで、数学的思考に基づいた合理的な意思決定モデルを見出す能力を養おう！

バックエンド開発者としてポートフォリオを作成しましたが、見せてくれるのがAPIしかない就労生たちにフロントエンドを加えて1つのWebサービスにすることができる経験を提供します。