MCP（Model Context Protocol）の概念から、Antigravityを活用したTypeScriptベースのカスタムサーバー実装まで、AIが直接呼び出せる業務ツールを作る全プロセスを学びます。ブランド文言の校正例を通じて、反復業務の自動化、社内データ連携、API統合など、実務ですぐに活用できるMCP開発スキルを身につけます。

ChatGPTを単なる質問・回答ツールではなく、問題を構造化し、複数の可能性を比較・検証する思考ツールとして活用する方法を扱います。プロンプトの定型を暗記するのではなく、実際の対話を通じてAIとの協働の流れを身につけ、問題の定義から役割分担、比較、検証までの全プロセスを30分以内で実践します。

毎回「要約して」と言う必要はありません。 この講義では、Antigravityで自分だけのAIエージェントを作成し、繰り返しの説明なしですぐに使う方法を学びます。 初心者の方でも実践できるように、実習中心に構成しました。 https://antigravity.google/download (Antigravityエディタをダウンロードしてください :))

この講義では、Antigravityに組み込まれたBrowser MCPを活用し、AIエージェントが実際のブラウザを開いてウェブを調査・判断する仕組みを実践的に確認します。単なる使い方ではなく、Agent → Tool → Browserへと続く実行フローと、MCPを基盤とした拡張構造を理解することに焦点を当てます。30分でブラウザ自動化の概念を超え、「AIがウェブをツールとして利用する方法」を構造的に整理します。 https://antigravity.google/download

OpenAI APIだけで始められる、30分間の無料入門講座です。Responses API、JSONレスポンスの処理、validation、idempotency、logsまで、核心だけを効率よく学び、外部サービスのキーなしですぐにテストできる実践的なバックエンドのフローを身につけます。

Figmaデザイン + AI活用コーディング + デプロイまでフルスタックコース！！ [Figma + バイブコーディング (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + vercel デプロイ] 自分のデザインそのまま！！1ピクセルの誤差もなくバイブコーディングで完成！ AI活用で実務の生産性を5倍高めるフルスタック攻略本！ デザインもコーディングもすべて可能なフルスタックデザイナー、あなたもなれます。 ✅ デザインの意図まで一ピクセルの誤差なく具現 ✅ AIが理解するデザイン設計 ✅ AIを正確にコントロールするプロンプト制作能力 ✅ AIが自由に作成したコードをサクサク修正する能力 デザインからコーディング、デプロイまで1/5に短縮される驚きの体験をお届けします。

バイブコーディングの結果が何度も意図と異なってしまいますか？ 仕様駆動開発（SDD）とSpec Kitで目標・範囲・業務ルール・完了基準を定め、同じ仕様をClaude CodeとCodexに伝えて反復修正を減らす流れを学びましょう。

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。

ChatGPTを使ってみることと、実際に生成AIサービスを開発することは全く別物です。API呼び出しから会話の状態管理、構造化された出力、関数呼び出し、文書ベースのRAG、MCP連携、AIエージェントの実装まで習得する必要があるからです。この講義では、長年のデータ分析・AI講義の経験を活かし、複雑な概念をPythonの実習を中心に解説します。生成AIの原理からOpenAI Responses APIとマルチモーダル機能、File SearchベースのRAG、外部ツール連携、Agents SDKまで段階的に学習し、実際に動作するAIアプリケーションを完成させます。

この講義は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念の説明だけで終わらせず 👉 実際に動作する構造を自ら作り 👉 拡張・高度化まで経験する実習中心の講義です。 単純なRAGの例題から出発し、 Advanced RAG → Modular RAG → エージェントベースのRAGまで 現場ですぐに活用できるレベルへと段階的に学習します。

自分が寝ている間にも勝手に改善し続けるサービスを作ってみましょう！Codexを利用したループエンジニアリングで、24時間稼働するバイブコーディングシステムを作る方法をステップバイステップでじっくり学習します。

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。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

Microsoft 365を使用する業務環境で毎日繰り返される読み取り、整理、要約、下書き作成の業務を自動化するCopilot Agentを自ら構築します。大がかりなAIプロジェクトではなく、すぐにROIを生み出す実用的な業務自動化エージェントを作成し、自分のデジタル業務パートナーとして活用する方法を学びます。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

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最近、LLMが開発環境を変えていますが、本当に重要なのは「コードを代わりに書くこと」ではなく、サービスに機能として組み込むことです。 この講座では、Next.js + OpenAI APIを使って、軽量ながらも完成度の高いタロット占いサービスを段階別に実装します。 最初のステップでは、バックエンドなしでも可能なMVPを作成し、ユーザー入力のフロー（質問/スレッド/カード選択）から結果の生成までを繋げます。 その後のステップで、バックエンドの構築、一般ログインとOAuth、コミュニティ機能、リーディングダッシュボードへと機能を拡張します。 最後に、AWSへのデプロイとGoogleアドセンスの連携まで行い、実際に運営可能な形で仕上げます。 また、LLM APIの使用料金が負担にならないよう、料金構造の理解とコスト最適化戦略もあわせて扱います。

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

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。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

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！

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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。

CLIとMCPベースのAIツールを活用して、Unity放置型ゲームの戦闘・UI・データ・サーバー機能を実装する講座です。Firebase、広告、アプリ内課金、Addressablesまで適用し、モバイルゲームをGoogle Playにリリースする全過程を学びます。

"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。