代表的な並行性問題である競合状態（Race Condition）をテーマに学習します。 並行性問題を発生させる単一サーバー環境と分散環境を比較しながら実習します。 トランザクション境界と分離レベルを理解できます。 楽観的ロック、悲観的ロック、分散ロックの違いを学ぶことができます。

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。

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。

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。

単に質問に答えるチャットボットを超え、自ら状況を認識・判断し、実際のシステムを制御するAI Agentの原理を学ぶ実務中心の講義です。 AI Agentとチャットボットの違いから、Agent Loopの核心構造であるSense-Think-Act、状態管理、計画立案、フィードバック構造まで、段階的に理解できるように構成しました。 理論にとどまらず、WindowsとLinuxの開発環境を構築し、Kubernetesの基本構造とkubectlコマンドを直接実習します。その後、AI Agentがサーバーの問題を検知して原因を分析し、エラーを自動的に解決する過程を実装します。 最後に、Kubernetesを制御するAgentのPythonコードと内部ロジックを直接分析しながら、AI Agentが実際のシステムとどのように連携し動作するのかを理解できます。 AI Agentに初めて触れる開発者から、実際のシステムを制御するMulti-Agentを設計したい開発者まで、Agentの原理と実践的な実装過程を共に学習することができます。

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。

AI時代にMacBookを購入したものの、何から手をつければいいか分からず困っていませんか？ macOS歴15年の元エンジニアが「デバイスの初期化」からサポートします。 ✅ アプリインストール ・ macOS必須テクニック ・ ターミナル ・ Homebrew ・ 開発環境構築 ✅ Claude Code & Agentic CodingでAIが代わりにコーディングする環境まで 👉 今すぐ始めれば今日中に開発環境が完成 — MacBookを使いこなす最高の一日が始まります。

「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。

本課程は、一般事務職の在職者が生成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て、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。

分散環境でデータの一貫性を維持するためのSAGAトランザクション管理手法を、実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて、分散トランザクションの動作原理、補償トランザクションの設計、障害復旧処理など、実務で即座に活用可能な核心概念を習得できます。

バックエンド開発をしていると、ある瞬間、このような悩みに直面することがあります。 サービスが増え、トラフィックが増加するにつれて、単純なREST通信とCRUD構造だけでは限界を感じる瞬間です。私自身も実務で同じ問題を経験し、パフォーマンスと構造の複雑さの間で多くの試行錯誤を繰り返しました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。単一バイナリベースのシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延パフォーマンス、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで、実務に不可欠な機能を過不足なく提供している点は、実際のサービス環境において非常に現実的な選択肢でした。 この講義は、NATSの機能を羅列する講義ではありません。私が実務で直面した問題を基準に、どのような状況でなぜNATSを選択し、どのように構造を設計したのかを、コードとフローで説明します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を準備しているバックエンド開発者、そしてより良いアーキテクチャを模索しているシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、一段階成長できるようサポートする講義です。

コンテナベースのアプリケーション配備の核となるツールであるDockerを、基礎から実践まで体系的に学習します。Dockerの基本構造とコマンドから始まり、マイクロサービスアーキテクチャ環境でのコンテナパッケージング、配備の自動化、運用環境の標準化まで、実務ですぐに活用できる実践的なスキルを養います。

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

Spring BootとSpring AIを利用したAIアプリケーション開発：実用的なソリューションのためのOpenAIマスタリング

AIは、まさにあなた次第でどこまでも優れたものになります。AIの活用法 → 基礎となる核心知識 → プロジェクト開発の3段階で完成させる、完璧なバイブコーディング。バイブコーディングをしっかり学びたい方のために、どのAIを使っても変わらない核心概念を、一口サイズに分かりやすくお届けします。

サンプルのEコマースサービスをAWSにデプロイし、継続的に堅牢で効率的な環境へと改善していく過程を素早く体験することができます。

この講義では、Container Orchestrationの代表的な技術の1つであるAWS ECSを学びます。 Github ActionでCICDも構築します。しかし、最初からECSを学んでいません。 ECSはDevOpsエンドプレート王と言えるので、とても難しく感じることができます。そのため、講義の初めには、従来の仮想サーバーの中でも比較的 learning curve が低い AWS Lightsail で基本基を先につくります。従来方式の限界点や不便な点も体感できます。このように基本機と「Why」でビルドアップをして、自然にDocker ContainerとECSを学びます！

AIエージェントを活用したバイブコーディング（Vibe Coding）手法により、複雑なコーディングなしでIoT製品を完成させるプロセスです。組み込みハードウェア制御からAIビジョン認識、PCB設計、3Dプリンティング、Web/アプリサービス開発まで、製品開発の全過程を凝縮して体験し、実際に動作する商用レベルのIoTデバイスをリリースすることができます。

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。

「AIと一緒にコーディングする時代、Java開発者の新しい生産性パラダイム」 この講義は、Java開発者のためのCursor AI実戦活用ガイドです。 単純にAIのコードを書き写すことを超えて、AIと協業しながら開発効率を最大化するバイブコーディング（Vibe Coding）方式を学びます。 Cursorの強力なコード理解・リファクタリング・文書化機能を活用して、 実務プロジェクトですぐに適用できるAIコーディングワークフローを段階的に身につけることができます。 AIがコードを代わりに書く時代、今は「AIをうまく扱う開発者」が競争力です。 この講義と一緒に、Java開発者として一段階アップグレードされた開発体験を始めてみましょう。

SwiftUIの中級まで終えたあなたへ、次はAIをアプリに組み込む番です。Apple IntelligenceとFoundationModelsフレームワークを使って、インターネットなしでデバイス内で動作するオンデバイスAIアプリを完成させます。