システムデザインの第一歩 with LLM：運用可能なAIサービス（RAG・AIエージェント）アーキテクチャ設計

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

生成AI時代においては、単にプロンプトを作成するだけでは実務上の問題を解決することは困難です。実際のサービスでは、自ら判断し、ツールを呼び出し、データを検索し、複数のエージェントが協働するAIシステムを設計できなければなりません。 本講義は、AIエージェントを初めて設計する開発者から、実務で運用可能なシステムを構築したいエンジニアまで、幅広い方を対象とした実践中心のコースです。 LangGraphを活用したエージェントアーキテクチャの設計から、状態管理（State Management）、Tool Calling、APIおよびMCP連携、自然言語によるデータベース制御、RAGの構築、セマンティック検索、Few-shot Learning、Reflection、Fine-tuningまで、段階的に学習します。 また、マルチエージェント協働構造、Supervisorパターン、Actor-Critic戦略、非同期通信、自動評価システム、Quality Gateの構築方法を、実際のプロジェクトを通じて身につけます。 最後に、Metrics・Logs・Tracingに基づくモニタリング、Shadow Deployment、Canary Deployment、Drift Detection、RCAの自動化、A/Bテストなど、実際の運用環境で必要となるMLOpsおよびAIエージェント運用戦略も併せて学びます。 講義を修了すると、最新のAIエージェント技術を活用し、実際のサービスに適用可能な高性能AIシステムを自ら設計・開発・運用できるようになります。

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。

設計時に実務で必ず直面する共通コード、カテゴリ階層構造、履歴追跡管理、Soft Delete、統計、動的設計、JSON活用などを、9つの核心パターンで解決します。 単なる理論ではなく、数多くのプロジェクトで検証された実践的なノウハウと、状況に応じた選択基準を盛り込みました。これで、どのような要件にも自信を持って設計できる真の設計エキスパートを目指しましょう。

Spring Boot環境でOpenAI APIとSpring AIを活用し、RAGベースのドキュメント検索システムを構築する実践講座です。Prompt Engineering、Vector Store、Embeddingの概念から、Difyを活用した迅速なプロトタイピング、MCPツール連携、マルチモーダル、ガードレールまで、AI Assistant開発の全工程を段階的に学習します。直接実装する方法とノーコードツールを活用する方法を比較し、実務への適用戦略を身につけることができます。 🆕 [アップデート] セクション4には、TypeSafeのJev意思決定モデルを扱う補足講義（1時間）が追加され、エージェントの判断ロジックをより深く設計する方法まで学べます。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

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。

Pythonの基礎を終えた開発者のための実践クリーンコード作成コースです。可読性が高く、保守のしやすいコードを作成する具体的な方法論を学習し、現役プログラマーのノウハウを通じて、実際のプロジェクトに即座に適用可能なコーディングスキルを養います。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

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。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

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。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じたことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIに関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけられます。

データベース設計を概念、論理、物理の3段階で体系的に学び、実務中心のショッピングモールプロジェクトを通じてスキルを高めます。現代的な設計手法と最新トレンドを通じて、実践的なノウハウを身につけます。

コマンド一行で完了。記憶し、自動化し、自ら成長するAIエージェントHermes。開発者でなくても、今日からAIに仕事を「任せる人」になれます。インストールから実務活用まで、SMARTFORKがサポートします。

単なるチャットボットを超え、自律的にタスクを遂行するAIエージェントシステムを設計・実装します。Sense-Think-Actループベースのアーキテクチャから、LangGraphの循環構造、RAGAS・LangSmithによる定量評価、運用ガードレールまで全過程を実習し、エンタープライズ級のエージェントエンジニアリング能力を完成させます。

誰もがわかりやすくクラウドを取り巻くほぼすべてを含めて説明します。まさに実習より先に入っておけば、開発やインフラクラウドについてよく理解できるようになります。

単純なシステムプロンプトを超えて、ペルソナ設計とStructured Outputsを活用し、ユーザーを記憶し関係性が変化するAIキャラクターチャットボットを実装します。提供されるスタータープロジェクトを基にOpenAI APIを安全に呼び出し、JSON SchemaとZodで感情・信頼度・記憶を検証可能な形で処理し、AIコーディングエージェントを制約条件の中で活用する方法を30分の実習で完成させます。

基礎はわかるけれど、実務への応用にお悩みですか？現場経験を活かし、複雑なLLMの仕組みをわかりやすく解説します。