LangChainとLLMで作るAI業務自動化：RAG・プロンプトチェーン・マルチエージェント

エージェントを増やして使う代わりに、もっと信頼して任せる方法を自ら体験します。 Codex CLIで、仕事を任せても不安にならない自分だけのハーネスを作ってみましょう！

このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、 なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、 そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。 Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、 Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。 Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、 実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。 このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための 最も構造的で実践的なロードマップです。

コーディングを知らなくても、自分のアイデアでサービスを作れるでしょうか？ AIと一緒なら可能です！ この講義では、Gemini、Lovable、Antigravity、Cursor、Claude Codeなど、 現場で使用されている「バイブコーディング（Vibe Coding）」ツールを活用し、 アイデアを実際のウェブサービスにする全過程を体験します。 単にツールの使い方を学ぶだけでなく、 自らサービスを企画し、デプロイし、決済までつなげる、 AI時代の新しいサービス開発手法を身につけます。 Point 1. 5つの核心バイブコーディングツールを完全攻略 - Gemini、Lovable、Antigravity、Cursor、Claude Codeの核心機能と活用法の習得 - AIと協業するバイブコーディング開発スタイルの理解 Point 2. コーディングなしで実際のサービスを作ってみる - 本の推薦サービスを自ら企画し、ウェブサービスとして実装する過程を実習 - アイデア → 開発 → デプロイまで、サービス制作の全体フローを理解 Point 3. サービスのリリースと運営までつながる実践スキル - ドメイン購入、サーバー設定、デプロイ過程の理解 - 決済モジュールの連動やSEO設定など、サービス運営の核心技術を学習

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

コーディングを学ばなくても、Excelの自動化は始められます。AIにやりたい業務を説明し、作成されたマクロを実行し、エラーを修正し、さらには機能を追加するまでのプロセスを、実務の例を通して学びます。講義終了後には、新しい反復業務も一人でAIとともにマクロ化できるようになることが目標です。

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。

メール1通から提案書・プレゼン資料まで、Claude Codeで完結する業務の一連の流れ

手の認識サンプルは動かしてみたものの、自分の手の動きをAIに学習させ、実用に耐える成果物に仕上げる道筋が見えず途方に暮れている方へ。開発統括と職業訓練の講師向け研修の経験を生かし、インストールからデータ収集、学習、Web画面の完成まで、ウェブカメラ1台で最後までご案内します。

自分の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業務秘書」構築ガイド

Pythonが初めてで、実技試験に不安を感じていますか？ 10年以上にわたってデータ分析を教えてきた講師が、変数一つから始め、1タイプの前処理、2タイプのモデリングとresult.csvの提出、3タイプの統計検定まで、段階的に引き上げます。各動画で穴埋め式のノートブックを提供し、試験環境に最も近い実習環境で実際に手を動かして進めるため、見て終わる学習ではなく、身につく学習になります。自己診断で自分のトラック（完全初心者6週間・経験者3週間・試験2週間前）を選び、必要な分だけ受講してください。

非専門家のためのn8n自動化の核心原理とワークフロー設計の基礎 n8nで構築する5段階の自動化：トピック入力から動画完成までのAPI連携実習 AI API（ChatGPT、ElevenLabs、Creatomate）を活用してn8nで動画を自動制作する方法

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

「AIチームメンバーが全部やってくれる」オンライン講座は、AIを単純な自動化ツールではなく、実務を共に遂行する「AIチームメンバー」として活用する方法を学ぶ実習型コースです。 このコースは、市場調査、提案書作成、戦略レポート制作、ブランドコンテンツの視覚化、プロジェクトの広報と運営、アフターケアまで、実務で頻繁に発生する業務フローを中心に構成されています。 受講生は、ChatGPT、Perplexity、Copilot、Canva、Gamma、MiriCanvas、Brewなど、様々なAIツールをそれぞれ企画パートナー、戦略リサーチパートナー、デザインパートナー、運営支援パートナーとして配置し、実際の業務成果物を完成させます。 全30回にわたり、AIと共に働く基本的な視点から実務型プロンプト作成、市場調査、提案書・レポート作成、ブランドコンテンツ制作、プロジェクト運営まで段階的に学習します。 講義に沿って進めば、一人でも一つのチームのように働けるAI協業能力を身につけることができます。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

Spring AIでAI機能を実装したら、次はAIがどのように動作するのかを観察し、コスト・品質・リスク・処理フローをどう制御するかを考える番です。 LLMを呼び出し、RAGを接続して構造化された応答を受け取るだけでは、AIアプリケーションが十分に信頼できるとは限りません。実際のアプリケーションでは、リクエストがどの経路で処理されたのか、モデルにどれだけのコンテキストを渡しているのか、生成された結果をどこまで信頼できるのか、危険な推奨をどう制限するのかまで、あわせて考える必要があります。 この講義では、Spring AIベースのIncident Responderアプリケーションを一貫した題材として使用します。正常に動作するものの、まだ十分に制御されていないbaselineから始め、実際の実行結果を観察して問題を見つけた後、コードに制御ポイントを追加し、改善前後を比較します。 これを通じて、特定のAI機能の使い方をもう一つ学ぶだけでなく、確率的に動作するAIをJava/Springアプリケーション内でどのように観察・制限・検証するのかという設計の視点を身につけます。

ドキュメントを探して回答し、ツールを選んで照会し、承認済みのチケットを実際に作成するカスタマーサポートエージェントをゼロから構築します。応答が途切れたり、同じリクエストが再度届いたりしても、業務が一度だけ最後まで処理されることを実行ログで確認します。

このコースは、データアーキテクチャを初めて学ぶ方にも理解できるよう、データの基本概念 → データ構造と設計 → データモデリング → データベース → 企業データアーキテクチャ → AIデータアーキテクチャ → データアーキテクチャの実務と将来戦略の順に構成しています。 特に、オンラインショッピングモール企業を共通事例として活用し、基礎理論で学んだ内容を実際のデータ設計やAI活用につなげられるように構成しました。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステム設計の考え方を身につけます。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

初の国家公認AI資格試験、短期合格を目指そう！ 講師自らが試験を受けて再構成した実戦問題の解説3回分とコードテンプレートを提供します。