AIに初めて仕事を任せる — Claude Code エージェンティック・オートメーション

開発知識がなくてもOK！ 数回のクリックで完成する自分だけの自動化システムを作ってみてください。

初心者から楽しく気軽に付いてこれる講義です。 単純なチャットボットを超えて、産業別ビジネスワークフローを自動化するAI Agent。 本講義はAI Agentの基本構造と核心技術（LangChain、LangGraph、RAG）を1.5時間で素早く概観し、 実際のコードで動作するミニエージェントを直接作ってみながら実務感覚を身につける入門コースです。 講義が終わると、産業別データ前処理と拡張設計の必要性を理解し、深化コースで扱う高級概念を準備することができます。

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。

Claude、ChatGPT、Copilotを活用し、企業の主要職務ごとの業務を自動化する。営業・人事・CS・財務・業務管理・マーケティング・総務・品質・データ分析・施設管理・購買資材・戦略企画など、実際の業務領域を中心にAIの活用方法を学ぶ。 企画背景 生成AIの活用範囲は、単なる文書作成から、部門別の業務自動化やデータ分析、報告資料の作成へと拡大している。しかし、実際の企業業務では、部門ごとに担当業務や使用するデータ、報告方法が異なるため、同じAI活用方法をそのまま適用することは難しい。 市場現況 企業における生成AIの活用は、特定の職務に限定されず、営業、人事、財務、マーケティング、購買、企画など、さまざまな部門へと広がっている。これに伴い、汎用的なAIの使い方を超え、それぞれの職務の実際の業務に即したAI活用能力が重要になっている。

YouTubeで49万回再生を記録したGPT講座が、Copilotと共に新しく登場しました。 この講座は、ChatGPTと生成AIをどこからどのように業務に活用すべきか分からない会社員の悩みを解決します。 概念理解からプロンプト設計、画像・データ分析、レポート・Excel・PPT自動化、Copilot・AIエージェント活用まで続く実習を通じて、実際の会社業務をすぐに削減し、成果を高められる実戦的な使用法を身につけることができます。

「AIがすごいらしい」は聞くけれど、実際に何が起きていて自分は何をすればいいのか分からない——そんな人のための実践入門です。第1部でAIの最前線と、AIが自分のパソコンの中で手を動かすAntigravity・Claude Codeを解説。第2部では記事1本からAIスライド＋ナレーション動画を作る全工程を、画面録画で実演します。

皆さんを「最上位エンタープライズAIシステムアーキテクト」へと招待します 単に他人が作ったライブラリを持ってきてつなぎ合わせたり、プロンプトの文言を整えたりするだけのミクロな技術者（Prompt Writer）にとどまらないでください。 数学的な第一原理からランタイム制御ループカーネル、そして自律復旧インフラに至るまで――大韓民国の産業現場を牽引してきた40年の実践的な工学的洞察を通じて、皆さんを企業のビジネスとデジタル主権を守る最高水準の 'エンタープライズAIシステムアーキテクト'へと確実に導きます。 今、制御不能なAIを完璧なインダストリアルコアへと変える偉大な旅を始めてみてください。 「デモでは完璧に動いていたAIが、なぜプロダクション環境にデプロイした途端、おかしなでたらめを言ったり、パイプラインを停止させたりするのでしょうか？」 「なぜ、数多くの企業が意気込んで始めたAIプロジェクトは、結局『PoC（概念実証）の沼』から抜け出せず、廃棄されてしまうのでしょうか？」 これは、現場で出会った数多くの開発者やシステムアーキテクトたちが私に投げかけた、最も切実な質問です。 こんにちは。私は、40年以上にわたり韓国の自動車パワートレインR&D部門（現代自動車グループR&D役員17年）で1,300億ウォン規模のエンジンおよび駆動技術の輸出を主導し、上場中堅製造企業の代表取締役（CEO/CTO）として現場を指揮してきたキム・ホンジプです。 機械工学と精密制御の現場で数十年を過ごしてきたエンジニアの目から見ると、現在の生成AI導入ブームの背後には、「致命的な不確実性のリスク」が潜んでいます。わずか0.1%の誤差やミスが、数億ウォン規模の物理設備の損傷や全社的なシャットダウンに直結するミッションクリティカルな産業現場において、単に確率に依存してもっともらしいテキストを出力する確率的チャットボットを、そのままサービスに組み込むことは、時限爆弾を抱えて火の中に入るようなものです。 この講義は、まさにその「制御不能な確率的AIを、わずか0.000%の構文エラーも許容しない、最も堅牢なインダストリアル制御コアへと鍛え上げる実践的な工学的方法論」を伝授するために企画されました。 1. 皆さんが現場で直面している3大致命的ボトルネック（Problem） 数多くのエンジニアが、単発的なプロンプトチューニング（Vibe Prompting）レベルのアプローチでプロダクション環境に挑み、次の3大構造的欠陥に直面して挫折しています。 有限のコンテキストと「中間の紛失（Lost in the Middle）」：会話やマルチターン実行が長くなるほど、主要なシステム指示が押し出され、コンテキストウィンドウが枯渇します。その結果、システムは記憶を失い、ハルシネーションを増幅させます。 非決定論的出力と連鎖的なパイプライン崩壊：JSONの閉じ括弧が1つ欠けたり、型が異なったりするごく微細な確率的変動が、基幹系ERP/CRM API呼び出しを麻痺させ、データ整合性を崩壊させます。 信頼できないコード実行とインフラセキュリティの破綻：エージェントが自律的に生成したスクリプトが、隔離されていないホストOS環境で実行されることで、カーネル脱出や機密データ流出のリスクを引き起こします。 このように産業現場におけるAIの誤作動は、単なる定量的な精度の問題ではなく、非対称なビジネス損失（Asymmetric Business Loss）という巨大な財務的災厄として迫ってきます。 2. この問題を「どのように」完全に解決するのか（Solution） 本講座は、断片化された商用ツールの使い方を教える市販の講座とは一線を画します。40年にわたる実務現場のノウハウとコンピュータシステム工学を融合し、確率的AIをシステムレベルで垂直統合的に制御する3つのハードコアアーキテクチャを伝授します。 ① プロンプティングを超えた「LLM-OS & コンテキストオーケストレーション」への移行 アンドレイ・カルパシ（Andrej Karpathy）のパラダイムに倣い、LLMを会話の応答者ではなく、コンピュータの中央演算コア（CPU）として再定義します。 コンテキストウィンドウを超低遅延の揮発性RAMとして、社内ベクトルDBをDiskとして、外部APIをI/Oバスとして体系化します。 MemGPTの階層型仮想メモリページングによって、無限に続く会話の中でも核心状態を飽和させることなく保持し、MCPベースの流動的な群知能（Liquid Swarm MAS）によって、トークンコストを極小化しながら動的なエージェントネットワークをスケーリングします。 ② 確率的ハルシネーションを0.000%に拘束する「決定論的ハーネスエンジニアリング」 言語モデルの創造的な柔軟性は思考（Reasoning）段階にのみ開放し、実際に外部システムと相互作用する物理的な出力端は、数学的なブール代数とコンパイラによって厳格に封じ込めます。 EBNF / XGrammarベースのCUDAロジットマスキングを適用し、無効なトークンの生成確率をP = 0.000%に強制的に制限します。 エージェントが生成したコードは、5msのスナップショット復元能力を備えたFirecracker MicroVMマイクロ仮想化サンドボックス内でのみ、一回限り実行されるようにし、物理的なセキュリティ隔離リングを形成します。 ③ GPUを無駄にしない「高信頼性MLOps・LLMOps自律復旧インフラ」 vLLM PagedAttentionおよびS-LoRAホットスワップを構築し、VRAMのアイドルによる浪費率を4%未満に抑制します。 マルチエージェントのAPI障害発生時には、SagaLLMの逆順補償トランザクションによってデータの一貫性を100%元の状態に復元します。 OpenTelemetry/Langfuseの分散オブザーバビリティネットワークを通じて、RAGASの忠実度スコア低下（Data Drift）を検知した際には、無人カナリア自動ロールバックを実行し、システムの可用性を守ります。 3. 螺旋的成長を導く実践的価値（Pedagogy & ROI） 本講座は、ブルームの改訂版教育分類学（Bloom's Taxonomy）5段階に沿って体系的に設計されています。学習者は、単なる理論の想起（Remember）から出発し、5段階のデバッグパイプライン（Deceptive Baselineの罠となるソースコード分析 ➔ 敵対的エンジニアリングによる分解 ➔ Robustな完全性パイプラインの確立 ➔ TEI ROIの算式算出 ➔ SOTIF/ISO 42001ガバナンス）を自らコーディングし、検証します。 単に「うまく動く」という感覚的な満足にとどまらず、Forrester TEI（Total Economic Impact）の財務モデルを適用し、皆さんが構築したAIシステムが企業の手戻りコスト（Rework Cost）をどれだけ削減し、数億ウォン規模の障害リスクを回避してROI 200%以上を実証できるのかを、経営陣の視点に立った指標として可視化します。

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複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学べます！:)

AIでYouTubeショート動画作成を自動化！！ n8nを使ってYouTubeショートを自動で作る方法をゼロから学びます。 テキスト→画像/音楽→動画作成→アップロードまで、一連の流れを一度に構築します。 テストモード/実践モードの使い分けや、コストを抑えるコツまで実習します。 講義が終わればすぐに使える自動化テンプレート3つを完成させます。 コーディングの知識がなくても進められるよう、ノードの配置から一歩ずつ学びます。 AIによるYouTubeショート制作の自動化に、ぜひ挑戦してみてください！

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。

AI、ついに身体を持つ - ロボット時代、私の生存戦略は？ フィジカルAIは単なるロボットではありません。人工知能、ロボット工学、エネルギー技術の大融合が生み出した経済パラダイムの転換です。本コースでは、フィジカルAIの登場背景からグローバル・ビッグテックの戦略、ハードウェア主権、そしてロボット税、ベーシックインカム、グローバルな不平等といった未来社会の課題まで、多様な視点で確認することができます。

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！

一度で身につく線形代数。一度学べば一生、思考の糧となる線形代数の概念を詳しく解説します。単なる概念の説明にとどまらず、実習を通して実際の活用方法まで丁寧にお伝えします。

カカオAI TOP 100で1位、ベストセラー『最高のプロンプトエンジニアリング講義』の著者GolbinHackerが自ら運営するAI Native企業のリアルなストーリー。 わずか2人の開発者でサービスを構築・運営する方法、AI時代に開発者と組織が備えるべき新たな能力を実践事例とともに解き明かします。

AIがSQLの草案を素早く作成できても、テーブル構造、リレーション、パフォーマンス、データの整合性は人が判断する必要があります。MySQLとDBeaverを使い、テーブル・カラム・データ型・PK・FKからDDL、データベースモデリング、SQLの基本、インデックスとEXPLAIN、トランザクションまで実際に手を動かして学びながら、AIの出力を読み解き、検証するための基準を身につけます。

この講座はDALL-E 3を活用し、画像を生成する方法を学びます。基本機能、3段階プロンプト戦略、そして実際の画像生成実習を通じて、参加者は創造的な画像制作者になることができます。

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CLIとMCPベースのAIツールを活用して、Unity放置系ゲームの戦闘・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にリリースする全プロセスを学びます。