JEV基礎：TypeSafe AIとClaude Code（Codex）で自分だけのアプリを作る

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

Claude Codeを初めて使う方のための入門講座です。コーディングは自分で行わず、コードも設定ファイルもClaudeが作成します。ブラウザ上で心理テストを作るところから始め、カードの利用明細を使って家計簿を作り、脱出ゲームを作り、旅行計画書を作成してGoogleカレンダーやNotionのような外部サービスと連携します。機能は必要になった場面で学ぶため、その機能がなぜ必要なのかも一緒に実感できます。

コーディングを全く知らない人でも、AIに日本語で命令を出すことで、自分だけの株式自動売買プログラムを作れるようになります！

「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を単なる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践型コースです。 このコースは、市場調査、提案書の作成、戦略報告書の制作、ブランドコンテンツのビジュアル化、プロジェクトの広報・運営、アフターフォローまで、実務で頻繁に発生する業務の流れを中心に構成されています。 受講生は、ChatGPT、Perplexity、Copilot、Canva、Gamma、ミリキャンバス、Vrewなどさまざまな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、運営サポートパートナーとして配置し、実際の業務成果物を完成させていきます。 全30回の講義を通して、AIと共に働くための基本的な考え方から、実務で使えるプロンプトの作成、市場調査、提案書・報告書の作成、ブランドコンテンツの制作、プロジェクト運営まで、段階的に学びます。 講義に沿って学ぶことで、一人でも一つのチームのように働けるAI協働スキルを身につけることができます。

10年目のニューヨーク/LAスタートアップのテックリード出身者が、1万人以上の受講生を教えながら磨き上げた順序そのままに、バイブコーディングを基礎から体系的にお教えします。 私が直接運営しているサービス「カゴンマップ（カフェ勉強マップ）」をゼロから一緒に作り上げ、リサーチから開発、デプロイ、運用、そしてエージェントに開発を任せる自動化まで、実際の流れ通りに学びます。 そして、2つのことをお約束します。サービスがどのように動くのかという大きな絵を捉え、AIの出した結果を自分で判断できるようになること。そして、仕事の手順と基準を環境に残し、AIが毎回同じ結果を出せるようにすること。自分が判断し、AIが指示通りに動けば、アイデアは本物のサービスになります。

もう生徒生活記録簿の設計を受ける必要はありません。30年のキャリアを持つ入試コンサルタントが実際に使っている、コンサルティングの秘伝書をすべてお教えします。

これからは、あなたのAIはクラウド上にはありません。 あなたのノートパソコンの中で直接動作します。 LM StudioとOllamaを活用し、 データ処理、ドキュメント分析、コード生成まで、 完全にローカルで実行するPrivate AI環境の構築方法をご紹介します。 セキュリティの心配なく、コストもかからず、 そしてより高速に―― AIを「使うレベル」から「自分で活用するレベル」へとステップアップしましょう。

企業で現役エンジニアが活用するCopilot！ Copilot活用のコツからユニットテスト、API統合テストまでバイブコーディングで！ 現場のノウハウで10倍速いディレクターへと飛躍しましょう。

Unity開発者のためのClaude Code実践入門講座！Claude CodeのインストールからUnity MCP連携、CLAUDE.mdを活用したプロジェクト規約管理、Custom Slash Commandsと協業ワークフローまで！実務で活用する方法をすべてお教えします。 最後にはヴァンサバ系ゲームを最初から完成させながら、Claude CodeをUnityプロジェクトに効果的に適用する実践経験を積むことができます。

消えていく会話が、再び活用できる資産になるプロセスを直接体験できます。 HermesとWikiで、判断と根拠が残る業務システムを作ってみましょう！

チャットに最適化されたLLMで分類・ルーティング・ガードレールを行うと、文字列が返ってきて、その文字列を再度パースする必要があります。そこには幻覚や型の逸脱、数秒の遅延、出力トークンのコストが伴います。 この講義では、TypeSafe初のSystem OneモデルであるJevを軸に、状態（state）を入力すると、スキーマ内の型付きの判断とキャリブレーション済みの確率が出力される構造を扱います。モデルは文字列を生成しません。並列サンプリングとRLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）がなぜ判断を高速化するのか、Choice・Score・Noulを1つのリクエストにどう組み合わせるのか、そして構造化できる判断はJevに任せ、自由記述はLLMに任せるハイブリッドまで、概念とコードで整理します。

人工知能とデータの多様な要素を理解し、ChatGPTとノーコードプログラミングを活用して実生活の問題を解決することで、数学的思考に基づいた合理的な意思決定モデルを見出す能力を養おう！

AI APIの呼び出しだけでは、分類サービスを完成させるのは困難です。実務経験に基づき、実装からデプロイまでご案内します。

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: "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。

非開発者がClaude Codeを使って、きちんとサービスを作り、運用し、収益化まで到達する方法を学ぶ講座です。非開発者や初心者の開発者でも、Claude Codeを上位1％の開発者レベルで使えるよう、テンプレートリポジトリと運用ノウハウを提供します。 Claude Codeでサービスを「きちんと」プロの開発者レベルで作りたい方、1人でのビジネスやサイドプロジェクトの収益化を実現できるサービスを作りたい方、Claude Codeのようなai agentで動くものは作れたものの、きちんと運用するノウハウがなく、足踏みしている方、1人で進めてきたプロジェクトが大きくなるにつれて、新しい機能を追加するたびにバグが発生し続け、制御できず途方に暮れている方に、特に大きな助けとなる講座です。 収益化の基盤を作る方法についても講座内で扱い、実際に顧客がついた場合を想定したサービス運用方法も併せて提供します。 実際のサーバーで発生するエラーのモニタリング、サーバー状態のモニタリング、ログのモニタリングといった監視プロセスは、実際に顧客がついた後には必須です。しかし、このプロセスを教えてくれる場所は、思ったより多くありません。私の講座では、こうした細かく専門的な運用ノウハウに加えて、Aiがこれらの監視指標やデータを観測し、適切な措置を講じられるようにする方法まで併せて提供します。

AI、統計の世界を拓く鍵 AIは、複雑な統計の原理と分析手法を容易に扱えるようにすることで、データに隠された意味を明らかにし、より良い意思決定のためのインサイトを提供します。AIは今や、統計の複雑な計算機を超え、統計的思考を支援するパートナーです。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

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。

非開発者と一日でサービスを作った事例を通じて「どこから始めればいいのか」をお見せし、 利己的メンバーシップチームのGitHub構造を設計した事例を通じて「どのように管理し、協業するのか」をお伝えします。