プロジェクトで学ぶOpenAI Codex - AIを利用したバイブコーディングの基礎から応用まで
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非専門家もOK:AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト
入門
Business Productivity, openai, codex
自分が寝ている間にも勝手に改善し続けるサービスを作ってみましょう!Codexを利用したループエンジニアリングで、24時間稼働するバイブコーディングシステムを作る方法をステップバイステップでじっくり学習します。
受講生 15名
難易度 初級
受講期間 無制限
Codexを活用し、人間が直接指示しなくても決められた作業を繰り返し遂行し、結果を自ら検証・改善する24時間自動化システムを構築できます。
Automation、Sub Agent、Memory、Verificationを組み合わせ、複雑なタスクを複数のエージェントが分担して処理するループエンジニアリング(Loop Engineering)構造を直接設計することができます。
公示カレンダー、ウェブサービス売上ダッシュボード、特徴株分析機、最安値検索機など、実際に配布可能な自動化ウェブサービスを完成させます。
しかし、サービスを作った後はどうでしょうか?
毎日データを確認し、
新しい情報を調査し、
問題がないか検収し、
データをアップデートし、
エラーが発生すれば、再び修正しなければなりません。
結局サービスを運営するためには
人間が絶えずAIに仕事をさせ続けなければなりません。
それなら、AIが一度のリクエストで終わるのではなく、
自ら繰り返して働くように作ることはできないでしょうか?
この講義では Codex を活用して
24時間繰り返し動作するバイブコーディングシステムを作る方法を学びます。
自動化システムは、一度で完璧に作られるものではありません。
実際に実行してみると
データ収集に失敗することもありますし、
Agentが予想とは異なる判断を下したり、
権限の問題でコマンドが実行されなかったり、
最初に作ったポリシーを修正しなければならない状況も発生します。
この講義では、このような問題を隠しません。
Loopを実行し
→ 実際の結果を確認し
→ 問題が発生したら修正し
→ 再びループを改善するプロセス
までを一緒に見ていきます。
Loop Engineeringにおいて重要なのは
完璧な最初のプロンプトを作ることではなく
繰り返しながら、より安定したシステムへと改善していくことだからです。
Codex Scheduled機能を利用したループエンジニアリングを活用し、企業の公示日程を自動で収集してカレンダーに追加するシステムを構築します。GitHubで変更事項を記録し、GitHub Pagesでウェブサービスを自動デプロイする過程を学習します。
多数のサブエージェントを活用して、有望なWebサービスの調査から売上データの収集、検証までを自動化した形でWebサービス売上ダッシュボードを作成します。ループを通じて毎日データを更新し、Cloudflare PagesでWebサービスを無料でデプロイする過程を学習します。
毎日大きく上昇した特徴株の銘柄を選定し、関連ニュースを分析した後、当日の主要テーマをまとめたレポートを自動生成する特徴株分析機を作ります。ループを通じて毎日データを更新し、ループの修正を通じてループを望む方向に整えていく過程を学習します。
複数の販売先の商品の価格データを定期的に更新・比較し、最安値を通知する検索機を作成します。各販売先ごとのデータ収集サブエージェントとデータ収集ループを設計し、最安値価格比較サービスを実装します。
作業 → 検証 → 記録 → 繰り返しのLoopを設計し、Codexを継続的に稼働する自動化エージェントへと拡張してみてください。
Point 1. 24時間自己改善ループの構築
寝ている間も自ら改善されるサービスを作りたいですか?Codexを活用したループエンジニアリングで、人の介入なしに24時間稼働する自動化システムの構築方法を学びます。単純な反復作業を超え、AIが自ら作業し、結果を検証して改善するシステムを直接設計することができます。
Point 2. マルチAIエージェント協調設計
複雑な作業を複数のAIエージェントが分担して処理するループエンジニアリング構造を設計します。複数のAIエージェントが役割を分担し、調査、開発、検収を行うマルチエージェントシステムを実際のプロジェクトとして実装する経験を積むことができます。
Point 3. 4つの実践プロジェクトを完成
公示カレンダー、ウェブサービス売上ダッシュボード、特徴株分析機、最安値検索機など、実際にデプロイ可能な自動化ウェブサービスを完成させます。各プロジェクトはGitHub、Python、NodeJS、Cloudflareなど実務で使用される技術スタックを活用し、段階的な実装から自動化ループの設定、プロジェクトのデプロイまで直接実習します。
Point 4. Codex活用能力のレベルアップ
同じCodexでも、どのように使うかによって生産性が変わります。Codexを単なるコーディング補助ツールではなく、自ら作業し結果を検証する24時間自動化エージェントとして活用する方法を身につけ、生産性を極大化しましょう。
✔️ 繰り返し業務の自動化を夢見る会社員
データ収集、検品など毎日繰り返される業務に疲れを感じている方
Codexを活用して、24時間自律的に作動するAIエージェントを作りたい方
業務生産性を極大化できる自動化システムの構築方法を学びたい方
✔️ AIエージェントの開発能力を高めたい開発者
単なるコーディングツールを超えて、自ら作業し改善するAIエージェントの開発を経験したい方
複数のAIエージェントが協力するマルチエージェントシステムの設計および実装能力を高めたい方
Loop Engineering 構造を直接設計し、実際のサービスに適用してみたい方
✔️ 自分だけの自動化されたウェブサービスを作りたい方
公示カレンダー、売上ダッシュボード、特徴株分析機、最安値検索機など、実際に配布可能な自動化ウェブサービスを自ら作ってみたい方
GitHubを利用した効率的なプロジェクト管理の経験を積みたい方
企画から実装、デプロイまで、自動化システム開発の全過程を経験したい方
Q1. コーディングを全く知らなくてもついていけますか?
はい、可能です。
この講義では、コードを直接作成するのではなく、韓国語の自然言語プロンプトを通じてCodexと対話しながらプロジェクトを作成する「バイブコーディング」方式で進められます。
プロジェクトを進行中にエラーが発生したり修正が必要になった場合でも、コードを直接修正する代わりに、Codexに問題を分析させて解決する方法を併せて説明します。
したがって、プログラミングの文法やコードを直接作成する能力がなくても、講義についていくことができます。
Q2. 事前準備や必須知識はありますか?
この講義は、ループエンジニアリング(Loop Engineering)テクニックを活用して、Codexが24時間自動で作業するバイブコーディングシステムを構築する方法について扱っています。
したがって、Codexの基本的な使い方とバイブコーディング方式に慣れていれば、よりスムーズに学習を進めることができます。
Codexを初めて使用される方や、バイブコーディングにまだ慣れていない方は、先行講義である
[プロジェクトで学ぶOpenAI Codex - AIを利用したバイブコーディングの基礎から深化まで]
を先に受講されることをおすすめします。
学習対象は
誰でしょう?
毎回繰り返されるデータ収集・調査・検収作業を自動化したい方
Codexを単なるコーディングツールではなく、自ら作業し結果を検証する24時間自動化エージェントとして活用したい方
複数のAIエージェントが役割を分担して調査・開発・検修を行うマルチエージェントシステムを、実際のプロジェクトとして実装してみたい方
前提知識、
必要でしょうか?
最新のAI技術を習得しようとする意欲
先修講義 [プロジェクトで学ぶOpenAI Codex - AIを利用したバイブコーディングの基礎から深化まで] 受講経験
10,401
受講生
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受講レビュー
365
回答
4.6
講座評価
33
講座
全体
48件 ∙ (10時間 44分)
全体
3件
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3件の受講レビュー
受講レビュー 31
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平均評価 4.9
5
最初は、Loop Engineeringについて理論を簡潔かつ的確に押さえてくださったので、その後に続く実習への期待が大きく膨らみました。 しかし、いざ実習セクションに入ると、ライブコーディング形式で進むため、講義内容に十分集中するのは容易ではありませんでした。そこで、理論のときのように一つひとつ追いかけようとする気持ちはいったん手放し、気楽に聞くことにしました。すると、この講義は技術を段階的に学ぶ講義というよりも、実際の活用事例を紹介する講義に近いのだと感じました。 公示カレンダー、ウェブサービスの売上ダッシュボード、注目銘柄の分析といったテーマに関心がある方や、関連業務に携わっている方であれば、Codexツールを活用して実際の業務を効率的に進める方法を学べる講義だと思います。一方で、AIについて技術的に一つひとつ学んでいる方には、学んだ概念を実際にどのように活用できるのか、その活用事例を垣間見る講義として受講するのがよいのではないかと思います。
受講レビュー 4
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平均評価 4.0
受講レビュー 1
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平均評価 4.0
4
全体的な内容には満足しています。 Codexを活用してプロジェクトを進める方法や、ループを活用して反復的にデータを収集する方法について、詳しく講義されています。 ただ、講義の準備をもう少ししていただけるとよいと思います。 講師の話し方が「〜구」「〜데」などの表現になっており、講義への信頼感があまり持てません。 また、進行中に画面を無言で上下にスクロールする場面が多くあります。 講義中にCodexが出力する値を確認する部分もありますが、内容を事前に確認したうえで説明していただけると、より受講しやすいと思います。 不満点を書きましたが、私にとって講義はとても役に立ちました。
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