（企画者のための）LLMの限界と将来展望

セキュアコーディング(Secure Coding: セキュリティコーディング)が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュリティコーディングの概念を習得した後、Webサービスのセキュリティを中心に説明します。OO大学主催の特別講義として行われた講義でした。160個を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提示し、実務ですぐに使える核心的なテーマとテクニックをピンポイントで分かるようにします。

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

生成型人工知能(生成型AI)の一種であるLLMを基盤として作るアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と方法を身につけることができます。

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る全体的な開発プロセスを理解できるようにすることで、AI時代に必要なフルスペクトラム（Full-Spectrum）能力を身につけて生存し、発展できるようにします。

この講義は大規模言語モデル(LLM)や生成型人工知能を効果的に活用するための核心技術であるプロンプトエンジニアリングを体系的に学習する過程です。 基礎理論から実戦技法、そして最新応用事例とセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースサービス開発者・データサイエンティスト・AI企画者すべてに実質的な助けを提供します。

問題化（Problematization）は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。 問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核となる、「読まれる名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前がコラボレーションの始まりです。

👨‍🍳 コードを料理するように、きれいに、美味しく！ 『クリーンコーディング』は、料理に例えてクリーンコーディングを楽しく学ぶ料理人のような開発者のコード料理教室です。🍽️

自然言語処理技術の出発点から始まり、最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された多様な言語モデルを詳細に説明します。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装できるようにする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て人工知能裁判官を作る方法を探求します。

LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念について説明します。

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念について説明します。

LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。

生成型人工知能(生成型AI)の一種であるLLMを基盤として作るアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と方法を身につけることができます。

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

ブラックコンシューマーに対する正確な理解に基づき、適切な対処法と戦略を習得することで、効果的にブラックコンシューマーに対応できるようになります。また、サービス担当者の専門性を高め、職務満足度を向上させられるよう設計されています。

製品を作りながら日々悩んでいる人々のためのブックトークです。『失敗を通過する仕事』の著者パク・ソリョンとインフラーンCTOヒャンロ(イ・ドンウク)が、Publy・Careerly(キャリアリー)の成長と失敗をもとに、製品を作る人々が毎日向き合う決定と悩みについて語ります。

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

LLMの基礎理論、LangChainとRAGのコア技術をマスターする講座です。LLMの基礎から実務で使える最新のAI技術を簡単に学べます！

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

UT（ユーザビリティテスト）とユーザーインタビューをすれば良いことはわかりますが、いざどうするのか分からない場合は、この講義で自信を得てください！

この講義では、IT/テクノロジー分野でサービスを企画するためのサービス企画およびデザインの方法論、およびサービス企画者が備えておくべきさまざまなソフトスキルについて説明します。最後に、AI音声認識サービスを例に、サービス分析まで行う初心者向けのUXサービス入門講義です。

本講座では、AIプロダクトを企画しデザインする際に必要となるUX原則と実践的なノウハウについてお伝えします。ユーザー価値中心のAI活用法、AIを活用したUX企画およびデザイン方法、日常の中のデザイン事例から学ぶ核心的なUX原則と理論、より良い体験を提供するためのUXリサーチおよびデータ分析法について学びます。

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

今、AIの力で誰でも簡単にアプリを企画し、UIを描けます！ コーディングを知らなくても、UI経験がなくても大丈夫です。Claude、ChatGPTのようなAIツールがあなたのアイデアを現実のものにします。たった数回の質問だけでターゲット顧客を分析し、アプリの構造を設計し、さらにはUI画面まで自動で生成できます。 この講座では、Figmaを初めて触る方も、基礎から段階的にお伝えします。手描きでなくともHTML to Designプラグインで既存のウェブサイトUIを一括で取り込め、Google Stitchやreaddy.aiのようなAIツールで数秒で完成度の高い画面を作成できます。 起業を夢見る方、プランナーへの転身を考えている方、開発者とコミュニケーションを取りたい方、全ての方にぴったりの講座です。複雑な理論ではなく、すぐに使える実践的なノウハウだけを厳選してお伝えします。これからはアイデアさえあれば誰でもアプリサービスを企画できます！

「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を作ってみる第一歩！」 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、モデル読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新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がこのように動くんだな」という感覚を掴むことができます。 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を作ってみる達成感を直接感じてみてください！

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

仕事をよりよくしたいデザイナー、サービス企画者、PMなら必須講義！デジタルプロダクト、産業、ユーザーのジャーニー別にどんなことを知るべきかを実際の事例に基づいてお知らせします。

この包括的なコースでは、Cursor AI、Claude Code、v0、ChatGPT、ReplitなどのAIツールを使用して、あらゆるフルスタックアプリケーションを構築する方法を学びます。コーディングの基礎、フロントエンドおよびバックエンド開発、データベース統合、デバッグ、デプロイメントを習得できます。初心者の方や、AIを活用して実際のWebアプリやモバイルアプリを迅速かつ効率的に構築したい方に最適です。

AI技術とUXデザインが結合するAX時代、プロダクトチームはどのような戦略で顧客体験を設計すべきでしょうか？ 17年キャリアの大企業責任研究員であり、HCI博士出身の知識共有者が最新トレンドと活用事例、研究結果に基づいてお教えします。