（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）が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュアコーディングの概念を習得した上で、ウェブサービスセキュリティを中心に解説します。OO大学主催の特別講義として行われた内容です。160を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提供し、実務ですぐに活用できる核心的なテーマや手法をピンポイントで学べるように構成されています。

この講義は、大規模言語モデル(LLM)や生成AI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。 基礎理論から実践技法、そして最新の応用事例とセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースのサービス開発者・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。

LLMが必要な理由と技術的背景及び基本概念を説明します。

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

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、検証に至る開発プロセス全体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、生き残り、成長できるようにします。

問題化(Problematization)は、問題提起、問題づくりなどとも訳される用語です。そして問題設定や問題定義とも訳すことができます。要求事項や常識のような既知の事実に対して新しい観点から疑問を投げかけ、問題を定義し、この問題を解決する方式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、まだ開発分野では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ことです。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なければなりません。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要求の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要求を明確な問題に変える力があってこそ、不要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの本当のニーズを正しく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」を訓練できるよう支援します。

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。

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。

「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。

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

👨‍🍳 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。🍽️

コーディングのための基本プロンプトパターンと、人工知能を活用するための高度なAPIプロンプトパターンを紹介します。

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可能にする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、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

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。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。

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。

LLMが必要な理由と技術的背景及び基本概念を説明します。

LLMの基礎理論、LangChainとRAGの核心的な技術をマスターする講義です。LLMの基礎から実務で使われる最新AI技術を簡単に学ぶことができます!

サービス プランナーとして就職準備中の方、転職準備中の方、またはジュニア プランナーとして現在働いている方のためのクラスです。業界で曖昧に混用されている用語により、毎回コミュニケーションに苦労したあなたのために準備しました。 企画、デザイン、開発用語からビジネス用語まで! IT 業界で一般的に使用される用語を説明します。

様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。

ChatGPTをうまく活用して、企画業務のアシスタントを1人雇用してみてください。皆さんの退勤時間が早まり、高い成果を通じて年俸向上の喜びを味わえるでしょう。

実装したいアプリ/ウェブアイデアはあるが、アプリサービス企画経験がなく、どのように始めなければならないのか幕を開けたスタートアップ代表、短期間に企画を体系的に学びたい実務者、キャリアの企画業務プロセスとノウハウを学びたいジュニア企画者とも専門家ができるようにフィグマを活用した新しい企画方式とPM 17年次の業務スキルを基礎からじっくりお知らせします。

B2Bプロダクトを作成しながら、これを扱うコンテンツがないので、苦しくなりませんでしたか？ B2BとB2Cのプロダクトの共通点と、違いを映画の実際のキャリアに基づいて分かりやすく説明しましょう。

ゲーム事業PM就職志望生徒のための実務ガイドブックです。 事業PMが行う業務範囲から始まり、BM分析と改善提案書、イベント企画書、 運営ツールの企画、指標設計と分析など、実務コンセプトとポートフォリオ作成方法をお知らせします。

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。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

SQLやPythonを「勉強」する代わりに、今すぐ自社のサービスやビジネスの成長に必要な問いを立て、即座に「分析 → インサイト → 実行戦略」まで導き出す方法を学びます。 私は現職のテックリードとして働きながらPO（プロダクトオーナー）の役割も兼務することになり、グロースデータ分析が必要になりました。そこでこの手法を実際の業務に取り入れ、意思決定と実行のスピードを大幅に改善しました。この講義では、実務ですぐに使える質問テンプレートや、ファネル・転換・離脱分析を通じたアクションの導出まで、そのまま真似するだけで適用できるように整理しました。

"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に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、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の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はこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 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を作る達成感を直接感じてみてください！

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！

情報過多の時代、今は「たくさん知っていること」より「わかりやすく伝えること」が本当の競争力です。 この講義は単に文章を整える方法を超えて、情報の洪水の中から核心を見抜き、それを相手の目線に合わせて伝える「コミュニケーション設計能力」を養います。 全7講、56分のコンパクトなカリキュラムで構成されています。理論ばかり並べる退屈な講義はさようなら!実際の事例(Before/After)中心のトレーニングを通じて、受講後、皆さんは組織内で最もコミュニケーション上手な「情報伝達の専門家」に生まれ変わります。

この包括的なコースでは、Cursor AI、Claude Code、v0、ChatGPT、ReplitといったAIツールを駆使して、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から、フロントエンド・バックエンド開発、データベース連携、デバッグ、そしてデプロイまでを網羅しています。初心者の方はもちろん、AIを活用して実際のWeb・モバイルアプリを迅速かつ効率的に構築したいすべての方に最適です。

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。

ゲーム企画、サービス企画、事業PM職群で扱う業務人 運用ツール＆バックオフィスとデータ分析企画に関する実務講義です。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

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！