（企画者のための）LLM応用サービス事例分析

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コースです。 基礎理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・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企画者のすべての方々に実質的な助けを提供します。

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。

LLM企画、LLM応用企画担当者のために、LLMが必要な理由と技術的背景およ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）な能力を備え、生き残り、発展できるようにします。

問題化（Problematization）は、問題提起、問題構成などとも訳される用語です。また、問題設定や問題定義と訳されることもあります。要望や常識といった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、そ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。問題化はすべての開発の出発点であるべきですが、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ための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なければなりません。しかし、ほとんどの場合は曖昧な要望という形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要望を明確な問題へと変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、コラボレーションを円滑にし、ユーザーの真のニーズを正しく把握することができます。この講義では、実践的な事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練できるようサポートします。

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AI（ジェネレーティブAI）の一種であるLLMを基盤とした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」の概念と手法を習得できます。

「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の限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を探究します。

LLMの限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

生成AI（ジェネレーティブAI）の一種であるLLMを基盤とした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」の概念と手法を習得できます。

機能開発ではなく、 問題定義・選択・実行のリズムを再設計する実務中心の講義です。 実務PO/PM、リードPM、組織内教育を検討されている方を対象としています。

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。

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。

"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！

きれいなランディングページはたくさんあります。しかし、コンバージョンにつながるページは違います。 CTRとCVRを基準に設計する、コンバージョン中心のランディングページデザイン講座です。 感覚ではなく、根拠と構造に基づいてクリックとコンバージョンを設計する方法を扱います。

もうデータ分析にSQLやPythonの勉強は必要ありません。周りがみんなClaude Codeを使っている中、一人で古いやり方で分析していませんか？すでに多くの企業では、Claude Codeを利用して、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投げかけ、即座に「分析→インサイト→実行戦略」まで導き出すAIデータアナリスト・アシスタントを作っています。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が、この手法を実際の業務に適用することで、意思決定と実行のスピードを大幅に改善しました。この講座では、Claude Codeを実務ですぐに使える質問テンプレートから、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皆さんの実務に直結して活用できるように構成しています。

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。

AI企業レビューを通じて、AI技術が私たちの現在と未来をどのように変えていくかを様々な事例を通して見ていきます。 AIプロジェクトを推進するために必要な要素を検討することで、来たるべきAI Transformationを準備します。

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。

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。

IRデッキを作成したものの、「説得力に欠ける」というフィードバックを受けたことはありませんか？ ほとんどの問題はデザインではなく、メッセージの構造にあります。 実際のIRデッキ設計の経験に基づき、投資家視点でのストーリー設計基準をまとめました。 ビジュアルを超えて構造を設計する、実務型デザイナーへと成長するための授業です。

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

桃園の誓いから三国統一まで、ストーリーの中の「3の法則」が適用された300の事例を600ページのPDFで精密分析。 - 完璧な構造化：すべてのエピソードを [原文引用 - Rule of Three分析 - ビジネスへの適用] フォーマットで標準化し、圧倒的な読みやすさを提供。 - 膨大なアーカイブ：184年の黄巾の乱から280年の統一まで、100年の歴史における核心的なマイルストーン300個を漏れなく整理。 - 実践的な活用性：単なる読み物にとどまらず、企画書、講義案、組織管理の戦略的根拠として即座に引用可能なNon-Exclusiveデータ。

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。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を探究します。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

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。