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。

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します。

プロンプトエンジニアリングの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網羅し、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべてに実用的な助けを提供します。

問題を「構成する思考」を訓練するように助けます。

認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAGの性能を改善する方策を提示します。従来のRAG性能向上手法の限界を超えるため、認知負荷という思考の枠組みを適用し、さまざまな手法を統合します。

「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心、「読める名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前が、共同作業の始まりです。

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。

C言語の基本概念と基本文法を素早く理解することができます。

様々なクリーンコーディングの手法を提示します。

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始まりから最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された、多様な言語モデルについて詳細に説明します。

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

LLMの限界と限界克服のための最新技術、そして展望される未来技術について探求します。

LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。

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。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

初心者の講師がデジタルコンテンツビジネスクリエイターに再認識することは、より多くの学習者に近づく機会を提供し、AIを活用した教育コンテンツの制作と管理を通じて、教育の質と効率を高めることができます。この講義では、AIツールの使い方やデジタルコンテンツビジネス開発の実践など、講師が新しい技術を活用して学習者の学習経験を豊かにする方法を教えます。

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。

[この講義が解決する問題] - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界 - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定 - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実 [この講義で学ぶこと] 1. AI時代の企画プロセス再設計 - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機） - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達 - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ 2. PMのためのAIエージェント設計 - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則 - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造 - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計 3. 自分だけのAIチーム構築 - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース） - Skillで反復業務をワンコマンド自動化 4. 付随業務の自動化実践 - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成 - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証 - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化 --- このような方におすすめです - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者 - AIを業務ツールとして適切に設計したい方 - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方 - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者 [前提知識] - なし。インストールから設定まで最初から案内します。 - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。 [受講後の変化] - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する

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！

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。

弊社の「実際の現場でのやり方」であり、入社する企画者や開発者のための「オンボーディング用動画」を公開します。デザイナーなしでサービス画面をデザインした後、Figmaを知らなくても画面UX Flowを作成し、プロトタイプを作る方法を教えます。弊社がサービス企画時に素早くプロトタイプを作成し、迅速な意思決定と必要な機能の確定を行い、フロントエンド開発に活用することで、生産性を最大化して業務を進めている方法です。反応が良ければ、他の「現場流」の講義もアップロードします。