高度なLangChainテクニック：RAGアプリケーションを極める (2026)

このコースは、Azure上でプロダクションレベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイしてきた実務経験に基づいて構築されています。 単なる簡易的な例題や個別のノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへと移行する際に直面する具体的な課題（データの取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイ、セキュリティなど）を詳しく解説します。 コース全体を通して、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャの決定理由を説明しながら、スケーラブルなシステムの中で各コンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、LangChainベースの完全なアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイするプロセスを通じて、インフラおよびアプリケーションレベルの現実的な問題を解決する自信を深めることができます。

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

このコースは、プログラミング初心者の方が短く集中的で実践的なレッスンを通じてPythonを学べるように設計されています。1日約15分の一口サイズのセッションで、Pythonの核となる概念を段階的に指導し、コーディングを親しみやすく、圧倒されにくいものにしています。 初心者が直面する一般的な学習障壁（構文、ロジック、問題解決に関する混乱など）を克服する支援をしてきた経験に基づき、明確さ、反復、そして実践的な練習を重視しています。各レッスンは前回の内容を基に構築され、実践的な演習と定期的な復習日によって強化されます。 30日間の終わりには、受講者はPythonの基礎を理解するだけでなく、コース全体で学んだすべての概念を結びつけて、自信を持って独自のコマンドラインPythonアプリケーションを構築できるようになります。

このコースで学べること 「LangGraph in Action」へようこそ。本コースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイを習得するための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基礎からフルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを具現化するために必要なスキルを身につけることができます。 コースのハイライト 状態ベースの設計：LangGraphの核心であるノードとエッジの概念を深く掘り下げ、構造化されメンテナンス性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理：チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探索し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー：ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）システムの構築、並列実行の実装、そしてマルチエージェントパターンの習得を目指します。 本番対応の開発：非同期操作やサブグラフについて学び、FastAPIとDockerを使用してフルスタックアプリケーションを作成します。 コースを終える頃には、強力な理論的理解だけでなく、オープンソースツールのみを使用して、あらゆる場所にAIエージェントをデプロイするための実践的なスキルが身についているはずです。時代の先端を行きたい開発者の方も、AIツールキットを拡張したい経験豊富なエンジニアの方も、このコースは急速に成長するAIエージェントの分野に必要な力を提供します。 実社会のアプリケーションでAIエージェントの採用が進む中、このコースは、実用的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイするための準備を整えます。さあ、一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけど正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと言葉に詰まる」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこのような方々のために作られました。 この講義はLLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのか説明できる基準を作ります。

"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！

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。

コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)なら、インストール不要でブラウザからあっという間に完成！ コーディングの文法学習はもう不要！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブへリアルタイムでデプロイする超高速の実践コースです。

シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。

『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。

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

AIの活用能力が給料を決めます。 毎日やっていた退屈な反復業務、今こそAIに任せましょう 「業務自動化のほぼすべて」は、コーディング知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を自動的に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な文書作業とデータ整理から解放され、他の人より一歩先を行く「AI仕事の達人」に生まれ変わります。

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座はAIがPythonだけの領域という偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、コーディング能力まで付与します。 OpenAI APIベースでAIアーキテクトとして成長しましょう。 AIライター、翻訳者、画家、コーディングパートナーなど様々なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成など核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作ります。 システムメッセージでAIの役割を付与し、有害コンテンツ検閲まで学びながら 既存Javaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

<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。

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。

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなすCursorと機能を拡張してくれるMCPでリードする方法！