2026年最新版Claude Code実践マスター：設計から実装・テスト・PRまでAI開発自動化

AIが「実装完了」と言ったら、そのまま信じますか？ Claude Code・Codexにリポジトリの把握から実装・テスト・レビュー・PRまで任せ、完了説明ではなく、承認範囲・実行エビデンス・変更リスクを根拠に結果を判断する2段階の講座です。

Codexにただ「作って」と頼んでいませんか？ 最初はうまく機能します。しかしプロジェクトが大きくなると、AIはファイルを間違って修正し、ルールを忘れ、同じミスを繰り返します。 この講義では、**最新のCodexを活用し**、コーディングを任せながらも、開発者が**設計・権限・コンテキスト・検証をコントロールする方法**を学びます。 **設計 → 計画 → 実装 → テスト → GitHub PR** 開発者の判断とレビューをもとに、この一連のプロセス全体にAIによる開発自動化を適用します。

退勤時間を早めるClaude業務自動化！ Claudeに質問するだけでなく、実際の業務を任せてみましょう。 Excel・文書・議事録・報告書・PPTなど、毎日繰り返す業務を自動化して退勤時間を早める方法を学びます。コーディングの知識がなくても簡単に実践でき、自分の業務にすぐ活用できる実務プロジェクト中心の講座です。

- Kaggleコンペ実践プロジェクト：データ探索から提出まで - チュートリアルの次は、本物のKaggleコンペを最初から最後までやってみよう Kaggleに登録し、タイタニックのチュートリアルまで終えたものの、いざ本物のコンペを前にすると、どこから手をつければよいのか分からず途方に暮れていませんか？他人のノートブックをコピーして提出するだけでは、「なぜ自分のスコアは上がらないのだろう？」という壁にぶつかります。 この講座では、実際のKaggleコンペに取り組み、データ探索、検証設計、特徴量エンジニアリング、モデリング、提出までを最初から最後まで一緒に進めます。コードを暗記するのではなく、「何を、なぜ試し、その効果をどのように検証するのか」というコンペにおける思考の流れを身につけていただきます。[ご自身のコンペ参加・受賞経験または実務経験を一言]

Claude Codeの核となる機能（MCP、Agents、Skills）を活用し、キウム証券APIベースの株式自動売買システムを最初から最後まで構築します。初心者の方でも大丈夫です。今すぐClaude Codeを始めてみましょう！

バイブコーディングの結果が何度も意図と異なってしまいますか？ 仕様駆動開発（SDD）とSpec Kitで目標・範囲・業務ルール・完了基準を定め、同じ仕様をClaude CodeとCodexに伝えて反復修正を減らす流れを学びましょう。

作ったサービスを、実際に動かしてみたことはありますか？ デプロイと可観測性、外部連携とキュー、ファイルと拡張、AI機能の運用まで。AIが作ったバックエンドを実際のユーザーに継続的に提供するには、ほかに何を決める必要があるのかを学ぶ第2回です。

画面上で変わったからといって、保存されたことになるのでしょうか？ サーバーの応答と保存、ログインと権限、AIの回答と性能、検証とデプロイまで。AIが作った画面を実際のユーザーに公開するには、何をさらに決め、確認しなければならないのかを学ぶ第2回です。

AIでMVPを作ることは、もはや難しくありません。 しかし、ほとんどのプロジェクトはその次の段階で止まってしまいます。 👉 機能は作ったけれど 👉 開発が継続しません なぜこのようなことが起きるのでしょうか？ 問題はコードではなく、 👉 AIが持続的に働ける「構造」がないからです。 --- この講義では、 すでに作成されたプロジェクトをベースに、 👉 AIが開発を続けていける構造を 👉 直接構築するプロセスを扱います --- 単にAIツールを使うのではなく、 * docs構造を作り * SSOTを定義し * チケット単位で開発を実行し * QAと反復構造まで繋げることで 👉 一つの「AI開発システム」として完成させます --- このプロセスを通じて 👉 人が直接コーディングしなくても 👉 開発が続いていく構造 つまり、 👉 AIをチームのように運用する開発システムを 👉 自ら作り、理解することができます --- この講義は 👉 自分のプロジェクトにすぐ適用できる構造を作りたい方 👉 AIで開発を始めたが、継続が難しかった方 👉 雰囲気でのコーディング（バイブコーディング）の先、次のステップへ進みたい方 のために構成されました。 --- 単に学ぶだけでなく、 👉 実行してみて 👉 実際に動作する構造を作り 👉 自身のプロジェクトに適用できる形で持ち帰る経験 を提供します。

TARSプロンプトエンジニアリングの原則に基づき、AIエージェントと協業して実践的なウェブサービスを開発するプロセスです。UI/UXコンポーネントの制作からCRUD機能、API連携、データ視覚化まで、フロントエンドとバックエンドを網羅するフルスタック開発の経験を積み、最終的に自身のアイデアを実行可能なMVPとして完成させます。

【作ろう！】ノードの接続に疲れて諦めたことはありませんか？ 「Slackに毎朝のブリーフィングを作って」——この一言で十分です。 Claude Codeが設計し、n8nサーバーが24時間代わりに動かします。 【運用しよう！】n8nの導入は簡単だったけれど、管理に途方に暮れていたなら、この講義が答えです。 「すべてコンベンション（規約）通りに整理して」——数十個のワークフローが一瞬で整頓されます。 生成・整理・モニタリング・バックアップ、すべて自然言語で運用します。

AIに回答してもらったけれど、仕事は相変わらず自分でやっていませんか？ Claude Codeの基本的な使い方から、アプリ作成、Instagramのカードニュース自動化、競合他社のSNS調査まで。画面を見ながら実際に操作して学び、自分の業務に応用する方法を身につけます。デスクトップアプリを中心とした入門編11本と、実際の業務演習を収録しています。

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が作業するたびにプロジェクトWikiに決定事項とその理由を自ら残させ、そのWikiを守り、数か月後も壊れないよう点検します。開示通知ボットを実際に作り、事故が起きるたびにルールを一つずつ定めます。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

AIが作成したSQLがエラーなく実行されたからといって、正しい結果とは限りません。1行の意味・値・検索・集計・変更・同時リクエストにおいて欠けている基準を見つけ出し、AIにどのようなデータルールを伝え、どのような根拠で結果を検証すべきかを学びます。

流出した51万行のClaude Codeソースコードをもとに、AIコーディングツールの内部動作の仕組みを掘り下げます。コンテキスト管理、メモリ処理、プロンプト伝達メカニズムを理解し、これを実際の開発ワークフローに適用するバイブコーディングの実践方法を学びます。

AIが作った画面、見た目はそれらしいけれど、最後まで使えるでしょうか？ HTML・CSS・JavaScript・状態・入力・遷移における抜けている条件を見つけ出し、AIにどのような画面条件を伝え、どのような根拠で結果を検討すべきかを学びます。