カスタムLLM作成:初心者のためのRAG基礎概念からマルチモーダル・Agent実習まで
HappyAI
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。
入門
Python, vector-database, LLM
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・レポート・PPTなどの反復業務を自動化し、自分の業務に合わせて再活用する方法を学びます。コーディングの知識がなくても取り組める、実務プロジェクト中心の講座です。
受講生 101名
難易度 入門
受講期間 7か月
学習した受講者のレビュー
5.0
HellSage
週末に一気に進めて、最後まで受講しました。 講義時間は3時間9分と書かれていますが、あれこれ試しながら進めていると、時間はあっという間に過ぎます。 講義紹介にも書かれていますが、この講義の良いところは、未経験者を対象に、インストールや準備の手順を簡単かつ簡潔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るところです。 例題を見ていると、どんなものが役に立つのかをよく考えて作られていることも伝わってきます。 短い自動化の例題の中に、あなたが求めているものが一つはあるでしょう?というような印象も受けました。 最近、いくつかClaudeの講義を見ましたが、これから初めて始める方にとって、この講義ならではのメリットははっきりあります。そういう方におすすめします。
5.0
보물섬
まだ全講義を受講し終えてはいませんが、目次を見ると私にとってまさに必要な内容ですね。 序盤だけ聴いてみましたが、今のところ難しさもなく、内容がよく頭に入ってくる感じです。後半の内容も同じような感じだと嬉しいです。
5.0
Soon ho Jeong
まだ初心者で慣れていませんが、わかりやすく説明してくださったので理解できました。
Claudeを活用した高度なデータ分析および処理自動化ワークフローの設計
探索・計画・実装・検証に基づくAI自動化システムの設計および問題解決能力
議事録・報告書・Excel・PPTなど、10種類以上の実務自動化事例を適用
データ分析、レポート、n8n連携など、さまざまな実務シナリオにAI自動化を適用
※講義は継続的に更新され、
コンテンツの拡充に伴い販売価格が調整される場合があります。
✅ Claudeに実際の業務を任せ、成果物まで自分で作成できるようになります。
✅ 反復作業を減らし、毎回同じことを繰り返さずに済みます。
✅ 学んだ例を自分の業務に合わせて変更し、自分だけの自動化として活用できます。
質問し、要約し、文章を書く作業は
今やAIがかなり上手にこなします。
しかし、実際の業務自動化は少し異なります。
単に質問して回答を得るだけでは
毎日繰り返される作業が自動的に減ることはありません。
Excel・CSVの整理とデータ分析
複数の文書を要約・整理
繰り返し行うレポート作成
Web資料の調査・整理
レポートに基づくPPT作成
フォルダ整理から複数のExcelファイルの集計、売上分析・検算、経費精算まで実際に行います。
音声書き起こしを議事録にまとめ、契約書の確認から業務報告書の作成までつなげます。
Web資料や記事を収集し、必要な内容だけを整理してレポート・インサイトメールにまとめます。
レポートをプレゼンテーション資料に変換し、希望するデザインのPPTとカードニュースまで作成します。
会社の資料や業務知識を記憶し、質問に答えるLLM Wiki・AI業務アシスタントを作成します。
販売データの予測・バックテストから、決まった時間に実行される通知や業務ルーティンまで自動化します。
私は企業や大学でAIを教え、
企業の役員・実務担当者向けの研修やAIプロジェクトを進める中で
現場で似たような質問を何度も耳にしました。
だからこの講義では、Claudeの機能を単に紹介するだけではありません。
実際の現場で頻繁に必要となる業務をプロジェクトとして構成し、
学んだ内容を自分の業務に合わせて応用する方法まで盛り込みました。
Excel・ドキュメント・ファイル・Webのような
会社員が頻繁に繰り返す業務を中心に実習します。
AIに質問して終わりではなく
分析 → 整理 → 報告書 → PPTまで完成させます。
例題をそのまま真似するだけで終わらず
業務を分け、指示し、実行し、検証する方法を身につけます。
1.実務中心の多様な業務自動化プロジェクト
Excel・文書・ファイル・Web業務など、実際の会社員が頻繁に行う業務を中心に構成しています。単なる例ではなく、実務ですぐに応用できるプロジェクトを実際に進めてみます。
2.Claude一つで業務の開始から成果物まで
ファイルを読み込み、データを分析し、資料を調査し、レポートやPPTを作成するプロセスまで。複数の段階にわたる業務をClaudeに任せる方法を学びます。
3.本当の自動化は自分の業務に合わせて変更できなければなりません
例題をそのまま真似するだけでは終わりません。業務を分解し、AIに指示し、結果を検証する流れを身につけ、新しい業務にも自ら自動化を適用できるよう構成しました。
本講座では、Claude を使用して反復的な実務業務を体系的な4段階のプロセス(探索・計画・実装・検証)で自動化する方法を詳しく解説します。コーディングなしでも実際の業務にすぐ適用できる自動化フローを、自ら設計・実装する能力を身につけられます。
議事録の要約やレポート作成、Excelデータの整理、領収書の経費処理、ウェブ資料の調査レポート作成など、Claudeの4つの作業モードを活用した10以上の実務自動化プロジェクトを実際に体験し、すぐに業務へ応用できます。
散らかったフォルダの整理から、個人に合わせたAI業務アシスタントの構築まで、Claudeを活用した自動化ワークフローの設計と、LLMベースの自分だけのAIアシスタントの作り方を詳しく扱います。授業で提供されるすべての例とコードを通じて、実践中心で学習できます。
実習環境
講義ではClaudeアプリと
VS CodeのClaude AI拡張プラグインを使用して実習します。
前提知識および注意事項
反復的な業務の自動化に関心のある会社員および実務担当者
Excelや報告書作成などの実務経験があると、より効果的です。
AI活用の経験がなくても大丈夫です。基礎から学びます。
学習資料
実習に必要なClaude活用例を提供します。
講義内容をもとに、自分だけの自動化ルーティンを設計できます。
ClaudeアプリとVS Codeを活用して実習します。
Windows・Macどちらでも可能です。
コーディング経験がなくても大丈夫です。
Excel・文書・報告書などの基本的な業務経験があれば、より簡単に活用できます。
演習に必要なサンプルファイルと資料を提供します。
学んだ内容をもとに、自分の業務に合った自動化フローを自分で作成できます。
毎月、実際の業務ニーズを反映した自動化事例を1~2件追加する予定です。
コンテンツの拡充に伴い、価格は段階的に引き上げられる場合があります。
今受講すれば、現在の価格で今後のアップデートコンテンツも引き続きご利用いただけます。
9月中に受講レビューを投稿すると、AI基礎理論の講義を無料で提供します。
学習対象は
誰でしょう?
定型的な文書作業や報告書作成が多い会社員
データ分析、処理、レポート作成などの複合的な業務をAIで高度化しようとする会社員
AIを業務に活用してみたものの、毎回同じ説明を繰り返すのは非効率だと感じている実務担当者
Excelデータの整理や議事録の作成など、さまざまな業務を一人でこなすフリーランサーおよび個人事業主
単純な反復自動化を超えて、AIを活用した実務上の問題解決およびシステム構築能力を高めたい企画者、開発者
前提知識、
必要でしょうか?
ChatGPTなどの生成AIツールを1回以上使用した経験
Excel、Word、PPTなどの基本的なオフィスソフトの操作能力
自動化したい反復業務に対する明確な理解と実務経験
5,560
受講生
335
受講レビュー
54
回答
4.5
講座評価
12
講座
AI工学博士・AIソフトウェア学科兼任教授・ハッピーAI代表
こんにちは。
自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)を中心に、AIの研究・開発・教育に携わっているイ・ジンギュです。 and I research, develop, and teach AI, focusing on natural language processing (NLP) and large language models (LLMs).
人工知能専攻の工学博士号を取得し、自然言語処理とLLMを中心に研究してきました。 and have conducted research primarily in natural language processing and LLMs.
現在AIソフトウェア学科の兼任教授として自然言語処理やコンピュータービジョンなどのAI関連科目を講義しており、生成AI専門企業ハッピーAIを運営しています。
政府出資研究機関で自然言語処理・ビッグデータ分析の研究員として勤務した後、AI専門企業の開発者を経て、現在は企業や公共機関のAIプロジェクトと教育に携わっています。
SamsungSDS、KT、現代ウィア、ソウルデジタル財団など、さまざまな企業・機関で生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、ファインチューニングに関する研修やプロジェクトを実施してきました。
また、文書・アンケート・レビュー・報道・政策・学術データなど、さまざまな非構造化データを対象に自然言語処理とテキストマイニングの研究を行い、医療・政策・環境・法学・経済・教育など、幅広い分野の研究・分析プロジェクトを経験してきました。
AIソフトウェア学科兼任教授
自然言語処理
コンピュータビジョン
生成AI
データマイニング
工学博士(人工知能)
大規模言語モデル(LLM)・Agent研究
Happy AI代表
生成AI・LLM・RAG・AI Agentの研究開発および教育
政府出資研究機関の研究員
自然言語処理・ビッグデータ分析
AI・ビッグデータ専門企業の開発者
AIコラムニスト
生成AI、LLM、RAGおよびAI技術に関する寄稿
生成AIおよび大規模言語モデル(LLM)
RAG · プライベートLLM
AIエージェント・Agentic AI
LangChain・LangGraphベースのAIアプリケーション
LoRA・QLoRAベースのLLMファインチューニング
自然言語処理(NLP)・テキストマイニング
AIを活用したデータ分析および業務自動化
サムスンSDS – LangChain・RAGベースのLLMプログラミング
KT – LLM/sLLMアプリケーション開発
ソウルデジタル財団 – LLM理論およびRAGチャットボット開発
現代ウィア – 生成AI・AX研修
ソウル科学技術大学 – Pythonベースのテキスト分析
京畿大学 – ChatGPT活用Python
檀国大学校 – ビッグデータ専門家課程
Private LLMベースのRAG文書検索・チャットボット構築
社内ネットワーク環境におけるPrivate LLMソリューション開発 in an internal network environment
LLMファインチューニングおよびInstruction Tuning
AI Agentベースの業務プロセス設計
自然言語処理・テキストマイニングに基づく研究・分析
アンケート・レビュー・報道・政策・学術データのAI分析
自然言語処理・LLM関連の国内外における学術研究の実施
LLMバイアスの測定および緩和に関する研究
NLP・テキストマイニング分野の論文多数
AI関連の特許およびソフトウェアの研究開発経験
著書 『ChatGPTと学ぶ株式データ分析』
AI技術は急速に変化しますが、核心原理を理解すれば、新しい技術もはるかに早く習得できます。
講義では、単に機能やコードを真似することよりも
「何なのか → なぜ必要なのか → どのように動作するのか → 実際にどこで活用するのか」
明確に理解できるように説明することを最も重視しています。
複雑なAI技術を難しく説明するのではなく、
初めて触れる方にも全体の構造を理解し、実際の業務やプロジェクトに適用できるようお伝えします。
ホームページ
https://happyaidata.kr
YouTube
https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
GitHub
https://github.com/leejin-kyu
※ クモンPrime専門家
全体
40件 ∙ (3時間 48分)
講座資料:
全体
15件
4.7
15件の受講レビュー
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
5
週末に一気に進めて、最後まで受講しました。 講義時間は3時間9分と書かれていますが、あれこれ試しながら進めていると、時間はあっという間に過ぎます。 講義紹介にも書かれていますが、この講義の良いところは、未経験者を対象に、インストールや準備の手順を簡単かつ簡潔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るところです。 例題を見ていると、どんなものが役に立つのかをよく考えて作られていることも伝わってきます。 短い自動化の例題の中に、あなたが求めているものが一つはあるでしょう?というような印象も受けました。 最近、いくつかClaudeの講義を見ましたが、これから初めて始める方にとって、この講義ならではのメリットははっきりあります。そういう方におすすめします。
貴重な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りいただければ、確認後にLLM理論講義を公開いたします。ありがとうございます!
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
まだ全講義を受講し終えてはいませんが、目次を見ると私にとってまさに必要な内容ですね。 序盤だけ聴いてみましたが、今のところ難しさもなく、内容がよく頭に入ってくる感じです。後半の内容も同じような感じだと嬉しいです。
大切な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講座を公開いたします。ありがとうございます!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
理解しやすく、内容も素晴らしいです。
貴重な受講レビューを残していただき、ありがとうございます!😊 内容が分かりやすかったとのこと、大変嬉しく思います。これからも実務に役立つ良い講義でお応えしていきます! 受講レビューイベントへの参加確認のため、Inflearnのニックネーム、加入メールアドレス、受講レビューのキャプチャを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講義をオープンさせていただきます。ありがとうございます!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
第4講のVS Codeの授業に関する資料はどこにありますか?
こんにちは!😊 第4講「フォルダを整理する」の実習は、別途用意された例題資料を使う形式ではなく、受講生の皆さまが整理してみたいPC内のフォルダを任意に選び、そのまま実習していただく形になっています。 そして、心温まる受講レビューをお寄せくださり、本当にありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、以下の3点を[leejinkyu0612@naver.com](mailto:leejinkyu0612@naver.com)までお送りいただけましたら、確認後にLLM理論講義を公開いたします。 * インフランのニックネーム * インフラン登録時のメールアドレス * ご記入いただいた受講レビューのスクリーンショット ありがとうございます!
メールを送りました^*^
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
まだ初心者で慣れていませんが、わかりやすく説明してくださったので理解できました。
貴重な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講義を受講できるようにいたします。ありがとうございます!
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