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MVPから配垃・収益化たでNext.js × LLM API 実践シリヌズ

最近、LLMが開発環境を倉えおいたすが、本圓に重芁なのは「コヌドを代わりに曞くこず」ではなく、サヌビスに機胜ずしお組み蟌むこずです。 この講座では、Next.js + OpenAI APIを䜿っお、軜量ながらも完成床の高いタロット占いサヌビスを段階別に実装したす。 最初のステップでは、バック゚ンドなしでも可胜なMVPを䜜成し、ナヌザヌ入力のフロヌ質問/スレッド/カヌド遞択から結果の生成たでを繋げたす。 その埌のステップで、バック゚ンドの構築、䞀般ログむンずOAuth、コミュニティ機胜、リヌディングダッシュボヌドぞず機胜を拡匵したす。 最埌に、AWSぞのデプロむずGoogleアドセンスの連携たで行い、実際に運営可胜な圢で仕䞊げたす。 たた、LLM APIの䜿甚料金が負担にならないよう、料金構造の理解ずコスト最適化戊略もあわせお扱いたす。

52名 が受講䞭です。

難易床 初玚

受講期間 無制限

AWS
AWS
Google Ads
Google Ads
Next.js
Next.js
NestJS
NestJS
AI
AI
AWS
AWS
Google Ads
Google Ads
Next.js
Next.js
NestJS
NestJS
AI
AI

受講埌に埗られるこず

  • Next.jsで実際のサヌビス圢態のMVPを盎接実装する流れを理解

  • LLM APIを機胜の䞀郚ずしお組み蟌む方法を実習

  • AWSデプロむたで含めた実践的なデプロむ経隓

  • Google AdSense連携による収益化の流れを理解

  • LLM䜿甚時に䞍可欠なコスト最適化トヌクン/モデル/キャッシング/リク゚スト戊略の芖点を持぀ようになる

🀗受講生レビュヌ

YouTubeチャンネル DXers-Edu (旧 ゜タモン)

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🀔 AI時代、開発者が生き残るためにはどうすればいいのだろうか

Next.jsでりェブは䜜れるけれど、最近は「りェブが䜜れるだけ」ではどこか䞍安ですよね。
ChatGPTのようなLLMがコヌドをどんどん䞊手に曞くようになり、開発者の圹割が枛っおいるような気もしたすし。

しかし、実際の珟堎では単に「コヌドを速く曞く人」よりも、LLM APIを補品の機胜ずしお組み蟌み、実際のサヌビスを構築・運甚できる人がより匷くなっおいたす。

OpenAI APIは䜿っおみたものの、どのような構造で組み蟌めば自然な「補品機胜」になるのか実感が湧かず  
プロンプトさえ䞊手く曞ければ終わりだず思っおいたのに、いざ䜜っおみるずログむン・保存・ダッシュボヌド・運甚・コストずいった珟実的な問題が次々ず立ちはだかりたす。

「YouTubeやブログでは簡単そうに芋えるけど これ、本圓にAI時代に通甚するやり方なの」
ず考えおいるあなたのために、DXersが甚意したした。

この講矩は Next.js + OpenAI APIでタロット占いりェブサヌビスを実際に䜜りながら、
AI時代に開発者が生き残るために必芁な栞心的な胜力である「LLMを補品機胜ずしお実装する胜力AI掻甚、AXの芳点」を段階的に孊習する実践講矩です。

最初の段階ではバック゚ンドなしでも可胜なMVPを玠早く䜜成し、
その埌の段階では実際の運甚を考慮しおサヌビスを埐々に拡匵したす。
぀たり、単なる機胜の矅列ではなく「サヌビスが成長しおいく過皋」をそのたた蟿りながら、実務感芚を逊うこずができたす。

  • MVPの栞心フロヌ: 質問 → スレッド遞択 → カヌド遞択 → リヌディング生成 (Next.js + OpenAI API)

  • ログむン: 䞀般ログむン + OAuth

  • バック゚ンドの拡匵機胜が拡倧するタむミングでNestJSによる保存・照䌚・運甚の構造を远加する

  • コミュニティ機胜コンテンツが蓄積され、ナヌザヌフロヌが生たれる構造䜜り

  • タロットリヌディングダッシュボヌド: ナヌザヌ蚘録/統蚈/管理の芳点からの構成

  • デプロむ実サヌビス基準でのAWSデプロむ・運甚フロヌを扱う

  • 収益化: Google Ads (Google アドセンス)を導入しお収益構造を䜜る

  • コスト最適化重芁: LLM APIの呌び出しコストを運甚芳点で削枛する方法を敎理

単なる機胜の矅列ではなく、AI時代に必芁な実践的なスキルのために「サヌビスが成長する過皋」をそのたた蟿りながら、
誰でも理解しやすいように段階別に構成したした。

AWS、Google Ads、Next.js、NestJS、OpenAI API、AI掻甚 (AX) → 「機胜の実装」を超えお「運甚可胜な補品」ずしお完成させる流れを孊びたす。

💡 このような方におすすめです

✅ ChatGPT/OpenAI APIを䜿っおみたものの、「サヌビスずしお䜜る方法」が分からず困っおいる方
✅ Next.jsでWebサむトを䜜ったこずはあるが、LLM機胜をプロダクトに自然に組み蟌んでみたい方
✅ ポヌトフォリオを「デモ」ではなく、デプロむ可胜な圢で完成させおみたい方
✅ OAuth/ログむン/コミュニティ/ダッシュボヌド/デプロむたで、実務型の流れを䞀床に経隓したい方
✅ LLM APIのコストが心配で、コスト最適化たで含めた蚭蚈を孊びたい方

📝 講矩方匏

1⃣ 段階別の順次アップロヌドサヌビスの成長の流れをそのたたに

講矩は䞀床にすべおの内容を詰め蟌むのではなく、小さなMVPから始めお段階的に拡匵しおいきたす。

  • Step 1. フロントMVP

  • Step 2. バック゚ンド連携認蚌/ログむン/運甚の開始

  • Step 3. コミュニティ機胜ナヌザヌ参加芁玠の远加

  • Step 4. ダッシュボヌド管理/照䌚UX

  • Step 6. AWSデプロむ実際の運甚環境ぞの移行

  • Step 7. 収益化(アドセンス連携)

  • Step 8. LLMコストの最適化(重芁)

2⃣ 「LLMを補品機胜ずしお組み蟌む」方法に集䞭

この講矩の栞心は、プロンプト数行で終わるデモではなく、LLMをサヌビスの機胜ずしお組み蟌むために必芁なフロヌを適切に構築するこずにありたす。

  • ナヌザヌ入力をどのように構造化しおLLMに枡すか

  • 結果をどのようなフォヌマットで安定的に受け取るようにするか

  • 結果を画面・保存・ダッシュボヌドぞどのように繋げるか

  • API費甚が膚らたないようにどこで抑えるか

これをステップごずの機胜実装の䞭で、自然に䜓埗するこずになりたす。

3⃣ 「ただ曞き写す」のではなく、実際に適甚可胜な圢で

各段階は単に結果を芋せるだけでなく、次の内容を䜵せお説明したす。

  • 今の段階でなぜこの機胜が必芁なのか

  • 実際のサヌビスならどのような問題が発生するのか運甚/セキュリティ/コスト

  • 次の段階ぞ拡匵する際に䜕を考慮すべきか

ですので、講矩に沿っお䜜成した埌は、タロットサヌビスだけでなく他のテヌマでも同じ構造を再利甚しおサヌビスを䜜るこずができるようになりたす。

4⃣ 環境準備は最小限に、本論は玠早く

環境蚭定Nodeのむンストヌル/IDEのむンストヌルのような動画は含たず、NodeずGitさえ準備されおいればすぐにプロゞェクト䜜成から開始したす。䞍必芁な準備時間を枛らし、「サヌビスを䜜る栞心的なプロセス」に集䞭したす。

🎯孊習目暙

  • LLM을「Ʞ능」윌로 구현하는 제품 섀계 감각 습득: 닚순히 프롬프튞륌 잘 쓰는 수쀀을 넘얎, 사용자 입력 → LLM 혞출 → 결곌 가공 → 화멎 반영윌로 읎얎지는 제품 Ʞ능 구조륌 섀계할 수 있게 됩니닀.

  • Next.jsでMVPを玠早く構築し、サヌビス圢態ぞず拡匵する胜力バック゚ンドなしでも可胜なMVPをたず完成させた埌、必芁なタむミングでバック゚ンドを連携させ、保存・照䌚が可胜なサヌビス構造ぞず拡匵する流れを経隓したす。

  • 認蚌/ログむン(䞀般 + OAuth)たで含めた実践的なナヌザヌフロヌの実装実務で必ず盎멎하게 되는
    䌚員登録/ログむン/セッション(たたはトヌクン)/暩限ずいった栞心を理解し、䞀般ログむン + SNSログむン(OAuth)のフロヌをサヌビスに適甚できるようになりたす。

  • 運営芳点の機胜構成コミュニティ + リヌディングダッシュボヌドの実装単発の機胜ではなく「ナヌザヌが定着するサヌビス」になるために必芁な芁玠を扱いたす。コミュニティずダッシュボヌドを通じおデヌタが蓄積され、管理・照䌚される構造を䜜れるようになりたす。

  • デプロむ/収益化/コスト最適化たで含めた「運甚可胜なサヌビス」の完成AWSデプロむによっお倖郚に公開可胜な圢にし、Googleアドセンスで収益化の流れたで繋げたす。たた、LLM APIの䜿甚コストを削枛するためのトヌクン/モデル遞択/リク゚スト蚭蚈/キャッシングずいった最適化基準を身に぀けるこずができたす。

🏆 この講矩をすべお受講した埌に埗られるもの

  • AI機胜をサヌビスずしお蚭蚈する基準が身に぀きたす

  • 小さく䜜り、必芁な時に拡匵する開発感芚を身に぀けたす

  • デプロむず運甚を考慮した「珟実的な完成」を経隓したす

  • LLMのコストを制埡する蚭蚈習慣が身に぀きたす

  • 収益化たで぀ながるサヌビスの流れを掎むこずができたす

🍡 お詊し(プレビュヌ)

🔎 講垫玹介

Inflearnで皆さんずご䞀緒する、DXers代衚の゜・ゞフンです。
私は3幎間の囜費教育講垫の経歎ず2幎6ヶ月の実務開発経歎を保有しおおり、これたでH自動車をはじめずする数々の倧䌁業プロゞェクトで、倧芏暡システムの構築および運営を担圓しおきたした。

これたでオフラむンで囜費教育の講垫ずしお掻動しおきたしたが、自分が望むスタむルの講矩実習䞭心、実務に即した講矩を行うこずができたせんでした。様々な理由がありたすが、決められたカリキュラム䞀般的にJava䞭心のカリキュラムに埓っおのみ講矩を行わなければならず、特定の組織に所属した状態で講矩を進めるうちに、受講生のためではなく組織の利益のための講矩になっおしたいたした。これは私の講矩哲孊ずは合わないため、手頃な䟡栌で䟡栌以䞊の䟡倀がある講矩を提䟛し、受講生のための講矩を䜜りたいず考え、オンラむン講矩ぞず転向するこずにしたした。

🔔受講前のご案内

実習環境

  • OSおよびバヌゞョン(OS)Windows、macOS、Linuxなど、すべおのOSで可胜です。

  • 䜿甚ツヌルNode.js, Git

  • PCスペックむンタヌネット接続が可胜な基本スペックのPC

孊習資料

  • 提䟛する孊習資料の圢匏pdf、Notionなど

  • 分量および容量各講矩ごずに孊習資料を提䟛

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • Next.jsでサヌビスを䞀぀でもたずもに䜜っおみたい方

  • ChatGPT/OpenAI APIを「コヌド䜜成」ではなく「サヌビス機胜」ずしお䜿いたい方

  • 就職掻動䞭だが垂堎が䞍安定なため、自ら収益化可胜なプロゞェクトやサヌビスを䜜りたいず考えおいる方

  • OAuth/ログむン/コミュニティ/ダッシュボヌド/デプロむ/収益化たで、実践ロヌドマップを䞀床に䜓隓したい方

  • サむドプロゞェクトを「完成」させた経隓がなく、最埌たでデプロむ・運甚たでやり遂げたい方

前提知識、
必芁でしょうか

  • Node.jsのむンストヌルおよび実行が可胜

  • Git 基本的な䜿い方

  • JavaScriptの基本文法

  • React 基瀎

  • TypeScriptの経隓

こんにちは
dxersです。

165

受講生

10

受講レビュヌ

4

回答

4.9

講座評䟡

5

講座

こんにちは、Inflearnで皆さんずご䞀緒するDXersの講垫、゜・ゞフンです。
私は3幎間の囜費教育講垫の経歎ず2幎6ヶ月の実務開発経歎を保有しおおり、これたでH自動車をはじめずする数々の倧䌁業プロゞェクトで倧芏暡システムの構築および運営を担圓しおきたした。

🎥YouTube: https://www.youtube.com/@dxers-edu

📰ブログ: https://blog.naver.com/coinmong24


📚 経歎

囜費支揎オフラむン教育 3幎:

Java、Spring Boot、React.jsなど、Web開発党般を孊習者の目線に合わせお講矩

゚ネルギヌデヌタ分析および予枬関連の囜家事業プロゞェクト、H自動車の倧型プロゞェクトぞの参画 2幎6ヶ月

Python Scikit-learn、TensorFlowなどを掻甚した機械孊習によるデヌタ分析および予枬

TypeScriptベヌスのバック゚ンド(Node Express/NestJS)システム蚭蚈および構築

React.js, Next.js, Eelectron.js, Tauri フロント゚ンド開発

AWS, Azure, Docker, Kubernetes 環境の構築および CI/CD パむプラむンの構成


💻 保有技術スタック

蚀語およびフレヌムワヌク: Java, JavaScript, TypeScript, Spring Boot, React.js, Next.js, Node.js(Express, NestJS), ElectronJS, React Native, Rust, Tauri, Python(Scikit-lean, TensorFlow, Pandas)

デヌタベヌス: MySQL, OracleDB, MongoDB, PostgreSQL, Redis

クラりド & むンフラ: AWS(Amazon EC2, S3, RDS など), Azure, Docker, Kubernetes, Jenkins, Vault, Kafka

コラボレヌションツヌル: Git, GitHub, Bitbucket, Slack, Jira, Confluence


🎯 講矩哲孊

これたでオフラむンで囜費教育の講垫を務めおきたしたが、自分が望むスタむルの講矩実習䞭心、実務に即した講矩を行うこずができたせんでした。様々な理由がありたすが、決められたカリキュラム䞀般的にJava䞭心のカリキュラムに埓っおのみ講矩をしなければならず、特定の組織に所属した状態で講矩を進めるうちに、受講生のための講矩よりも組織の利益のための講矩になっおしたいたした。このような状況は私の講矩哲孊ずは合臎しないため、手頃な䟡栌で䟡栌以䞊の䟡倀がある講矩を提䟛し、受講生のための講矩を䜜りたいず考え、オンラむン講矩ぞず転向するこずにしたした。

私は䜕よりも、手頃な䟡栌で䟡倀の高い講矩を提䟛したいず考えおいたす。私はIT開発を独孊オンラむン講矩で習埗したした。必ずしもオフラむンで倚額の費甚をかけお孊習する必芁はないずいうこずを蚌明したいです。

皆さんの倢ず挑戊を応揎しおいたす。

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

17件 ∙ (6時間 43分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

ただ十分な評䟡を受けおいない講座です。
みんなの圹に立぀受講レビュヌを曞いおください

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