【運用編】ファンドマネージャーの投資リサーチボットを作る――故障なく長く稼働させるボット運用の技術

米国市場の引け後ブリーフィングから、決算アラート、目標株価レーダー、金利トリガーまで、実践的な投資ボットを7つ作ります。共通パーツで堅牢に構築し、1つのシステムとして連携させ、毎日自動で稼働させます。

毎朝6時、市場ブリーフィング・注目銘柄の急騰・急落アラート・キーワードニュースの要約がTelegramに自動で届く投資リサーチボットを作ります。1,000億ウォンを運用するファンドマネージャーが実際に使っている設計をもとに、サーバー不要で24時間稼働する無料インフラをセットアップし、ボットを3つ自分で完成させます。

AX（AIトランスフォーメーション）の話、最近本当に多いですよね。セルフィッシュクラブでも「私たちの働き方、どこまで『エージェンティック』になれるだろうか？」という問いから始まりました。 そこで2ヶ月間、がむしゃらにぶつかってみました。ロードマップをどう描いたのか、非開発者のクルーがClaudeで何を作ったのか、毎回ゼロから作っていた詳細ページをどうシステムに変えたのか。きれいにまとめられた結論ではなく、試行錯誤しながらぶつかったそのままを共有します。

3ヶ月でGitHubスターを4倍に増やしたオープンソースAgent OS「ウロボロス」の開発者イ・ジェギュが、8つのコーディングエージェント・ランタイムを直接構築・解体しながら得た設計原則を共有するオフラインミートアップを、オンラインでもご覧いただけます！

非開発者がゼロから体当たりで作り上げたSlackボット、その試行錯誤の全過程をありのまま公開します。

非開発者と一日でサービスを作った事例を通じて「どこから始めればいいのか」をお見せし、 利己的メンバーシップチームのGitHub構造を設計した事例を通じて「どのように管理し、協業するのか」をお伝えします。

講義では、Claude Code architectureを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。また、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造を用いて、Claude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。 その後は、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログ分析、環境変数や設定スコープの問題追跡へとつなげ、実際のバックエンド・DevOps業務でClaude Codeを使い続けるための基準をお伝えします。

AIを導入したものの、依然として反復業務に時間を取られていませんか？ 問題はAIではなく「システム」です。この講義では、Notion AI一つで業務秘書、コンテンツ秘書、マーケティング秘書、顧客管理秘書、個人生産性秘書まで、6つのAI秘書チームを自ら構築するプロセスを案内します。 実務で数百件の反復業務を自動化してきた経験をもとに、メモの整理から会議録の自動生成、ブログ執筆、CRM構築、カカオトーク通知メッセージの自動送信まで、実際のワークフローを最初から最後まで一緒に作り上げます。 受講後には、Notionのビジネスプランだけで、自分だけのAI秘書チームが自動で働くシステムを手に入れることができます。

会議の準備から議事録の作成まで、AIがすべて行います！ AIエージェント活用・業務シリーズの第1弾！

皆さんを「最上位エンタープライズAIシステムアーキテクト」へと招待します 単に他人が作ったライブラリを持ってきてつなぎ合わせたり、プロンプトの文言を整えたりするだけのミクロな技術者（Prompt Writer）にとどまらないでください。 数学的な第一原理からランタイム制御ループカーネル、そして自律復旧インフラに至るまで――大韓民国の産業現場を牽引してきた40年の実践的な工学的洞察を通じて、皆さんを企業のビジネスとデジタル主権を守る最高水準の 'エンタープライズAIシステムアーキテクト'へと確実に導きます。 今、制御不能なAIを完璧なインダストリアルコアへと変える偉大な旅を始めてみてください。 「デモでは完璧に動いていたAIが、なぜプロダクション環境にデプロイした途端、おかしなでたらめを言ったり、パイプラインを停止させたりするのでしょうか？」 「なぜ、数多くの企業が意気込んで始めたAIプロジェクトは、結局『PoC（概念実証）の沼』から抜け出せず、廃棄されてしまうのでしょうか？」 これは、現場で出会った数多くの開発者やシステムアーキテクトたちが私に投げかけた、最も切実な質問です。 こんにちは。私は、40年以上にわたり韓国の自動車パワートレインR&D部門（現代自動車グループR&D役員17年）で1,300億ウォン規模のエンジンおよび駆動技術の輸出を主導し、上場中堅製造企業の代表取締役（CEO/CTO）として現場を指揮してきたキム・ホンジプです。 機械工学と精密制御の現場で数十年を過ごしてきたエンジニアの目から見ると、現在の生成AI導入ブームの背後には、「致命的な不確実性のリスク」が潜んでいます。わずか0.1%の誤差やミスが、数億ウォン規模の物理設備の損傷や全社的なシャットダウンに直結するミッションクリティカルな産業現場において、単に確率に依存してもっともらしいテキストを出力する確率的チャットボットを、そのままサービスに組み込むことは、時限爆弾を抱えて火の中に入るようなものです。 この講義は、まさにその「制御不能な確率的AIを、わずか0.000%の構文エラーも許容しない、最も堅牢なインダストリアル制御コアへと鍛え上げる実践的な工学的方法論」を伝授するために企画されました。 1. 皆さんが現場で直面している3大致命的ボトルネック（Problem） 数多くのエンジニアが、単発的なプロンプトチューニング（Vibe Prompting）レベルのアプローチでプロダクション環境に挑み、次の3大構造的欠陥に直面して挫折しています。 有限のコンテキストと「中間の紛失（Lost in the Middle）」：会話やマルチターン実行が長くなるほど、主要なシステム指示が押し出され、コンテキストウィンドウが枯渇します。その結果、システムは記憶を失い、ハルシネーションを増幅させます。 非決定論的出力と連鎖的なパイプライン崩壊：JSONの閉じ括弧が1つ欠けたり、型が異なったりするごく微細な確率的変動が、基幹系ERP/CRM API呼び出しを麻痺させ、データ整合性を崩壊させます。 信頼できないコード実行とインフラセキュリティの破綻：エージェントが自律的に生成したスクリプトが、隔離されていないホストOS環境で実行されることで、カーネル脱出や機密データ流出のリスクを引き起こします。 このように産業現場におけるAIの誤作動は、単なる定量的な精度の問題ではなく、非対称なビジネス損失（Asymmetric Business Loss）という巨大な財務的災厄として迫ってきます。 2. この問題を「どのように」完全に解決するのか（Solution） 本講座は、断片化された商用ツールの使い方を教える市販の講座とは一線を画します。40年にわたる実務現場のノウハウとコンピュータシステム工学を融合し、確率的AIをシステムレベルで垂直統合的に制御する3つのハードコアアーキテクチャを伝授します。 ① プロンプティングを超えた「LLM-OS & コンテキストオーケストレーション」への移行 アンドレイ・カルパシ（Andrej Karpathy）のパラダイムに倣い、LLMを会話の応答者ではなく、コンピュータの中央演算コア（CPU）として再定義します。 コンテキストウィンドウを超低遅延の揮発性RAMとして、社内ベクトルDBをDiskとして、外部APIをI/Oバスとして体系化します。 MemGPTの階層型仮想メモリページングによって、無限に続く会話の中でも核心状態を飽和させることなく保持し、MCPベースの流動的な群知能（Liquid Swarm MAS）によって、トークンコストを極小化しながら動的なエージェントネットワークをスケーリングします。 ② 確率的ハルシネーションを0.000%に拘束する「決定論的ハーネスエンジニアリング」 言語モデルの創造的な柔軟性は思考（Reasoning）段階にのみ開放し、実際に外部システムと相互作用する物理的な出力端は、数学的なブール代数とコンパイラによって厳格に封じ込めます。 EBNF / XGrammarベースのCUDAロジットマスキングを適用し、無効なトークンの生成確率をP = 0.000%に強制的に制限します。 エージェントが生成したコードは、5msのスナップショット復元能力を備えたFirecracker MicroVMマイクロ仮想化サンドボックス内でのみ、一回限り実行されるようにし、物理的なセキュリティ隔離リングを形成します。 ③ GPUを無駄にしない「高信頼性MLOps・LLMOps自律復旧インフラ」 vLLM PagedAttentionおよびS-LoRAホットスワップを構築し、VRAMのアイドルによる浪費率を4%未満に抑制します。 マルチエージェントのAPI障害発生時には、SagaLLMの逆順補償トランザクションによってデータの一貫性を100%元の状態に復元します。 OpenTelemetry/Langfuseの分散オブザーバビリティネットワークを通じて、RAGASの忠実度スコア低下（Data Drift）を検知した際には、無人カナリア自動ロールバックを実行し、システムの可用性を守ります。 3. 螺旋的成長を導く実践的価値（Pedagogy & ROI） 本講座は、ブルームの改訂版教育分類学（Bloom's Taxonomy）5段階に沿って体系的に設計されています。学習者は、単なる理論の想起（Remember）から出発し、5段階のデバッグパイプライン（Deceptive Baselineの罠となるソースコード分析 ➔ 敵対的エンジニアリングによる分解 ➔ Robustな完全性パイプラインの確立 ➔ TEI ROIの算式算出 ➔ SOTIF/ISO 42001ガバナンス）を自らコーディングし、検証します。 単に「うまく動く」という感覚的な満足にとどまらず、Forrester TEI（Total Economic Impact）の財務モデルを適用し、皆さんが構築したAIシステムが企業の手戻りコスト（Rework Cost）をどれだけ削減し、数億ウォン規模の障害リスクを回避してROI 200%以上を実証できるのかを、経営陣の視点に立った指標として可視化します。

AI Agentにどこまで任せていいのでしょうか？LLMの原理からベンダーごとの設計・セキュリティ・評価まで、IBMの現場エンジニアが実測した根拠に基づいて答え、自分の仕事を任せるSkillまで作ります。

プロンプトを長く書く代わりに、実際のプロジェクトで事故が起きるたびに、ルールファイル、記録、権限、フック、検証ルーチンを一つずつ作ります。5日間で実際に作成してサーバーにアップしたニュース通知ボットを題材に、画面キャプチャ211枚と指示87個を原文のまま収録。

草案はAIが、判断と仕上げは私が。ジュニアプランナーが初日から使う業務スキル・用語を身につけ、Claudeとともに自習カフェ予約サービスの企画書・メニュー構成・画面設計・機能定義一式を自ら作成します。

AWS EC2バックエンドの運用からエラーの自動修正まで、Claude Codeベースの自動化ツールSidabari(https://github.com/cx8537/sidabari)の全制作過程を公開します。この講義では、実際に使用されたすべてのプロンプトと対話履歴を学習資料として提供し、制作に関する全プロンプト入力プロセスを体験することができます。

2026年10月最新版。YouTubeの'AI兼任教授 イ・ジョンボム'（登録者5.4万人）が制作した全299講です。ブラウザのタブを開く方法から、Claude CodeでAI社員チームを作る段階まで、順番に沿って学習できます。約290点の実習ワークシートと1,000クレジットが付属します。

最近も自分でコーディングしていますか？ 今や、バイブコーディングさえ面倒な時代！ コーディングなしで、n8nを使ってAI自動化のエキスパートを目指しましょう。 実務にすぐ活用できる自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する、実践重視の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務改革を体験しましょう。

コードを「提案」される時代は終わりました。 AIエージェントがエディタ、ターミナル、ブラウザを直接制御し、複雑なソフトウェア作業の計画・実行・検証を行う次世代エージェント開発プラットフォーム「Google Antigravitiy」について、わかりやすく明快に解説します。

トークンとコンテキストからRAG・エージェント・ガードレールまで、AIサービスの動作をセキュリティの観点から読み解きます。概念を提供されたバックエンドコードと照らし合わせ、入力・検索・ツール呼び出しで確認すべきポイントを、攻撃対象領域マップ1枚に整理します。

AIで企画書はそれらしく作れるけれど、会議室に持ち込む自信はありませんか？ 大手広告代理店とグローバルECで実務的な企画力を培い、グローバル教育プラットフォームで企画力を検証された、実務経験17年のグローバルコンテンツプランナーが、課題設定からスライドの完成まで、実務で通用する企画の原理とAIワークフローをお伝えします。

エージェントのツール呼び出しとRAGの検索・ドキュメントアクセスにおける権限境界をテストします。実際のモデルと教育用の模擬ツール・ドキュメントを使用して、承認ゲートと検索権限フィルターを観察し、ミッション5・6の診断記録シートを作成します。