[基礎 第1部] OpenClaw.AI マスタークラス：GeminiとDockerで作る自分だけの自律型AIエージェント

Spring WebFlux ベースのリアクティブ アプリケーションの核となる技術の 1 つである Reactor、その中でも Reactor のすべてと言っても過言ではないほど重要な Reactor Operator を自分のものにしてみたい場合は、`Kevin のわかりやすい Spring Reactive WebApplications: Reactor 2 部` 講義を受講してください。

Spring WebFlux ベースのリアクティブ アプリケーションを作成したい場合は、`Kevin のわかりやすい Spring Reactive WebApplications` 講義を受講してください。リアクティブの世界へ親切にご案内します。^^

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

スマートフォンのテレグラムで領収書の写真を送ると、OpenClawとGemini 2.5 Flashが自動的に分析し、PCのワークスペースに整理して保存してくれるビジョン機能を備えたモバイルAI秘書ワークフローの入門講座です。

「Java実務プロジェクト UI編」では、JavaFXを活用し、純粋なJava技術のみで動作する映画情報提供アプリケーションを作成します。 この講義は、ウェブやスマートフォンアプリへ進む前に、UIイベント処理・非同期ロジック・ユーザーインタラクションの流れをJavaで直接実装しながら、「画面とロジックが繋がる構造」を深く理解できるように設計されています。 Spring Coreと連動してビジネスロジックとUIを分離する構造的思考を訓練し、 外部APIで映画情報を取得する過程で発生しうるUIパフォーマンス低下の問題を、非同期処理で解決する方法を学ぶことができます。 これを通じて、データフロー、イベントリスナー、スレッドベースの非同期処理の原理を明確に理解し、 Java言語そのものに対する理解を一段階引き上げることができます。 つまり、この講義は「ウェブへ進む前に、JavaでUIの本質と非同期処理の核心を経験する実践ステップ」です。 コードを書き写すだけの授業ではなく、UIとロジックの連結原理を自ら体得できる学習体験が得られるということを忘れないでください。

実務感覚を身につけたい入門開発者のためのJava深化プロジェクト講義！ Spring Core、JdbcClient、H2 DBで構成されたコンソールベースのキオスク注文システムを一緒に作っていきます。

小さなプロジェクトから構造を捉える練習まで！ Javaのオブジェクト指向設計と実践経験が不足している方のための 実際に作りながら成長するミニプロジェクト実践入門講座。 基本から構造的思考まで、Javaアプリケーションを最初から最後まで実装しながら実力を養いましょう。

リアクティブプログラミングという進入障壁を超えたいですか？ KevinのわかりやすいRxJavaがその壁を越える力をキーワードにします。

リアクティブプログラミングという参入障壁を乗り越えたいですか？ KevinのわかりやすいRxJavaが、その壁を乗り越える力を育ててくれます。

Kevinさんの分かりやすいJava開発者(Web開発者)ロードマップの話

スマートフォンのテレグラムで領収書の写真を送ると、OpenClawとGemini 2.5 Flashが自動的に分析し、PCのワークスペースに整理して保存してくれるビジョン機能を備えたモバイルAI秘書ワークフローの入門講座です。

API費用ばかりがかさんでいた生成型AI LLMエージェントを、モデルルーティング・キャスケード・キャッシュ・ループガードレールによってコストを制御し、実際に利益を生む構造へと変える5モジュール18レッスンの講義です。コスト爆発の実際の事例分析から損益シミュレーション、アーキテクチャ設計プロジェクトまで直接作成します。API費用の負担を感じているAI開発者・メーカー、エージェントベースのサービスを運営・企画しようとしている方におすすめです。

ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。

成功的なAXの出発点は、技術ではなくリーダーシップのAI理解度です。本コースは、役員陣がAI全般の流れを容易かつ明確に把握し、すでに使い慣れたGoogle WorkspaceとGeminiを通じて現場の生産性を最大化する方法を扱います。理論にとどまらず、各セッションごとの5分間の実習課題とAX Codyとの1:1個別オンラインミーティング（30分）を提供し、貴社に合わせたAI導入戦略まで体系的にガイドします。

AIを使っているものの、まだ仕事を代わりに任せるまでには至っていないのではありませんか？この講座は単なる使い方ではなく、「仕事ができるAI秘書」を自ら作り上げる過程です。 プロンプトの原理からパーソナライズ設定、業務の自動化までを一度に習得し、反復業務はAIに任せて核心的な業務に集中する、新しい働き方を実現します。

[持続可能なAX、そしてAI同僚と協業する方法] AIツールを実務に適用しようとして、このような限界に直面したことはありませんか？ 🙋‍♂️ : "プロンプトを毎回新しく入力するのが、むしろ面倒です。" 👨‍💻 : "単にコピー＆ペーストを繰り返すだけの単発作業に疲労感を感じます。" 🤷‍♂️ : "開発の知識がないので、より深い業務自動化までは手が出せません。" 今私たちに必要なのは、単に機能を習得する'ツールの使い方'ではありません。 自分の業務の文脈を理解し、時間が経つほど自ら賢くなっていく「自分だけのAI同僚」を育てるという視点です。 非エンジニア出身の企画者が現場で数多くの試行錯誤を経て確立した、実務中心のAX（AIトランスフォーメーション）ガイドラインを透明に公開します。

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AIがすべてを代替するようですが 複雑な問題を再構成し洞察する能力は、固有の人間が持つ能力です。 AIを能動的に活用し、人間固有の問題解決能力を発揮する方法を提示します。

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

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。

これ以上、生活記録簿の設計にお金を使わないでください。30年目の入試コンサルタントが実際に使用しているコンサルティングの秘伝をすべてお教えします。

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。

Google ドライブを自在に使いこなす Gemini エージェント！ 圧倒的な生産性で、Google AI 実務の完成形を体験してください。

AIに任せてもエラーばかり繰り返されるなら、問題はAIではなく、方向性を示すための基礎がないことです。 この動画では、バイブコーディングをしていて行き詰まる人に、例外なく欠けていた基礎概念7つがそれぞれ何で、なぜ必要なのかを解説します。 👾 コーディング0日目、ターミナルを一度も開いたことがない方を基準に説明します。

「AIと一緒にコーディングする時代、Java開発者の新しい生産性パラダイム」 この講義は、Java開発者のためのCursor AI実戦活用ガイドです。 単純にAIのコードを書き写すことを超えて、AIと協業しながら開発効率を最大化するバイブコーディング（Vibe Coding）方式を学びます。 Cursorの強力なコード理解・リファクタリング・文書化機能を活用して、 実務プロジェクトですぐに適用できるAIコーディングワークフローを段階的に身につけることができます。 AIがコードを代わりに書く時代、今は「AIをうまく扱う開発者」が競争力です。 この講義と一緒に、Java開発者として一段階アップグレードされた開発体験を始めてみましょう。

コード一行も知らなくても大丈夫です。 これからはAIと「対話」しながら開発するバイブコーディングの時代です。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

韓国語を深く理解し、長文にも対応し、実際の業務まで遂行するAI――それがSolar Open 2の目指す方向です。 このクラスでは、Upstageが公開したSolar Open 2のテクニカルレポートを、「紹介 → 設計 → 学習 → 評価」の順にわかりやすく解説します。 専門用語は日常的なたとえや視覚資料を用いてかみ砕き、初心者でも「何を・どのように・なぜ」を一連の流れで理解できるようにします。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

同僚たちはすでにClaude Codeで仕事をしているのに、あなたはまだこれらすべてを手作業で行っているのですか？ご心配なく！この講座を受講すれば、あなたもバイブコーディングの達人になれます。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。