[基礎 第2部] OpenClaw.AI マスタークラス：テレグラムとビジョンAIで完成させるスマートフォン遠隔秘書

低コストで構築する自分だけのAI本部！Gemini 2.5 FlashとDockerを組み合わせ、セキュリティを確保しつつコストを抑えた実践的な自律型AIエージェント構築ガイドです。

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。

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。

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。

「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。

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。^^

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

AIが日常や産業全般に急速に浸透する中、それを狙う攻撃手法も共に進化しています。この講義は、生成AIやLLMを取り巻く最新のセキュリティ脅威を理解し、AIを活用してセキュリティ業務を自動化するだけでなく、LLMのジェイルブレイク攻撃と防御まで実習を通じて体験する、実践中心のカリキュラムです。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

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を使う時代を超え、 今はAIを設計する人が必要な時代です。 このコースは「入門 → 構造 → 設計 → 運用」まで、AIエージェントの全体設計図を体系的に整理したマスターロードマップです。 RAG、Tool Calling、Memory、Multi-Agent構造を基盤に、 AIエージェントをどのように設計し拡張するのか、アーキテクトの視点から学習します。 AIを「使う人」ではなく、 AIシステムを設計する人へと成長したいのであれば、このコースがその方向性を提示します。

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

本コースは、Spring AI・Spring Bootを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA（ローカル）を戦略的に組み合わせ、Multi-LLMアーキテクチャとオーケストレーション中心のAgentシステム（Main/Sub、Tool、Task Runtime、Agent Registry）を設計・実装する上級コースです。 単一LLMの呼び出しを超え、Agentic Workflow Pattern（Chain、Parallel、Routing、Orchestrator–Workers、Evaluator–Optimizer）とMulti-Agent構造を適用し、Tool・ToolRegistryによってRAG・外部API/DBなどの実行レイヤーを分離します。さらに、DAGエンジン・YAML宣言型ワークフロー・ロード直後の検証（Validated DSL）を通じて、拡張可能で安定しており、品質が継続的に改善されるAIシステムを構築する流れを扱います。 また、Circuit Breaker、Reactive Stream、Redisモニタリング、並列処理、反復評価ループまで含み、Thymeleaf（SSR）の実習に加えてReact・RESTでフロント/バックを分離し、MCP（Model Context Protocol）でツール・エージェントランタイムを標準プロトコルで連動させる拡張を加え、実際の運用環境レベルのAIアーキテクチャ設計能力を身につけることを目指します。 最終的な目標は、単一APIの連携やプロンプトレベルにとどまる単純なAI利用者ではなく、Multi-LLM・エージェント・ワークフロー・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして説明・折衝できる、AIシステムを設計可能な開発者へと成長することです。

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。

GPT Image 2を活用した基礎講座です。LLMベースの画像生成モデルの核心的な原理を理解し、最新のAI画像生成ツールを活用したプロンプト設計手法を学習します。基礎概念から実務にすぐ適用可能な詳細なプロンプトエンジニアリング技法まで、業務生産性を高めるAI画像生成の実務能力を完成させます。

[この講義が解決する問題] - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界 - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定 - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実 [この講義で学ぶこと] 1. AI時代の企画プロセス再設計 - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機） - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達 - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ 2. PMのためのAIエージェント設計 - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則 - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造 - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計 3. 自分だけのAIチーム構築 - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース） - Skillで反復業務をワンコマンド自動化 4. 付随業務の自動化実践 - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成 - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証 - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化 --- このような方におすすめです - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者 - AIを業務ツールとして適切に設計したい方 - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方 - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者 [前提知識] - なし。インストールから設定まで最初から案内します。 - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。 [受講後の変化] - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する

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！

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。

"Life is short, you need Rookiss." Rookissのピンポイントレッスンシリーズの初回講義 - Claude Code（クロード・コード）入門では、 Claude Codeおよびエージェントに関連する全般的な概念を、 独自に開発した視覚化教材を通じて分かりやすく学習します。

毎日繰り返される資料調査と文書作成、いつまで抱え込み続けるつもりですか？ 私自身も溢れる情報の中から核心を見つけ出すために、毎日残業していた平凡な会社員でした。 しかし、Gemini 3を実務プロセスに導入した後、業務スピードが劇的に速くなる経験をしました。 Geminiを活用して、業務の生産性を高めてみてください。

Obsidianを単なるメモ帳から個人の知識データベースへと進化させ、Claude Codeを活用して自分のノートや文書を理解するAIアシスタントを構築します。反復作業を自動化するワークフローを自ら制作し、日々の作業や学習内容が複利で積み重なり、自分だけのノウハウへと変換される知識システムを完成させます。

「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。

同僚たちはすでにClaude Codeで業務を進めているのに、これらすべてを手作業でやっていますか？ご安心ください！この講義を受ければ、あなたもバイブコーディングの達人になれます。

MS Office に Copilot を加えると？ 業務生産性を最大化する完璧なガイド！ M365 Copilot を実務で適切に活用するための体系的な学習コースを提供します。

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。

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。

GPTsを活用して反復的で面倒な業務を自動化できます。非開発者も複数の外部自動化サービスを連携してより複雑な業務もGPTsで自動化してみましょう！