【実践編】ファンドマネージャーの投資リサーチボットを作る — 7つの実践的な投資ボットを一つのシステムに統合する

ボットは作るより、守り続けるほうが難しいものです。健康診断ボット、実際の障害事例、コスト・セキュリティ管理、市場局面ゲージやバックテストまで、ボットを長く信頼して使い続けるための運用方法を扱います。

Claude Sonnet AIを活用して、職場生活で必要な文書作成や日常業務を効率的に処理する方法を扱います。AIの基本概念とClaudeプラットフォームの基本的な使い方を学び、実際の業務や日常生活の例を通じて、すぐに活用できるプロンプトの作成方法を習得します。

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！

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！

セルフホスト型AIエージェントのHermesとOpenAI Codexを使って、朝のブリーフィングを届けるAI秘書ひとりから、コンテンツ・データ・財務部門まで、複数のAI社員が働く自分だけの仮想オフィスを構築します。 全74ユニット完走、受講期限無制限！

「クリック一回で自動化できる」という話、本当に多いですよね。いざ自分の業務に取り入れようとすると、簡単に諦めてしまいがちです。「できるんだ」と「これを自分の仕事で使う」の間のギャップを6週間かけて埋めてきたチームの記録をそのまま詰め込みました！

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。

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。

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。

Obsidianを単なるメモ帳から個人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ドキュメントを理解するAIアシスタントを構築します。反復業務を自動化するワークフローを自ら作り、毎日の作業や学習内容が複利的に蓄積され、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。

収益化サービスの究極形、私が寝ている間も動き続ける四柱推命サービスを作ります。 1週間で作ったサービスで、初月に広告費ゼロで200万ウォンを売り上げ、 最近作った2つ目のサービスは、3日で完成させ、1日で34万ウォンの純売上を達成しました。 単なる「ポチッと」四柱推命ではありません。国内最高峰の占術家協会の四柱推命サービス制作を専任で担当し、 NAVER WEBTOONのIPを購入して制作する四柱推命サービスも開発・運営しています。 実際に自ら運営した事例を出発点に、専門外の人でもAIと対話しながら、自分のブランドの高品質な四柱推命サービスを作るプロセスを学びます。キャラクターやストーリー、四柱推命の鑑定結果、決済・自動配信、管理画面まで実装し、Threadsの自動化・Meta広告・YouTubeコンテンツで集客につなげます。作る楽しさにとどまらず、収益化を目指す「本物の」収益化四柱推命講座です。

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。

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。

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。

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。

数千枚の履歴書を検討した面接官が直接教える経験者開発者のための戦略的履歴書作成法 ✅ 実際の採用決定権者の生々しいインサイト ✅ 大企業/スタートアップ両方の経験に基づく戦略 ✅ 経験3年目以上のサーバー開発者特化コンテンツ ✅ 「面接官も忙しい」- 30秒以内に勝負を決める方法 ✅ AIはツール、核心はストーリーテリング

業務にすぐ活かせるAI自動化の実務シリーズ AIを学んだけれど、いまだに業務でどう活用すればよいのか途方に暮れているなら、 今必要なのは「機能の説明」ではなく、自分の業務をすぐに変えるAIの使い方です。 SMART WORK ORDERシリーズは、マーケティング、企画、人事・総務、営業、カスタマーサポート、データ分析、 チームリーダー・管理職の業務まで、職種ごとの繰り返し業務をAIで削減し、 実際の業務成果物として仕上げる実践型AI自動化シリーズです。 コンテンツのたたき台、議事録、提案書、相談スクリプト、FAQ、VOCレポート、データ分析報告書、 チーム向けプロンプトライブラリまで。 各コースは、"見て理解する講義"ではなく、実際に手を動かしながら成果物を作り上げる形式で設計されています。 今日学んだプロンプトとテンプレートは、明日からすぐに業務へ活用でき、個人の業務スピードはもちろん、チームの生産性まで高める実務資産へと発展します。 繰り返し業務は減らし、成果物の完成度は高めるAIによる業務変革。 SMART WORK ORDERは、働き方をより速く、より正確に、よりスマートに変える 職種別のAI実務コースです。

生成AIは世界の仕組みを書き換えつつあります。そして、今これを学ぶ人々が次の10年をリードすることになるでしょう。 あらゆる業界がリアルタイムで再形成されています。マーケターは数分でキャンペーンを作成し、デベロッパーはかつてない速さでコードをリリースしています。チーム全体が、以前は数日かかっていた作業を自動化しています。そして、そのすべての中心にあるのが、取り残される者と先へ進む者を分ける一つのスキル、すなわち「生成AIを実際に使いこなす方法」を知っているかどうかです。 問題は何でしょうか？ ほとんどの人は、まだ表面をなぞっているに過ぎません。ChatGPTに質問を入力し、平均的な回答を得て、それがすべてだと思い込んでいます。しかし、そのシンプルなチャットボックスの裏側には、これまでに構築された中で最も強力なテクノロジーの一つが隠されています。その仕組みと指示の出し方を一度理解すれば、二度と同じやり方で仕事をすることはないでしょう。 それこそが、このコースが構築された目的です。 「生成AI入門（Introduction to Generative AI）」は、完全な初心者から、自信を持って使いこなせるAIユーザーへとあなたを導きます。コーディングも数学も、事前の経験も一切必要ありません。専門用語を使わない分かりやすい言葉で、生成AIの正体、その内部構造、そして仕事やビジネス、日常生活での活用方法を明らかにします。これは退屈で理論的な講義シリーズではありません。すぐに真似して実践できる実例が満載の、デモ中心の実践的なジャーニーです。 まずは基礎から始めます。人工知能、機械学習、ディープラーニングの本当の意味と、生成AIがその大きな絵の中でどのように位置づけられるかを学びます。ChatGPTの機能と可能性をハンズオンで探索し、なぜこのテクノロジーがこれほど急速に爆発したのかを理解し、その驚異的な進化を辿ります。そこから、すべてを動かすエンジンである「大規模言語モデル（LLM）」の謎を解き明かします。次単語予測、エンベディング、ファインチューニングがどのように機能するのかを正確に把握し、検索拡張生成（RAG）やエージェンティックAIの台頭といった、ゲームチェンジャーとなる概念を理解します。これは「答えるだけのアシスタント」と「行動するアシスタント」の違いを意味します。 そして、真のスーパーパワーである「プロンプトエンジニアリング」が登場します。ここで、ほとんどの学習者は「AIは面白い」から「AIは不可欠だ」へと進化します。単にプロンプトとは何かを学ぶだけでなく、プロが毎日使用している10以上の実証済みのテクニックをマスターします。これには、Chain-of-Thought（思考の連鎖）、ゼロ/ワン/フューショット・プロンプティング、表形式プロンプティング、視点プロンプティング、比較プロンプティング、逆プロンプティング、RGCフレームワークなどが含まれます。すぐに使えるプロンプトのスターターキットを手に入れ、劇的に優れた結果を得るためにプロンプトを修正・研ぎ澄ます方法を学び、新しいアイデア、マーケティングコピー、クライアントへのメール、コンテンツを大規模に生成する方法を発見します。最後には、AIに自分の望むことを正確に、かつ一貫して実行させる方法を習得しているはずです。 これらすべてが実際に動く様子を目にすることになります。このコースには、実際のビジネスシナリオに基づいた実用的なデモンストレーションが凝縮されています。AIノートテイカーが会議を要約しインサイトを抽出する様子、洗練されたメールの返信を数秒で下書きする様子、1枚の商品画像から複数のマーケティング見出しのバリエーションを生成する様子をご覧ください。生成AIがソフトウェア開発、小売、マーケティングをどのように変革しているかを探索し、GitHub Copilotによるコード生成や、Amazon Novaのような最先端ツールによる画像・動画作成など、実際のツールが動く様子を確認します。これらは仮定の話ではありません。レッスンを終えた瞬間から使い始めることができるワークフローです。 しかし、大きな力には責任が伴います。このコースでは困難な部分も避けて通りません。「責任あるAI」について深く掘り下げ、ハルシネーション（幻覚）、事実の誤認、バイアス、公平性の問題を特定し管理する方法を学びます。今日のモデルの真の技術的限界と、経験豊富なユーザーが頼りにしている実用的な回避策を理解します。安全性のための拒否やバイアス修正の書き換えなどの実例を通じて、プロフェッショナルや組織に求められる、賢明で倫理的、かつ自信を持ったツールの使い方を学びます。 そして、今日だけでなく未来を見据えて締めくくります。生成AIがいかに検索を破壊し、世界が情報を見つける方法を再形成しているかを発見し、人工汎用知能（AGI）への道を探索し、この分野が生み出している職種、資格、急速に成長しているキャリアの機会を明確に見極めます。キャリアを将来に備えさせたい、生産性を向上させたい、あるいは何か新しいものを構築したいと考えているなら、このテクノロジーがどこへ向かっているのか、そしてどのようにその波に乗るべきかを正確に理解してコースを終えることができるでしょう。 なぜこのコースで学ぶのか？ あなたは、主要なプラットフォームで教えられている207,000人以上の受講生のコミュニティに加わることになります。講師の評価は4.6、レビュー数は13,000件を超えています。すべての概念はシンプルに説明され、すべてのテクニックは実践で示され、すべてのレッスンはAIに対する真の自信へと一歩近づけるように設計されています。無駄な話はありません。圧倒されることもありません。あなたの時間を尊重した、明確で実用的、かつ最新の学習を提供します。 このコースは、AIに興味がある初心者、より速くスマートに働きたいプロフェッショナル、マーケター、クリエイター、デベロッパー、起業家、あるいは単に私たちの世代最大のテクノロジーシフトに取り残されたくないと考えているすべての人のためのものです。ウェブブラウザが使えれば、このコースを受講できます。そして、今日から始めることができます。 AIを使う人と、AIを使いこなす人の差は、日に日に広がっています。ツールはここにあります。チャンスは今です。唯一の問いは、あなたがその格差のどちら側にいたいか、ということです。 今日から受講を開始し、「AIに興味がある人」から「AIに自信がある人」へのジャーニーを、実用的でパワフルなレッスンを通じて一歩ずつ進めていきましょう。

初稿はAIが、判断とブラッシュアップは私が。Figmaの無料プランと無料のAIツールを使って、洗濯物の集荷アプリの画面一式を企画し、クリックして試せるプロトタイプと、開発者に渡す機能定義書まで作成します。