実践RAG入門：pgvectorで完成させるベクトル検索

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「知能型協業」専門家エージェントチームの構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：ルーターパターンとエージェント隔離（Isolation）設計の定石

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

DDDを学びたいけれど 「実際のプロジェクトにどう適用すればいいのか」途方に暮れている方のための講座です。 この講座では Spring Bootをベースに**実際の注文システムを直接作りながら** DDD設計を最後まで実装します。 単なる理論ではなく 「実務ですぐに使える構造とコード」を中心に進められます。 受講後には ✔ DDDベースのプロジェクトを自ら設計でき ✔ 実務レベルの構造を直接実装できるようになります

この講義は、Spring Batchの概念説明にとどまらず、 すでに稼働中のサービスにSpring Batchを実際に導入する方法を扱います。 実務で使用される構造を基準に、 バッチJobの構成、実行フロー、データ処理構造まで 直接実装しながら学習します。単なる例題ではなく、実務で使用される構造を基準に、 バッチJobの構成、実行フロー、データ処理構造まで段階的に説明します。 特に、 既存のSpring Bootサービスにバッチをどのように連携させ、 安定的に運用可能な構造にするかに集中します。 この講義を通じて、 ✔ 既存のサービスにバッチを直接構築でき、 ✔ 大容量データ処理構造を設計できるようになり、 ✔ 実務ですぐに適用可能なレベルまで到達します。 👉 「理論講義」ではなく、 👉 実際のサービスに導入する実践講義です。

自分のコードをわずか5秒で採点し、レビューしてくれるAIシステム。想像が現実になります。 この講義は、Spring AIを活用して**'GitHub PR自動分析および採点ボット'**を作るオールインワン・プロジェクト課程です。学生が課題を提出すると（Pull Request）、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更点（Diff）を分析します。その後、採点結果はDBに保存され、フィードバックはGitHubのコメントとして自動登録。学生は専用のダッシュボードで結果を確認できます。 Java一つでバックエンドからAI連携、フロントエンド（Vaadin）まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための、最高の入門書です。

[TPC DB!] 考えながら学ぶデータベースモデリング、段階別に学ぶデータベースモデリング、データベースモデリングからウェブプログラミング実装まで一度にマスターできる講義です。

単純なCRUDレベルのデータベース利用にとどまらず、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から身につけられる講義です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorまで、実際のサービスでどのように設計・活用するのかを段階的に学び、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけられます。

大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、およびエージェントAIシステムを使用した、最新の生成AIアプリケーション構築の完全なライフサイクルをマスターしましょう。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、エンタープライズグレードのAIソリューションを設計する方法を学び、LLMをベクトルデータベースや外部知識ソースと組み合わせて、本番環境に対応したアプリケーションを構築します。

Spring BootとReactを使用している開発者、そして企業環境でAIシステムの導入を検討している開発者の方々に、Spring AIを強くお勧めします。 本コースでは、単なるライブラリの紹介にとどまらず、Spring AIの核心概念と内部構造を理解した上で、多様な実習例を通じて直接実装しながら実務への適用能力を強化します。 Spring AI 1.1.xバージョンを基準に説明し、今後のバージョンアップにも対応できるよう、継続的な技術サポートと拡張の方向性を共に提示します。 また、MCP（Model Context Protocol）を活用してドメイン間のコンテキスト統合や分散環境でのAI連携、そしてエンタープライズ環境に適したAIアーキテクチャ設計を実現することで、Spring AI技術の活用価値を一段と高めます。 企業環境で実際に導入可能なAIシステムの構築を目標に、理論と実習をバランスよく扱う実践中心のガイドとなるでしょう。

ChatGPTに求める結果を依頼し、資料の根拠と結果を確認する方法を学びます。文書・データ・ライティングの実習から始め、OpenAI API、RAG、エージェント、評価・運用まで段階的に学ぶ全70回のコースです。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

MySQLの重要な機能を見て、実務に効果的に活用する方法を学ぶことができます。また、長期的に慣性的に使用され、思わず過ぎてきた重要な部分を新たに理解し、深いデータベース知識を得ることができます。

UGS(Unity Gaming Service)を活用して、ゲームバックエンドシステムを簡単に実装する方法を扱う講座です。Guest認証およびUsername/Password認証、ゲームデータ保存、リーダーボード、Remote Configなど、必須的な機能を実習します。UGSはUnityと完璧なエコシステムを構築し、参入障壁なく簡単に学習し、皆さんのプロジェクトにすぐに適用できる実践講座を用意しました。

自分のSpringプロジェクトに今すぐAIを取り入れたい開発者のための、最も確実な実践ガイド！ 単なるLLM APIの呼び出しを超え、RAGやMCPを活用して実際のビジネスロジックに即座に適用可能な、実務レベルのAI環境を完璧に学びます。

LLMの限界？ シリコンバレーの現場で経験したRAGの試行錯誤と運用ノウハウをもとに、実践的な問題解決法をお伝えします。

AIが吐き出したブラックボックスなコードに安堵していた日々は、もう終わり。コンピュータの物理的な限界とNode.jsコアエンジンの動作原理を見抜き、いかなるトラフィックの急増にも屈しないエンジニアの統制力を完成させます。

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じたことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIに関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけられます。

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ウェブ開発の学習中に道に迷いましたか？自分で道を見つけられるようお手伝いします。非専攻者であっても1時間程度の短い講義でウェブサービス構造がどのように動作するのかを知ることができます。