Cursor AIとPythonで学ぶ業務自動化・ニュースコメントスクレイピング・感情分析実践プロジェクト

Claude AIを初めて使う方でも簡単に進められるよう、基礎から実践的な活用まで段階別に構成した講座です。 この講座では、Claude AIの基本概念とプロンプトの作成方法から始まり、文書作成、要約、翻訳、ブレインストーミング、ファイルおよび画像分析など、多様な活用法を学びます。 また、Claude Artifactsを活用して文書、チャート、ダイアグラム、簡単なアプリケーションを作成する方法や、Claudeのデザイン機能を利用したインフォグラフィック制作、結果の修正およびPDF保存方法まで実習します。 最後に、高度なプロンプト作成テクニック、プロジェクト機能を活用した反復業務の自動化、Excel関数、コーディング支援など、実務で即戦力となる生産性向上のノウハウを提供します。 AIの経験が全くない初心者から、業務効率を高めたい会社員、学生、コンテンツ制作まで、誰でも簡単に学び、すぐに活用できるよう、実際の事例を中心に解説します。

生成AI時代には、単にプロンプトを作成するだけでは実務上の問題を解決することは困難です。実際のサービスでは、自ら判断し、ツールを呼び出し、データを検索し、複数のエージェントが協業するAIシステムを設計できなければなりません。 この講義は、AIエージェントを初めて設計する開発者から、実務で運用可能なシステムを構築しようとするエンジニアまで、すべての人を対象とした実践中心のコースです。 LangGraphを活用したエージェントアーキテクチャの設計から、状態管理（State Management）、Tool Calling、APIおよびMCP連携、自然言語データベース制御、RAG構築、セマンティック検索、Few-shot Learning、Reflection、Fine-tuningまで段階的に学習します。 また、マルチエージェント協業構造、Supervisorパターン、Actor-Critic戦略、非同期通信、自動評価システム、Quality Gateの構築方法を実際のプロジェクトを通じて習得します。 最後に、Metrics・Logs・Tracingベースのモニタリング、Shadow Deployment、Canary Deployment、Drift Detection、RCA自動化、A/Bテストまで、実際の運用環境で必要となるMLOpsおよびAIエージェント運用戦略も併せて学びます。 講義を終える頃には、最新のAIエージェント技術を活用して、実際のサービスに適用可能な高性能AIシステムを自ら設計・開発し、運用できるようになります。

コーディングなしでも強力なAI自動化システムを自ら構築したい方に向けた、n8nの完全実践講座です。 本講座では、n8nの基本的なデータフローやJSON構造から始め、様々なノードを活用したワークフローの設計方法を段階的に学んでいきます。その後、Basic LLM ChainやAI Agentを活用したAIエージェントの構築、Tool Calling、メモリ管理、ストリーミング応答、WebhookやSchedulerを用いた自動化まで、実務に必要な機能をすべて習得します。 さらに、Google Workspace、Slack、Discord、Telegram、Notionなど様々なサービスと連携させ、アンケートの自動化、メール通知、領収書処理、ニュース共有など、実務ですぐに活用できる自動化プロジェクトを自ら構築します。 後半では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の核心的な概念から、Chunking、Pinecone Vector Store、Google Cloud Document AI、Hybrid Search、Graph RAG（LightRAG）、そしてMCP ServerとClaude Desktopの連携まで、最新のAIワークフロー構築方法を深く学びます。 単に機能を説明するだけでなく、実際のプロジェクトを共に実装しながら、"なぜこのように設計するのか"、"実務ではどのように活用するのか"まで理解できるよう構成しています。 プログラミングの経験がなくても無理なく進められるよう、最初から丁寧に解説し、実務ですぐに使えるAI自動化システムを自ら完成させられるようサポートします。 本講座を修了すると、n8nを活用した業務自動化、AIエージェントの構築、RAGシステム開発、様々な外部サービスとの連携、そして最新のMCPベースのAIワークフローまで、自ら設計・実装できる実務力を身につけることができます。

2026年の最新生成AIを一度に学びたい方のための実践中心の講義です。 この講義では、Claude AIとGemini 3.1を中心に、プロンプト作成から文書自動化、画像分析、AIアシスタント構築、NotebookLM、Deep Research、Canvas、Gemsまで、実際の業務ですぐに活用できる機能を体系的に学習します。 また、Nano Banana 2を活用したリアルな画像生成とテキストレンダリング、Veo 3.1とGoogle Flowを利用したAI映像制作、Gemini Liveを活用した音声およびカメラ対話、Gemma 4ローカルAIまで、最新のGoogle AIエコシステムをすべて体験できます。 各講義では実際の事例と実習を中心に説明し、初心者でも簡単に進められるようステップバイステップで案内します。単なる機能紹介ではなく、業務自動化、コンテンツ制作、マーケティング、教育など、さまざまな分野ですぐに使える実務ノウハウを提供します。 この講義を受講すれば、ClaudeとGeminiの差別化された機能を理解し、テキスト・画像・映像・オーディオコンテンツをAIで効率的に制作し、生産性を大幅に向上させることができます。AIを初めて使い始める方から、最新の生成AIを本格的に活用したいユーザーまで、すべての方に適した総合コースです。

Claude Codeを初めて接する開発者から、実務でAIを積極的に活用したい開発者まで、すべての方のための総合実践コースです。 この講義では、Claude Codeの基本概念と自然言語処理の原理から、インストール、対話およびセッション管理、モデルとEffort設定、コンテキスト管理まで、一歩ずつ学習します。その後、実際のプロジェクトですぐに活用できるコードベースの探索、正確なプロンプト作成、バグのデバッグ、TDDワークフロー、リファクタリング、Hooksを活用した自動品質管理など、実務中心の開発手法を身につけます。 また、Git PRコードレビュー、GitHub Actionsの自動化、Git Worktreeを利用した並列開発、Skills開発、サブエージェント構成、マルチエージェント協業、チームの標準化とオンボーディング、開発ドキュメントの作成まで、Claude Codeを活用した最新のAI開発プロセスを体系的に扱います。 実務で直接活用できる例題とプロジェクトを中心に説明し、単なる機能紹介ではなく、実際の業務に適用できる開発能力を養えるよう構成しました。Claude Codeを利用して開発生産性を最大化し、AIと協業する新しい開発スタイルを完全にマスターすることができるでしょう。

NumPyとPandasを活用して、データ分析の核心的な基礎とデータ前処理の過程を実習中心に学習する講座です。 Pythonの基本データ構造からNumPy配列、PandasのDataFrameまで段階的に学習し、実際のデータを分析するための多様な処理技法を身につけることができます。 データの精製、変換、結合、グループ化など、データ分析で最も頻繁に使用される機能を直接実習しながら、機械学習のためのデータ前処理能力を自然に向上させることができます。 初心者でも簡単に進められるよう概念説明と実習を併せて提供し、データ分析および機械学習学習の強固な基礎を築くことができます。

データ視覚化は、データを効果的に伝え、意思決定を助ける重要な技術です。 本講義は、Tableauを初めて学ぶ方のために、データ視覚化の基本概念から多様なチャート作成、データ分析手法まで、実習を中心に学習できるよう構成されています。 講義を通じて、Tableauのインストールからデータ接続、多様なチャート作成、計算フィールド、トレンドライン、ボックスプロット、ヒストグラム、ハイライトテーブルなど、実務で頻繁に使用する機能を直接実習しながら身につけることができます。 また、データリテラシー、データ視覚化戦略、相関分析、外れ値（Outlier）分析など、データ分析に必要な核心概念も併せて学習します。 複雑な機能も初心者の目線に合わせて段階的に説明するため、Tableauを初めて接する方も無理なく進めることができます。

将来のデータ分析の専門家になりたいですか？今、その機会をつかみましょう！最先端の人工知能技術とビッグデータを通じて無限の可能性を探求し、強力なインサイトを導き出す方法を学ぶ特別な機会です。

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。

"データ分析はできるけれど、結果を見せる方法がありませんでした。" 私も最初はそうでした。Jupyter Notebookで一生懸命分析して、チャートを作って、でも共有する時は結局キャプチャしてPPTに貼り付けるだけでした。 リアルタイムでフィルターを変えながら見せるなんて、夢のまた夢でした。 この講義はそのもどかしさを解決します。コーディングの経験が少なくても、Web開発を知らなくても、 Pythonの基礎さえあれば、実際に動作するデータダッシュボードを自分で作ることができます！

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

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開発のことはよく分かりませんが「バイブコーディング（vibe coding）」を始めてみたい方、自分の店（飲食店、カフェなど）やサービス（弁護士・税理士・病院など）を宣伝するためのランディングページを自分自身で直接作ってみたい方のための講座です。バイブコーディングの出発点をしっかりとサポートいたします。

: "環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、統計学でEコマース売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全38講）" 単に分析ツールの使い方を習得するレベルを超え、実際のEコマース現場で発生するログデータを統計的プロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築から記述統計、確率分布、仮説検定の核心理論をしっかりと固めた後、実際のユーザーアプリ滞在時間および購入転換率の比較分析、そして重回帰分析を通じた成果寄与度の計量化まで！データサイエンティストの核心である'データに基づいた意思決定および分析自動化の能力'を、実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

「サムスン電子、SKハイニックスの現場」で求められる「AIベースの回路設計・検証自動化」の実務講義です。 TSMC 180nm PDKベースのLDO IP設計・検証自動化 + AIベースのAXI-Lite RTL実装 + Python/TCL/Batch Scriptによるリグレッション自動化のスキルを習得します。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

エージェントが主流だと言われていますが、なぜ自分の業務は変わらないのでしょうか？APIという専門用語に阻まれ、ツールのインストールで止まり、学んでも実務につながらなかった経験はありませんか？この統合コースは、API・通信構造の原理から、バイブコーディングによる自分だけのエージェント作成、そしてClaude Codeを活用した報告書・エクセル・コンテンツ作成の実務自動化まで、全過程を「一つの道」として繋げます。概念から始めても、実務が目標でも、途切れることなく完走できます。（Windows推奨）

この講座では、OpenAI APIを活用して実務ですぐに適用できるプロンプトエンジニアリング技術をマスターできます。日常生活や業務における効率性と生産性を同時に向上させる方法を学び、特に志望企業に合わせた履歴書や自己紹介書の作成、そして模擬面接の準備を自動化することで、面接に自信を持てるようサポートします。

NumPyとPandasを活用して、データ分析の核心的な基礎とデータ前処理の過程を実習中心に学習する講座です。 Pythonの基本データ構造からNumPy配列、PandasのDataFrameまで段階的に学習し、実際のデータを分析するための多様な処理技法を身につけることができます。 データの精製、変換、結合、グループ化など、データ分析で最も頻繁に使用される機能を直接実習しながら、機械学習のためのデータ前処理能力を自然に向上させることができます。 初心者でも簡単に進められるよう概念説明と実習を併せて提供し、データ分析および機械学習学習の強固な基礎を築くことができます。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

コーディングの「こ」の字も知らなくても大丈夫です。アイデアさえあれば、AIがコードを代わりに書いてくれる時代！ この講義は、単に開発言語を学ぶ講義ではありません。強力なAIコードエディタ「Cursor AI」に命令（プロンプト）を出し、自分が想像していたプログラムを直接作る「最も現代的な開発手法」を学ぶ実践講義です。

不要な内容はすべて除外し、ChatGPT 100%活用法を「核心」だけお伝えします。うまく活用すれば、MD、マーケティング業務を10倍速くこなせるでしょう。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

このコースは、データ可視化の核心ツールであるSeabornと対話型ダッシュボードを構築するplotly/Dashを活用して、実務にすぐに適用可能な可視化能力を育てることに焦点を置いています。様々な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料制作とウェブベースのダッシュボード実装能力を共に向上させることができます。

ビッグデータ分析実技試験の最大の難関であるGoorm（クヌム）環境を、アルゴランが提供する実習プラットフォームで完璧に備えます。作業型1・2・3類型の過去問題を実際の試験環境と同じ方式で繰り返し実習し、コードの暗記ではなく試験会場での感覚を体得します。 ColabやJupyterとは異なる環境で、手が先に動くように訓練する実践中心の講義です。

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

AIと自動化ツールを活用し、自分だけの電子書籍を効率的に制作する完全なワークフローを学びます。Marpを活用したスライド制作からPandocでのPDF/EPUB変換、MySQLデータベース管理、カバーデザイン、出版準備まで実務で即座に適用できる体系的な制作プロセスを段階別に案内します。