[Season 2] Spring AI 実践：マルチAIエージェントシステム開発

Spring AI + JPA + MySQLを活用した「自律行動型」プレミアム予約エージェントのバックエンド開発 チャットボットを超えてエージェントへ：Tool Callingとプロンプトエンジニアリングの定石

さまざまなJava APIとOpen APIを活用して独自のプロジェクトを進めてみることで、Javaプログラミングのスキルを向上させることができる。

Spring BootとSpring AIを利用したAIアプリケーション開発：実用的なソリューションのためのOpenAIマスタリング

「自分のJavaコードをAIの手足に！カカオPlayMCPとSpring AIが出会う実践エージェント開発」 従来のLLMは学習されたデータの範囲内でのみ回答するため、最新性や正確性に欠けるという限界があります。この講義では、AIと外部ツールを繋ぐ次世代標準プロトコルである**MCP(Model Context Protocol)**を学習し、Spring AIを通じて一度の実装でカカオPlayMCPなど様々なプラットフォームと連携するサーバーを構築します。「箴言・詩編相談所（チャムシ）」プロジェクトを通じて、理論から実践的なデプロイ、プラットフォーム登録までの全過程をマスターし、自らツールを操る真のAIエージェントデベロッパーへと成長しましょう。

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。

複数の機関で実施されているバックエンドブートキャンプ課程を一つのカリキュラムとして完成させました。本講義はブートキャンププレトレーニング(P)講義です。誰でも受講でき、より深い学習を希望される方はブートキャンプ(ZM)課程にお申し込みください。

「スープ2弾」では、掲示板機能のうち回答、ページング処理、検索機能を完璧に実装するためのSpring Legacyプロジェクトと、Spring bootとSpring JPAおよびSecurityを利用した掲示板プロジェクトを直接試すことで融合能力を持っているバックエンド（Java Backend）開発の専門家を作成するプロセスです。

[スプ1弾] では、Spring FrameworkからSpring Securityまで段階的な学習を通じて、ウェブベースのERPシステムを構築するバックエンド(Java Backend)開発の専門家を育成する過程です。

このプロセスは、WEB MVCフレームワークとは何ですか? WEB MVCフレームワークがどのように変形してSpring WEB MVCフレームワークに移行するかをTPC（考え、表現、コーディング）技術によって段階的に学習し理解できるプロセスです。

このプロセスは、WEB MVCフレームワークとは何ですか? WEB MVCフレームワークがどのように変形してSpring WEB MVCフレームワークに移行するかをTPC（考え、表現、コーディング）技術によって段階的に学習し理解できるプロセスです。

モノのインターネット（IoT）で最も重要な通信部分を学びます。センターデータを送信、収集、加工、監視するための全体的な通信の重要な内容を学習できます。この過程により、試作品を作る前のモノインターネット通信プロトタイプを設計することができ、各種プロジェクトや公募展に活用できます。

考え、表現、コーディングする訓練により、Javaプログラミングを簡単に理解し、アクセスすることができます。プログラミング要素の関係を理解し​​、 オブジェクト指向プログラミングの正確な概念を整理することで、将来のJava APIの活用とプロジェクトに自信を得ることができます。

「自分のJavaコードをAIの手足に！カカオPlayMCPとSpring AIが出会う実践エージェント開発」 従来のLLMは学習されたデータの範囲内でのみ回答するため、最新性や正確性に欠けるという限界があります。この講義では、AIと外部ツールを繋ぐ次世代標準プロトコルである**MCP(Model Context Protocol)**を学習し、Spring AIを通じて一度の実装でカカオPlayMCPなど様々なプラットフォームと連携するサーバーを構築します。「箴言・詩編相談所（チャムシ）」プロジェクトを通じて、理論から実践的なデプロイ、プラットフォーム登録までの全過程をマスターし、自らツールを操る真のAIエージェントデベロッパーへと成長しましょう。

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。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

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。

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時代に開発者が備えるべき、サービスを企画・設計する思考力を養う実践型バックエンド講座です。

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。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

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！

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなしてくれるCursorと、機能を拡張してくれるMCPで先んじる方法！

今でも直接コーディングしていますか? もうバイブコーディングも面倒な時代! コーディングなしでn8nによるAI自動化の専門家になってみませんか。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

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。

AI活用能力が給料を決定します。 毎日行っていた退屈な反復業務、これからはAIに任せてください。 '業務自動化のほぼすべて'は、コーディングの知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を勝手に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な書類作業やデータ整理から解放され、他人より一歩先を行く'AI仕事ができる人'へと生まれ変わるでしょう。

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。

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

ThreeJSとSpringAIで作る3D地球儀アーティクルサービス | Neo + Essential 自分だけのチャットボットとThreeJSを通じて3D地球儀アーティクルサービスを作ってみましょう！

本コースは実務と同様に、インフラを構築しながら必要な知識を学習し、適用していく段階で進めます。