実務にすぐ適用するSpring AI：Springサービスにチャットボット・RAG・MCPを導入する

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。

エージェントの概念から実践までを一度に？！OpenClawベースで完成させる、途切れのない統合カリキュラム。（Mac推奨）

Spring Boot環境でOpenAI APIとSpring AIを活用し、RAGベースの文書検索システムを構築する実践講座です。Prompt Engineering、Vector Store、Embeddingの概念から、Difyを活用した迅速なプロトタイピング、MCPツール連携、マルチモーダル、ガードレールまで、AI Assistant開発の全プロセスを段階的に学習します。直接実装する方法とノーコードツールを活用する方法を比較しながら、実務への適用戦略を身につけることができます。

企業で現役エンジニアが活用するCopilot！ Copilot活用のコツからユニットテスト、API統合テストまでバイブコーディングで！ 現場のノウハウで10倍速いディレクターへと飛躍しましょう。

「スマートファクトリー、名前はかっこいいけれど、いまいちイメージが湧きませんか？」 ニュースでは連日、第4次産業革命やAI工場について語られていますが、いざ関連資料を探してみると、PLC、MES、ERP、エッジコンピューティングといった専門用語（宇宙語？）ばかりが並んでいます。 非専門家に必要なのは、複雑な回路図ではなく、全体がどのように動いているのかを示す「地図」です。本講義では、難しい工学用語を排除し、誰でも理解できる直感的な図解と比喩で、スマートファクトリーのすべてを解説します。

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

作ったサービスを、実際に動かしてみたことはありますか？ デプロイと可観測性、外部連携とキュー、ファイルと拡張、AI機能の運用まで。AIが作ったバックエンドを実際のユーザーに継続的に提供するには、ほかに何を決める必要があるのかを学ぶ第2回です。

2億円のチャットボットが捨てられるのを見たことがありますか？ AIプロジェクトの70〜85%が期待した成果を達成できていません。製造現場では、この数字がより切実に感じられます。ベンダーのデモでは完璧だったチャットボットが、実際の現場文書を投入すると、見当違いな答えを自信満々に提示します。30年経歴の熟練工の方々は「そんなの役に立たない」と背を向けます。数億円を投じて作ったシステムが、静かに捨てられていくのです。 私はサムスン電子、サムスンディスプレイ、現代モービス、LSエレクトリックまで、16年以上にわたり製造現場でMES、スマートファクトリー、製造DX/AXを直接企画し、実行してきました。そして今、製造現場にAIチャットボットを直接設計し、構築する仕事をしています。この過程で「なぜ製造チャットボットはこれほど多く失敗するのか」を考え続け、その答えは技術ではなく企画にあるという結論に達しました。 この講義はコードを教えません この講義はチャットボットを作る開発者のための講義ではありません。チャットボット導入を企画し、ベンダーを評価し、性能を検証し、最終的に導入の可否を判断しなければならない人のための講義です。製造現場の企画者、管理者、チームリーダーが対象です。 コーディングなしで、50分で、次のようなことができるようになります。 1. AIチャットボットの核心技術（RAG、Knowledge Graph）を比喩一つで理解する 2. ベンダーの実力を見極める5つの質問を実戦ですぐに活用する 3. 30日間の試行導入（POC）をチェックリスト1枚で設計する 4. 現場作業者の抵抗なくチャットボットを定着させる戦略を立てる なぜこの講義が必要なのか？ - 韓国製造業のAI導入率は24%にとどまっていますが、81%の企業がAI投資の拡大を計画しています。導入率は低いものの、意欲は高いということです。問題は、実行方法を知っている企画者が不足していることです。 - インフラン（Inflearn）にRAGやチャットボット関連の講義はありますが、すべて開発者向けです。製造現場の非開発者のためのAIチャットボット企画講義は、この講義が初めてです。 50分が、2億円のミスを防いでくれるかもしれません。

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。

単純なシステムプロンプトを超えて、ペルソナ設計とStructured Outputsを活用し、ユーザーを記憶し関係性が変化するAIキャラクターチャットボットを実装します。提供されるスタータープロジェクトを基にOpenAI APIを安全に呼び出し、JSON SchemaとZodで感情・信頼度・記憶を検証可能な形で処理し、AIコーディングエージェントを制約条件の中で活用する方法を30分の実習で完成させます。

コードのコピペはもう終わり！🙅‍♂️ エージェントの作動原理からアーキテクチャ、設計哲学まで、本質を深く掘り下げる「ガチ」な概念講義です。 単なる作り方を超えて、システム全体を設計する目を養います。2026年の技術トレンドの中でも揺るがない確かな基礎力を、ここで完成させましょう！🧠✨

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。

本講義映像では、会社内部データをsLMに接続する効果的な方法、そしてsLM導入時に発生する各種イシューをどのように解決できるかについての現実的な方策を紹介します。

チキンコンボの値段でSpring Bootを 手動デプロイ -> Dockerでデプロイ -> Github Action CI/CD の順にデプロイ過程を学びます!

KotlinでSpring Bootを開発すると、その利点が多すぎます。

ChatGPT、Claudeなどの生成AIを活用してアイデアを実際のWebサービスとして実装し、Dockerによるコンテナ化からサーバーへのデプロイ、ドメイン接続、HTTPSの適用、CI/CDの構築まで、開発・運用の全プロセスを一つのプロジェクトで経験します。単にコードを生成するだけでなく、実際のユーザーがアクセスできるサービスを完成させ、保守・運用する実践的なスキルを身につけます。

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。

「第4次産業革命、AI工場…言葉は聞き慣れているけれど、構造がイメージできませんか？」 製造業の未来と呼ばれるスマートファクトリー（Smart Factory）。関連ニュースは溢れ返り、求人情報には必須スキルとして登場しますが、非専門家にとってその壁はあまりにも高く感じられます。 「PLC？MES？ERP？宇宙語のような略語のせいで諦めていませんか？」 「コーディングや工学の知識がなくて、始めることすら不安ですか？」 ご安心ください。この講義は「工学」ではなく「構造」を扱います。複雑なテキストの代わりに直感的な図解を通して、まるでレゴブロックを組み立てるように、スマートファクトリーの全体マップを頭の中に完成させます。

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

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