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

Spring AIでAI機能を実装したら、次はAIがどのように動作するのかを観察し、コスト・品質・リスク・処理フローをどう制御するかを考える番です。 LLMを呼び出し、RAGを接続して構造化された応答を受け取るだけでは、AIアプリケーションが十分に信頼できるとは限りません。実際のアプリケーションでは、リクエストがどの経路で処理されたのか、モデルにどれだけのコンテキストを渡しているのか、生成された結果をどこまで信頼できるのか、危険な推奨をどう制限するのかまで、あわせて考える必要があります。 この講義では、Spring AIベースのIncident Responderアプリケーションを一貫した題材として使用します。正常に動作するものの、まだ十分に制御されていないbaselineから始め、実際の実行結果を観察して問題を見つけた後、コードに制御ポイントを追加し、改善前後を比較します。 これを通じて、特定のAI機能の使い方をもう一つ学ぶだけでなく、確率的に動作するAIをJava/Springアプリケーション内でどのように観察・制限・検証するのかという設計の視点を身につけます。

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。

Spring Boot環境でOpenAI APIとSpring AIを活用し、RAGベースのドキュメント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開発の全工程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、実務への適用戦略を身につけることができます。 🆕 [アップデート] セクション4には、TypeSafeのJev意思決定モデルを扱う補足講義（1時間）が追加され、エージェントの判断ロジックをより深く設計する方法まで学べます。

LLMを活用したサービスを作る中で、プロンプトやモデルを変更した後、以前より回答の品質が低下したかどうかを確認するのが難しかった経験があるなら、この講義が解決策になるかもしれません。自分で評価基準を作成し、変化した回答を自動的に見つけ出す方法を学びます。

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。

チキン代で始めるSpring CRUD チキン代でサーバー開発を始めてみましょう!

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。

作ったサービスを、実際に運用したことはありますか？デプロイと監視、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して提供するには、ほかに何を決める必要があるのかを学ぶ第2回です。

FastAPIに組み込んだチャットボット・RAG・ツール呼び出しを、プロンプトインジェクション・料金の急増・権限の不正利用から守ります。依存関係・ミドルウェア・ツールのコードで防御し、pytestと50件のセキュリティテストで検証。GitHub Actionsのゲートでリリースを判断します。API料金なしで84件の実習を完了できます。

クエリは速いのにリクエストが待たされる原因、それはロックです。MySQL 8.0とSpring Boot・JPAの実践プロジェクトで、レコードロック・ギャップロック、デッドロックの4種類、長時間トランザクションとコネクションプールの枯渇、デプロイ中のメタデータロック、更新の消失をテストで再現し、コードを修正したうえで同じテストで確認します。

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。

SpringAI + Reactで作る自分だけの感情日記サービス Neo + Essentialと一緒に作る4番目のプロジェクトの時間です！

ログ管理とモニタリングを初めて接する就活生と現役開発者のための、最高の指針書！ ELKスタックを活用したログ管理方法と、Prometheus・Grafanaを活用したモニタリングを学びます。

どのようなログを残すべきかから始まり、ログを収集して活用するまでの全体的なサイクルについて扱います。

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

フレームワークを使わず、Pythonとwhile文ひとつでAIエージェントを自作します。入門パートでは、ツール設計、失敗とコスト、記憶、人による承認、評価、Web画面を一つずつ追加し、小さなコーディングエージェントを完成させます。実践パートでは、実際の事業報告書（DART）を使ってRAG・マルチエージェント・MCPサーバーを自ら実装し、その後LangChain・LangGraphと数値で比較します。

実務感覚を身につけたい入門開発者のためのJava深化プロジェクト講義！ Spring Core、JdbcClient、H2 DBで構成されたコンソールベースのキオスク注文システムを一緒に作っていきます。

この講座はDALL-E 3を活用し、画像を生成する方法を学びます。基本機能、3段階プロンプト戦略、そして実際の画像生成実習を通じて、参加者は創造的な画像制作者になることができます。

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。

Spring Boot + React.js ログイン（+ソーシャル）サービスを理解するとは、 JWTベース認証およびソーシャルログイン(Kakao/Google)を含む実践型ログインシステムを直接実装しながら、 フロントエンドとバックエンドの認証フローを深く理解できるように設計された講座です。 フロントエンドはReact.js、バックエンドはSpring Bootをベースに構成されており、実際のサービス環境で使われる Access Token + Refresh Token方式、HttpOnly Cookie、Reduxを活用したユーザー状態管理、 Roleベース権限処理、ソーシャルログイン連携まで一つずつ実践しながら習得できます。