[Season 2] Spring AI 実践:マルチAIエージェントシステム開発
bitcocom
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
初級
Spring Boot, RAG, AI Agent
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。
Webhookハンドリング:GitHubイベントをリアルタイムで検知するサーバー構築
Spring AI プロンプトエンジニアリング:ペルソナ設定および精巧な JSON 出力制御
非同期性能の最適化:採点とレビューを同時に遂行する並列ワークフローの設計
データ視覚化:Vaadinを利用したリアルタイムスコアダッシュボードの実装
繰り返されるコードレビューと採点、これからはAIに任せてください。
Java一つでGitHub PR(Pull Request)を検知し、AIがコードを分析、採点まで行います。
学生の課題提出からDB保存、GitHub コメントフィードバック、ダッシュボード確認まで
AIベースのコードレビューシステム構築経験を通じて、実践的なシステムアーキテクチャ設計能力を養います。
スプリングAI講義と一緒に見るとシナジーが爆発する『Do it! スプリングAI』書籍が出版(2026-06-15)
🛒 主要書店のリンク
イエス24:https://vo.la/VAS5Uea
教保文庫: https://vo.la/py6gj8a
アラジン: https://vo.la/mtPpBRw
教授は学生たちが解くべきJavaの課題(Calculator.java)のスケルトンコードを作成し、GitHubリポジトリ(mainブランチ)にアップロードします。
"さあ、今週の課題は2つの数の和を求める計算機を完成させることです。変数名は明確に付け、不要なコードがない場合に限り満点です!"
学生は教授のリポジトリを自分のスペースに持ってきて(Sync Fork)、新しいブランチ(homework-1)を作成して問題を解きます。
「うーん、
a + bをリターンすればいいかな? できた! 教授に確認してもらおう。」 学生は課題提出のために Pull Request(PR)を作成します。
学生が「PR作成」ボタンを押した瞬間(Click)、眠っていたSpring BootサーバーがGitHubの信号(Webhook)を検知して目を覚まします。
Step 1 (分析): サーバーは学生が修正したコード(Diff)だけを抽出してAIエージェントに渡します。
Step 2 (採点): 「うーん、機能は合っているけど temp 変数が不要だな。点数は90点!」 AIはあらかじめ学習されたペルソナに従って、冷静に採点します。
Step 3 (保存): 採点結果(90点)とフィードバック内容をデータベース(DB)に安全に保存します。
Step 4 (フィードバック): 同時にAIは学生のPRにコメントを残します。 "機能は完璧です!ただ、不必要な変数宣言はメモリを浪費する可能性があります。"
学生はPRを提出してからわずか5秒で通知を受け取ります。
"もう採点が終わったの?"
学生は専用ダッシュボード(ウェブページ)にアクセスし、自身のGitHub IDを入力します。画面には、たった今提出した課題のスコア(90点)とAIのフィードバックが、きれいな表とバッジで整理されて表示されます。
Agentic Systems
Parallelization Workflow
単なる講義を超えて、学生の課題提出を検知し、AIがコードを分析・採点してフィードバックをGitHubに自動登録する実践型AIコードレビューシステムを最初から最後まで構築します。
AI自動コードレビュー
GitHub API連携、AIエージェント設計、並列ワークフローの実装、MySQLデータ保存、Vaadinベースのダッシュボード開発、そしてGitHub Webhooks連携まで、フルスタック開発能力を強化します。
ngrokを利用した外部接続設定
AIエージェント設計、並列ワークフローの実装
GitHub Webhook検知
AI自動採点DB保存
Postmanスコア確認
Spring AI、Spring Boot、Javaをベースに、GitHub Webhooks、AIプロンプトエンジニアリング、非同期処理、Vaadinを活用したダッシュボードの実装まで、実際のサービス開発経験を積みます。
Vaadinを活用したダッシュボードの実装
本セクションでは、Spring AIを活用して自分だけの24時間コードレビュアーおよび自動採点エージェントを作成するプロジェクトの全体的な概要を紹介します。AIエージェントの基本概念と、Spring BootベースのバックエンドJava技術のみでエージェントを構築する方法、そしてコードレビューおよび採点自動化の必要性について説明します。
実習環境構築のための必須ステップを扱います。ngrokを利用した外部接続設定、GitHub Personal Access Tokenの発行、GitHub Webhookの登録方法を学習します。また、教授者と学生の視点からGitHub課題の配布および実践シミュレーションを通じて、連携プロセスを検証します。
Spring Boot プロジェクトの作成および初期環境設定を行います。GitHub Webhook イベントを受信するためのコントローラーを実装し、Pull Request 発生時に 'opened' および 'synchronized' イベントに対する Webhook テストを実行して、連携状態を確認します。
プロジェクトの核心となるビジネスロジックのためのドメイン層を設計し、実装します。EntityとDTOを含むドメイン層と、データアクセスのためのRepository層を具体化し、データ管理の基盤を構築します。
GitHub APIとの通信のためのRestClient設定を準備し、プルリクエストの変更されたコード(Diff)を取得する機能と、プルリクエストにレビューコメントを投稿する機能を実装します。AIエージェントが呼び出すことのできるToolを開発し、外部システムとの連動性を強化します。
Spring AIフレームワークを活用して、コアエージェントを開発します。コードレビューを担当するReviewAgentと、採点ロジックを実行するGradingAgentについて理論的に説明し、実際のコードで実装することで、AIエージェントの動作を完成させます。
AIエージェントの効率を高めるために、並列ワークフローを設計および実装します。レビューおよび採点作業を同時に処理する非同期ロジックを適用し、これらを統合管理するPullRequestServiceを開発して、全体的なビジネスフローを完成させます。
実装されたサービスロジックを外部に公開するためのウェブコントローラーを開発します。Webhookおよび採点確認のためのコントローラーを実装し、Vaadinフレームワークを使用して学生の採点結果を確認できる視覚化されたビューを提供します。
開発されたAIエージェントのさらなる拡張の可能性を模索し、プロジェクトを締めくくります。講義で使用されたすべての資料とソースコードに関する案内を提供し、学習内容を総合的にまとめます。
✔️ Spring AIベースのAIエージェント開発を経験したいJava開発者
Pythonを使わずにSpring Boot環境でAIサービスを構築したい方
GitHub Pull Requestを自動で分析し、採点するエージェントを直接作ってみたい方
AIプロンプトエンジニアリングとツール(Tool)の活用法を実践プロジェクトに適用したい方
✔️ 差別化されたバックエンドポートフォリオを作りたい就職準備生
単なるCRUD開発を超えて、システムアーキテクチャと非同期処理が適用されたプロジェクト経験が必要な方
AIエージェントの開発からVaadinを利用したダッシュボードの実装まで、フルスタックのスキルを磨きたい方
実務ですぐに活用できるGitHub連携および自動化システム構築の経験を積みたい方
✔️ コードレビューおよび課題採点業務の自動化で生産性を高めたい開発者および教育者
反復的なコードレビューの負担をAIエージェントで解決したい方
採点結果のDB保存、GitHubコメントによる自動フィードバックなど、自動化ワークフローを設計したい方
Vaadinベースのリアルタイムダッシュボードを通じて、採点状況を効率的に管理したい方
実習環境
IDE: IntelliJ IDEA Community Edition.
言語: Java 17 または 21
Framework: Spring Boot 3.5.8 (Latest Stable).
Library: Spring AI 1.1.2 (または 1.1.0 Snapshot)。
Database: MySQL8
AIモデル: OpenAI (gpt-4o-mini または gpt-5-mini)。
前提知識および注意事項
Javaウェブ開発の経験が必要です。
Spring Bootの基本概念を理解している必要があります。
GitHubの使用経験があれば、学習の助けになります。
学習資料
動画講義の最後、30講に学習資料が提供されます。
実習に必要なすべてのソースコードが提供されます。
GitHub Webhook、Spring AI公式ドキュメントなどの関連資料を参考にしてください。
もし学習を進める中で理解できない部分があれば、Q&A掲示板や1:1オープンチャットルームを活用してすぐにお問い合わせください。
👩🎓Spring AI実践(1:1オープンチャット) : https://open.kakao.com/o/sXXxSI5h
学習対象は
誰でしょう?
AIを導入したいがPythonには馴染みがなく、既存のSpringエコシステムでAIサービスを実装したいJava開発者
単純なCRUD掲示板作りに飽き、「システムアーキテクチャ」と「非同期処理」が組み込まれた差別化されたポートフォリオが必要な就職準備生
反復的なコードレビューや課題の採点業務を自動化し、生産性を極大化したいチームリーダー級のエンジニアおよび教育者
バックエンドのロジックだけでなく、データの可視化(ダッシュボード)まで一人で素早く実装したい、フルスタック志向のエンジニア
前提知識、
必要でしょうか?
Javaプログラミング言語に関する基礎知識が必要です。
Spring Bootフレームワークに関する基本的な理解があることが望ましいです。
データベースおよびSQLに関する基礎知識があると役立ちます。
インフラン認証
キャリア認証
8,818
受講生
675
受講レビュー
670
回答
4.9
講座評価
14
講座
こんにちは、パク・メイル講師です。
SW教育センターを運営しており、大学、官公庁、企業へのコンサルティングおよびSW委託教育を行っています。
📄 主な講義経歴ほか多数
- goorm 特性化高校 専攻キャンプ講義(Full Stack コース)
- ソフトウェアマイスター高等学校 産学協力教師
- 光州人工知能士官学校 講義
- Fast Campus バックエンド ブートキャンプ講義
- スマート人材開発院 教育部長および講義
- 韓国電力公社 In-House コーディング委託教育
- 漢陽大学 ERICA オンライン講義
- ビットソフトウェア教育センター運営(海外就職、国費教育)
- SW採用研修事業(未来創造科学部)
- 人工知能、情報技術開発など職業能力開発訓練教師
* 教育に関するお問い合わせおよび提携(カカオトークチャンネル)
* 進行中の講義:https://itscoding.kr
🎤 オンライン教育コンテンツ提供
Inflearn:Java, DB, MVC, Spring, Spring AI & Agent, IoT
Fast Campus:Java, Spring Boot
email : bitcocom@empas.com
全体
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