The 10x AI-Native Developer: 会社でAIを使って圧倒的な成果を出す方法

コピペだけのAI活用を超え、Claude Chat・Cowork・MCP・n8n・Supabase・Vercelまでを連携させ、非エンジニアの会社員が反復業務を実際に自動化する方法を学びます。DingcoLabsという架空の会社を舞台に、PM・マーケティング・営業・CS・HRのシナリオを直接実践しながら、すぐに会社で活用できる業務自動化システムを構築します。

60分以内にPythonの核心概念を理解させることを目指しています！ 単なる文法の暗記ではなく、「なぜ（Why）」そして「いつ（When）」使うのかに焦点を当てました。

すべての履歴書が似通って見える世の中、「差別化」が合格を勝ち取ります。 6週間、バックエンドの実務者が直接伝える実践的な履歴書戦略4つを学びましょう。

"1週間後にバックエンド技術面接なのですが、何から始めればいいですか？" 面接官が頷く回答の秘密 NAVER・LINE・カカオ・Coupang・Toss合格者の実際の回答パターンを3日で完全習得！

初心者でも分かりやすいステップバイステップの解説で、漠然としていたコーディングテストが明確になります。必要なことだけを学び、すぐに実戦で活用しましょう！

コーディングができなくてもOK！ あなたのアイデアを、わずか4週間で実際の収益に変えてみましょう。 AIと最新ツールを活用し、ウェブサイトとアプリを同時に構築して、すぐにサービス展開まで繋げます。

暗記ではなく理解、理論ではなく経験で学ぶバックエンド開発入門講座です。 「JPAとは何ですか？」という面接の質問に、検索して出てきた定義を丸暗記して答えるのではなく、「JdbcTemplate地獄を経験したことがあるのですが…」と実体験に基づいた回答ができるようになる講義です。 純粋なJavaのServerSocket 30行が、Spring Bootならわずか7行に短縮される過程を直接体験し、「なぜフレームワークを使うのか」を肌で感じて理解します。 6時間の講義を終える頃には、皆さんの手元にSpring Boot + JPAで構築した「Todo List REST API」という、実際に動作するポートフォリオが完成しているはずです。

AIが一度に10個のファイルを生成してくれる時代です。しかし、そのコードのどこが変わったのか追跡できず、チームメンバーのコードと衝突し、元に戻したいのに方法がわからない――これでは、いくらAIを使いこなしても生産性は上がりません。 この講義は、単に git add や git commit といったコマンドを羅列する授業ではありません。AIが吐き出したコードをなぜ安全に管理できるのか、どうやってチームメンバーとコードを統合できるのか、その原理を視覚的に理解していただきます。2時間後、皆さんはAIが作ったコードであれ自分が書いたコードであれ、自由自在に追跡し、戻し、統合できる開発者に変わっているはずです。

JdbcTemplateでSQLを書いたことがありますよね？カラムが一つ変わるたびにSQLとRowMapperを同時に直さなければならず、ため息をついた経験が皆さんにもあるはずです。 この講義はその苦痛から出発します。 純粋なJDBCでSELECTを一つ書くと35行になります。Connectionを開き、PreparedStatementを作り、ResultSetを回し、close()を一つでも忘れるとサーバーがダウンします。この地獄を直接タイピングした後にJPAのsave()一行に出会えば、「だからJPAを使うんだな」ということが頭ではなく手で実感できるはずです。

AIに「売上上位10件を抽出して」と言えば、それらしいクエリをあっという間に作ってくれます。しかし、そのクエリが正しいのか、3つのテーブルをJOINした結果が正確なのか、インデックスなしで50万件をフルスキャンしていないか ——判断するには、結局のところDBの基礎力が必要です。 この講座では難しいことはしません。AIに指示を出す前に知っておくべき最低限の知識を、2時間でSQLの全体的な流れを実際に手を動かしながら身につけます。講座が終わる頃には、AIが作成したクエリを前にしても、もう不安を感じることはないでしょう。

講義では、Claude Codeのアーキテクチャを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造でClaude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題の追跡まで繋げながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを使い続けるための基準を提示します。

React + SpringAIで作る「安全新聞庫」AI通報サービス開発 Neo + Essential 5番目のプロジェクト講義は、政府システム改善アイデア「安全新聞庫」通報システムの構築です！

実際のLinux運用環境で発生する代表的な障害5つをそのまま再現したDocker実習環境をベースに、生成型AIと一緒に問題を分析し解決する「実戦型Linuxトラブルシューティング講義」です。 どこから問題を調べればいいのか途方に暮れていた方も、AIのガイドを通じて現場エンジニアの問題アプローチ方式と思考の流れをそのまま身につけることができます。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

AIエージェントは、データエラー、セキュリティ脅威、コスト増加、システム連携の問題など、さまざまな原因で失敗することがあります。 本コースでは、AIエージェント導入の過程で発生する主な障害や失敗事例を確認し、これらを予防するための設計・点検・運用戦略を実務中心に解説します。 これを通じて、AIエージェントのリスクと限界を理解し、組織に適した導入の方向性と安定的な運用基準を確立することができます。

新人・現役開発者が最も苦労する書類作成！ 合格者たちの書類作成術を参考に、自分だけのポートフォリオを作ってみましょう！ 合格した書類だけを見てお伝えします！

最初から正しく、実務ですぐに役立つClaude AIの第一歩！ よりスマートに使いこなしたいなら、Claude AIから始めましょう。

Springの勉強を途中で諦めてしまいましたか？ コーディングが初めての完全初心者、非専攻者でもjspからspringBootまで、諦めずにSpring Bootへの道を開いてあげます。

この講座は、Spring Boot 3、Spring Security 6、Reactを活用し、一般ログイン、ソーシャルログイン、JWTベースのトークン認証を体系的に学習するコースです。MPAとSPAの両方の環境でOAuth2ソーシャルログインとセキュリティが強化されたJWT認証システムを構築し、XSS・CSRF対策、HTTPSの適用、トークンの再発行および廃棄戦略、秘密鍵の安全な管理など、セキュリティ実務全般を扱います。AWSを通じたビルド・デプロイ、Redisを利用したパフォーマンス最適化まで、実際のサービスレベルの環境構築を実習し、講座で提供される完成プロジェクトのソースコードを通じてログインフロー全体を理解し、すぐに実務に適用することができます。

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。

2025年の一年間、話題となった生成AI、LLM、エージェントのイシューを一度にまとめてお届けします！主要AI開発3社（OpenAI、Google、Anthropic）の発表内容を中心に、25年に驚くべき発展を遂げたAIのトレンドを振り返ってみましょう。

🔥 講義の受講から決済、デプロイまで、受講生が経験する全過程をそのまま実装してみる実践フルスタック講義です。講義の探索、詳細ページ、受講申し込み、動画視聴、受講レビューと質問、カートおよび実際の決済、続きから再生、Docker + AWSデプロイまでをすべて自ら作り、実際のサービスに近いユーザーフローと構造設計を学び、高度なフルスタック経験を完成させます。

誰よりも早く学ぶClaude Code | 開発者編 最近流行のClaude Codeを素早く学び（インストール、使用方法、スキル、サブエージェント）、自分だけのプロジェクトを作ってみましょう！

Unity開発者のためのClaude Code実践入門講座！Claude CodeのインストールからUnity MCP連携、CLAUDE.mdを活用したプロジェクト規約管理、Custom Slash Commandsと協業ワークフローまで！実務で活用する方法をすべてお教えします。 最後にはヴァンサバ系ゲームを最初から完成させながら、Claude CodeをUnityプロジェクトに効果的に適用する実践経験を積むことができます。

実際の外注市場で繰り返し登場する病院・美容外科のホームページ制作プロジェクトを基準に、単なる例題ではなく、受注可能な実務型ウェブサイトと管理者システムを直接構築してみる講座です。 この講座は、単にホームページを作るだけでは終わりません。 AIコーディングツールとNext.jsを活用して病院ホームページのモックアッププロジェクトを完成させ、これを実際の外注プラットフォームでポートフォリオとして活用し、プロジェクトを選び、提案し、ビディング（入札）し、見積書を作成するプロセスまでを網羅します。 Next.jsをベースに、以下の内容を実装します。 - 病院・美容外科のホームページ制作 - メインページとサービス詳細ページの構築 - 管理者CMSの構築 - ブログコンテンツ管理 - 相談・問い合わせシステム - 添付ファイルアップロードおよび問い合わせ回答構造 - ログインおよび権限処理 - 管理者ページとRBAC構造 - 多言語対応 - SEO最適化 - sitemap、RSS、OG画像、faviconの構成 - GA4 & GTM設定 - デプロイ、ドメインおよびサブドメイン連携 - メンテナンス可能なプロジェクト構造 また、単なる開発手法だけを説明するわけではありません。 - 病院の外注市場はどのように回っているのか - どのような病院ホームページプロジェクトを選ぶべきか - 顧客は実際に何を重要視しているのか - なぜ病院のホームページはリニューアルされ続けるのか - モックアッププロジェクトはどのように作れば受注に役立つのか - 外注プラットフォームでどのように応募し、ビディングすべきか - 見積書はどのような基準で作成すべきか - ポートフォリオはどのように登録し、見せるべきか - 外注進行中にどのような問題が頻繁に発生するのか - メンテナンスと追加開発はどのように設計すべきか といった現実的な実務経験も共有します。 この講座の目標は、単なるCRUDの例題を完成させることではありません。 実際に外注提案に使用できる病院ホームページのポートフォリオを作り、顧客に納得感のある構造と見積もりを提示し、納品とメンテナンスまで考慮した実務型プロジェクトの全体フローを経験することです。 AIコーディングを活用して開発スピードを上げながらも、成果物の品質と外注受注の可能性を同時に引き上げたい方のための、実践型フルコース講座です。

ReactフロントエンドとSpringBootバックエンドをAWSクラウドに直接デプロイする、ポートフォリオ中心の講義！ 早く自分のポートフォリオにフロント・バックエンドプロジェクトをデプロイしたい方に役立つ講義です。デプロイに必要な知識を、サーバー設定からDocker、ドメイン接続、Nginx、HTTPS適用まで、段階別に短期間で実習することができます！

私の仕事の未来を診断し、AIと共に成長する方法を学びます 今必要なのは私の仕事の未来を読む力！産業再編と技術転換の流れの中で今、私の仕事にどのような変化が訪れるのか、そしてどのように備えることができるのかを職務の観点から具体的にお教えします。

理論から実習まで。 自分で開発したウェブサイトをクラウドにデプロイしながらウェブ開発全般を学べます。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

AIを使う時代を超え、 今はAIを設計する人が必要な時代です。 このコースは「入門 → 構造 → 設計 → 運用」まで、AIエージェントの全体設計図を体系的に整理したマスターロードマップです。 RAG、Tool Calling、Memory、Multi-Agent構造を基盤に、 AIエージェントをどのように設計し拡張するのか、アーキテクトの視点から学習します。 AIを「使う人」ではなく、 AIシステムを設計する人へと成長したいのであれば、このコースがその方向性を提示します。