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

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。

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！

「1週間後にバックエンド技術面接があるんですが、何から始めればいいですか?」 面接官が頷く回答の秘密 ネイバー・カカオ・クーパン・トス合格者たちの実際の回答パターンを3日で完全習得!

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。

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。

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。

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。

60分でPythonの重要な概念を理解しようとしています！ 盲目的な文法ではなく、なぜ（Why）といつ（When）を書くのかに集中しました

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。

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。

わずか2週間でAI無資本起業により、参入障壁のない実務経験を作る

過去20ヶ月間、AIツールを活用したブログ運営の実務経験を集約した講座！ Perplexity、ChatGPT、Midjourneyでテーマ選定からコンテンツ制作まで、段階別の活用法を提供します。

生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

「こんなに忙しい世の中、AIを活用してポートフォリオを素早く作れるって？」 問題定義からリサーチの整理、アイディエーション、プロトタイピングまで！AIを実践パートナーとして活用し、完成度の高いUX/UIポートフォリオをスピーディーに作りましょう。 最新のAIツールはもちろん、実務で使われ続けている検証済みのツールまで、プロジェクトに合わせて戦略的に活用できます。

先着順イベントシステムを実装するときにどのような問題が発生し、どのように解決できるかを学びます。

実際の業務状況に合ったAI活用法と成果向上法を学びます。(つまり、ショート動画の自動生成のようなものは学びません。) AIを単なるツールではなく、究極の業務効率化ツールとして活用する方法を学ぶ実践型講座です。 ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skyworkなど様々な生成AIと最新のAIエージェントを活用し、 AIプロンプト活用 → AIデータ分析 → AI業務自動化実現まで一度にマスターします。 プランナー、マーケター、管理者、起業家など、すぐに実務に応用できる業務生産性と成果向上戦略を習得したい方に最適化されたクラスです。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

生成AI時代、誰もが使えるが、うまく使いこなす人は違う。 GPT、Gemini、Claudeを初めて使う方のために 実際に入力しながら学ぶ100の実践的なプロンプトで、AIの世界を完全に理解できるようになります。

一見素晴らしいサービスではなく、ユーザーに会ってフィードバックを受けることができるサービスを作成できます。 Web開発に自信をもっていただけます。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

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大規模なデータとトラフィックをサポートするシステムを、Spring Boot を使用して直接作成しながら学習します。

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