AI Agentの定石：LLMの原理からAIエージェントの設計と実務まで

AIを使ってみたものの、結果が毎回違い、会社の資料を入力してもよいのかわからない方に、この講座がお答えします。 大企業20社以上で役員・従業員向けのAI研修を行いながら磨き上げた5段階（選ぶ・入れる・指示する・検証する・残す）に沿って、Claude Codeに繰り返し業務を安全に任せ、原本で検証する方法を実践します。

AIリテラシーとは、「AIを技術者ではない一般ユーザーも実務や日常で効果的に活用できる能力」、そして「AIを批判的に評価する能力」を指します。AIを上手く「活用」するための核心的な知識であるプロンプトエンジニアリングから、セキュリティの理解、拡張、自動化、言語モデルの構造まで、非専門家でも理解できるように設計された実用中心のリテラシー講義です。

AIとブロックチェーンの基本概念を理解し、実際のビジネスシーンでの活用方法を学びます。理論だけでなく、ハンズオン形式で両技術を組み合わせた実践的なプロジェクトに取り組み、次世代テクノロジーを使いこなすスキルを身につけます。

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。

同じ依頼でもClaude Codeの結果が毎回変わり、指示に書いたルールを破り、自分の成果を甘く評価して合格にしてしまう。そんな問題を経験したことがあるでしょう。パンギョでプラットフォームサーバーを開発し、毎月1,000ドル以上をClaude Codeに使う中で、プロンプトで頼むのではなく、指示・Hook・権限・Sandboxで構成したハーネスを作り、この問題を防いできました。この講義では、そのハーネスをゼロから自分で作り、Subagent・Agent Teams・Headless実行まで組み込んで、別のプロジェクトにもコピーしてそのまま使える設定一式をお渡しします。

本コースは、データアーキテクチャを初めて学ぶ方にも理解しやすいよう、データの基本概念 → データ構造と設計 → データモデリング → データベース → 企業データアーキテクチャ → AIデータアーキテクチャ → データアーキテクチャの実務と将来戦略の順に構成しています。 特に、オンラインショッピングモール企業を共通事例として取り上げ、基礎理論で学んだ内容を、実際のデータ設計やAI活用につなげられるように構成しました。

前回の講義で得た診断根拠を、組織の改善計画へとつなげます。Shadow AIのデータフローと統制適用要件を検討し、観測証拠・影響・限界・措置担当者・再テスト基準を盛り込んだ統制設計書とレッドチーム報告書を作成します。

AIサービスを利用する前に知っておくべき用語であるトークンとコンテキストの意味、そしてLLMがなぜ '生成型' AIと呼ばれるのかを理解できます。非構造化テキストデータを構造化データに加工し、PPTとダッシュボードを生成する簡単な実習をClaude for Desktopで進めます。Claude Codeのインストールから基本的な使い方まで学び、バイブコーディングを始められる基礎を身につけます。

AIでコードを作るのは簡単になりましたが、できあがったサービスがどのような構造で動いているのかを理解することは、今もなお重要です。画面とサーバーがどのようにつながっているのか、データはどこに保存されるのか、ユーザーが増えたら何を考慮すべきなのか。全体の流れを知ってこそ、必要な質問もできるからです。 私自身も、基礎から一つずつ積み上げる方法で学んできました。今回の講義では、まず全体像を見渡し、その上に必要な内容を結びつけていく学習方法を提案します。 「AIでポチッと作る時代、開発の新たな方向性：システムデザインの全体像」は、System Designシリーズの最初の入門講座です。全74講を通じて、サービスの基本構造からデータ、通信、セキュリティ、デプロイと運用まで幅広く見ていきます。身近な注文や予約の事例、段階的に積み上がっていく図を通じて、それぞれの概念が必要な理由を説明します。 最初からすべての用語を覚えたり、実装方法まで理解したりする必要はありません。教養番組を見るような気持ちで気軽に学びながら、「こういう問題があって、こういう解決方法があるんだ」という全体像をつかむことが、この講座の目標です。 動画とあわせて、詳しい説明や図解、サンプルコードを収録したHTML教材をご用意しています。動画で全体の流れを見て、気になった内容は教材で読み返すことができます。具体的な実装やテーマ別の発展的な内容は、続編シリーズで取り上げる予定です。

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。

私の講義を一度も受けたことがない人はいても、一度しか受けたことがない人はいません。これまではオフラインで教えてきましたが、この度、機会に恵まれオンライン講義を制作することになりました。 AIが商用化された当初から数多くのAIコンテンツを制作・研究し、その知識と経験に基づいた論理的な独自の哲学を築き上げ、誰にでも理解しやすい概念としてまとめました。 これまでAI画像制作の概念を考えずにただ生成していた方々に、正しい概念をしっかりと定着させます。一度受講すれば、今後どのようなAI画像でも作れるようになります。 もし、AI画像を一度も作ったことがありませんか？ 大丈夫です。AI画像の生成経験がなくても問題ありません。この講義をしっかりと学び練習することで、AIコンテンツ制作の専門家になることができます。

APIコストだけが垂れ流しになっていた生成AI LLMエージェントを、モデルルーティング・カスケーディング・キャッシュ・ループガードレールによってコストを管理し、実際に利益を残せる仕組みに変える、全5モジュール・18レッスンの講座です。コスト爆発の実例分析から損益シミュレーション、アーキテクチャ設計プロジェクトまで、実際に手を動かして作り上げます。APIコストの負担を感じているAI開発者・メイカー、エージェントベースのサービスを運営・企画したい方におすすめです。

AIセキュリティインシデントとレッドチームの役割を確認し、自分のAWSアカウントにLLMの実習環境を構築します。初回応答のキャプチャから利用状況の確認、リソースの整理までをミッション0のチェックリストに記録します。プロンプトインジェクションの診断演習は第4回に続きます。

トークンとコンテキストからRAG・エージェント・ガードレールまで、AIサービスの動作をセキュリティの観点から読み解きます。概念を提供されたバックエンドコードと照らし合わせ、入力・検索・ツール呼び出しで確認すべきポイントを、攻撃対象領域マップ1枚に整理します。

AIを使うのは簡単になりましたが、モデルカードや論文は、今でも数行読むだけで難しく感じます。単語の意味は検索すれば分かっても、それらの単語が互いにどうつながっているのかは見えないからです。 この講座では、AI文書に必ず登場する160語あまりを、最も理解しやすい順番で積み上げ、各回で実際の文書の一文を正確に読めるようにします。

AIを導入したものの、依然として反復業務に時間を取られていませんか？ 問題はAIではなく「システム」です。この講義では、Notion AI一つで業務秘書、コンテンツ秘書、マーケティング秘書、顧客管理秘書、個人生産性秘書まで、6つのAI秘書チームを自ら構築するプロセスを案内します。 実務で数百件の反復業務を自動化してきた経験をもとに、メモの整理から会議録の自動生成、ブログ執筆、CRM構築、カカオトーク通知メッセージの自動送信まで、実際のワークフローを最初から最後まで一緒に作り上げます。 受講後には、Notionのビジネスプランだけで、自分だけのAI秘書チームが自動で働くシステムを手に入れることができます。

AIに何を任せ、どのように指示すればよいか途方に暮れているビジネスパーソンのために、16件の予約タスクの経験をもとに、実践的な基準をお伝えします。

TransformerベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを活用した実際のサービングプロセスまで実践的に学びます。 AIシステムのパイプライン構築からモニタリング、マルチGPUの活用まで、実務の流れ全体を扱い、 複雑な数式を使わず、図解と実習を中心に直感的に理解できるよう構成された講義です。

AI音楽で収益化するという、多くの誇張された講義を目にしてきたことでしょう。 はい、AI音楽の収益化は可能です。 ただ、高いお金を払って学ぶほど難しくもなく、かといって簡単に稼げるわけでもないだけです。 この講義は、AI音楽の収益化に関心はあるものの、何をすべきか分からず途方に暮れている方のための実践型講義です。 私が実際にAI音楽を作り、アルバムを構成し、音源流通やYouTube・TikTokの活用まで試みた経験をもとに、音楽生成 → アルバム企画 → ファイル準備 → 流通 → 収益化準備の流れを最初から辿れるように整理しました。 収益を保証する講義ではなく、AI音源のリリースと収益化の準備過程を一度最後まで経験できるようサポートする講義です。

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