ネカラクベのシニアによる実務ハーネスエンジニアリング：実践的なSpring Boot環境で使うClaude Code

探索 → 計画 → 実装 → コミット。検証済みのAI開発ワークフローをClaude Codeでマスターしましょう。 MCP、サブエージェント、プロンプトエンジニアリングまで、23のミッションで学び、3つの実践プロジェクトを完成させます。

初心者や開発入門者でも十分に取り組める、チュートリアル形式のClaude Code開発講座です。 企画担当者、デザイナー、非エンジニアを対象にオフラインで講義した経験をもとに、本では扱っていない初級例から中級開発例まで、一連の流れで学べます。 Claude Codeを活用し、Hello Worldからラッキードロー、Claude Design＋Excelデータ連携によるデバイス別に最適化されたカフェメニュー管理Webページ、さらにはDBやクラウドサービスにデプロイできるSaaS Webアプリケーションまで、段階的に開発するプロセスを体験します。 理論・実習・プロジェクトの各段階に応じたチュートリアルが用意されており、6段階のレベル別実習を通してAI協働開発の方法論を身につけ、クラウドへのデプロイと運用まで、開発サイクル全体を体験します。

あなたの想像が現実になる時間、'バイブコーディング'の世界へご招待します。 "コーディングは知らなくても、作りたいものははっきりしている"皆さんのために、この講座を用意しました。 Chat GPTやClaudeのようなAIが登場し、誰でも開発ができると言われています。しかし、実際に試してみるとどうでしょうか？ - "シンプルなコードはうまく書いてくれるけれど、ファイルが複数に増えるとAIが前の内容を忘れてしまいます。"、 - "それらしく見えるのに実行するとエラーが出て、直してほしいと頼むと、さらに見当違いなコードを出してきます。" こうした経験を、一度はされたことがあるのではないでしょうか。 私も初めてAIと協働したとき、まったく同じ挫折を経験しました。AIは優秀な'助手'でしたが、森全体を見ることができないという限界があったからです。しかしOpenAI Codex CLIに出会い、'バイブコーディング（Vibe Coding）'という新しい方法を身につけてから、私の開発プロセスは完全に変わりました。 この講座は、皆さんが抱えている問題を解決すると同時に、コーダーではなく、AIエージェントを指揮するディレクターへと導きます。私と一緒にCodex CLIという強力なツールを手に取り、想像を現実にする、スリリングなバイブコーディングの旅を始めてみましょう。

AIでMVPを作ることは、もはや難しくありません。 しかし、ほとんどのプロジェクトはその次の段階で止まってしまいます。 👉 機能は作ったけれど 👉 開発が継続しません なぜこのようなことが起きるのでしょうか？ 問題はコードではなく、 👉 AIが持続的に働ける「構造」がないからです。 --- この講義では、 すでに作成されたプロジェクトをベースに、 👉 AIが開発を続けていける構造を 👉 直接構築するプロセスを扱います --- 単にAIツールを使うのではなく、 * docs構造を作り * SSOTを定義し * チケット単位で開発を実行し * QAと反復構造まで繋げることで 👉 一つの「AI開発システム」として完成させます --- このプロセスを通じて 👉 人が直接コーディングしなくても 👉 開発が続いていく構造 つまり、 👉 AIをチームのように運用する開発システムを 👉 自ら作り、理解することができます --- この講義は 👉 自分のプロジェクトにすぐ適用できる構造を作りたい方 👉 AIで開発を始めたが、継続が難しかった方 👉 雰囲気でのコーディング（バイブコーディング）の先、次のステップへ進みたい方 のために構成されました。 --- 単に学ぶだけでなく、 👉 実行してみて 👉 実際に動作する構造を作り 👉 自身のプロジェクトに適用できる形で持ち帰る経験 を提供します。

テストを先に設計すれば、実装はAIが代行します。 開発スピードと品質を同時に手に入れる実務型開発手法！

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

最近、LLMが開発環境を変えていますが、本当に重要なのは「コードを代わりに書くこと」ではなく、サービスに機能として組み込むことです。 この講座では、Next.js + OpenAI APIを使って、軽量ながらも完成度の高いタロット占いサービスを段階別に実装します。 最初のステップでは、バックエンドなしでも可能なMVPを作成し、ユーザー入力のフロー（質問/スレッド/カード選択）から結果の生成までを繋げます。 その後のステップで、バックエンドの構築、一般ログインとOAuth、コミュニティ機能、リーディングダッシュボードへと機能を拡張します。 最後に、AWSへのデプロイとGoogleアドセンスの連携まで行い、実際に運営可能な形で仕上げます。 また、LLM APIの使用料金が負担にならないよう、料金構造の理解とコスト最適化戦略もあわせて扱います。

PyTorchを通じてディープラーニングを学びます。 最終的には講義で画像分類を扱います。

バイブコーディングの結果が何度も意図と異なってしまいますか？ 仕様駆動開発（SDD）とSpec Kitで目標・範囲・業務ルール・完了基準を定め、同じ仕様をClaude CodeとCodexに伝えて反復修正を減らす流れを学びましょう。

コード一行も知らなくても大丈夫です。 これからはAIと「対話」しながら開発するバイブコーディングの時代です。

設計は私が、コードはAIが：Unity 6とC#でオブジェクト指向設計、Copilot / Claudeへのプロンプト、AIコード検証を学び、60秒間生き残る3Dゲームを完成させます。AIを使いこなせるゲーム開発者を目指しましょう。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステム設計の考え方を身につけます。

Claude Code、Codex、piなど複数のAIコーディングエージェントを1画面で効率的に管理する方法を学びます。tmuxの概念から、Herdrのセッション、ペイン、プラグイン、CLIまで実際に操作しながら、SSH接続が切れても作業を維持できるエージェントワークフローを構築します。エージェント時代に欠かせない開発環境を、わずか1日で完成させましょう。

AIエージェントを活用したバイブコーディング（Vibe Coding）手法により、複雑なコーディングなしでIoT製品を完成させるプロセスです。組み込みハードウェア制御からAIビジョン認識、PCB設計、3Dプリンティング、Web/アプリサービス開発まで、製品開発の全過程を凝縮して体験し、実際に動作する商用レベルのIoTデバイスをリリースすることができます。

修正するほど不安になるバイブコーディングも、これでいつでも戻れるセーブポイントを作りましょう。 Gitコマンドを知らなくても大丈夫。AIに言葉で指示するだけで、保存・バックアップ・復元まで完了します。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

AIが作成したバックエンドコード、どこを見ればいいのか途方に暮れていませんか？リクエスト・API・データ・同時実行性・認証・キャッシュにおける抜けている条件を見つけ出し、AIにどのような要件を伝え、どのような根拠で結果をレビューすべきかを学びます。

AIが作成したSQLがエラーなく実行されたからといって、正しい結果とは限りません。1行の意味・値・検索・集計・変更・同時リクエストにおいて欠けている基準を見つけ出し、AIにどのようなデータルールを伝え、どのような根拠で結果を検証すべきかを学びます。

コーディングの基礎から自作アプリのリリースまで一気に？！基礎と実践を一つに繋ぐ、アプリビルド・オールインワン。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。