[最大1,500 USDのクレジット提供] シリコンバレーの開発者と学ぶ、実践AIエージェントの核心原理と拡張開発

LLMの限界？ シリコンバレーの現場で経験したRAGの試行錯誤と運用ノウハウをもとに、実践的な問題解決法をお伝えします。

現役のカカオ面接官と共に作ったRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の実習、センチネル・クラスター構成までを扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけることができます。

「クバネティスをどこからどのように始めればよいか分からない」という問題を解決するために作られました。金融インフラを運用しながら直接経験した実務経験をもとに、単なる理論ではなく、実際の構築と運用の流れに沿って理解できるように構成されています。Dockerとの関係、YAML、Pod、Deployment、Serviceへと続く学習過程を通じて、学習者はクバネティスを「概念」ではなく「活用可能な技術」として体得することになります。

単なるCRUDレベルのデータベース利用を超え、AI時代に必要なPostgreSQL活用スキルを実務の観点から習得できる講座です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、さらにはpgvectorまで、実際のサービスでどのように設計し活用するのかを段階的に学習し、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけることができます。

この講座は、Dockerを単なるツールの使い方で終わらせず、実際の現場で直面する悩みや問題を解決する観点から解き明かした講座です。開発環境と運用環境の差によって発生する予測不可能なエラー、イメージやコンテナの概念が曖昧なために起こる設定ミス、そして「どこまで知れば実務で通用するのか」という不安まで――現職で金融インフラを運用しながら直接経験した内容をもとに解説します。単にコマンドを羅列するのではなく、なぜこのような構造が必要なのか、どのような方法でイメージを設計すればメンテナンスが容易になるのか、コンテナをどう扱えば安定したサービス運用が可能なのかを、実際の事例中心に扱います。特に理論よりも実習の比重を高め、受講生が目で理解し手で覚えることで、Dockerを「使えるレベル」ではなく「運用観点で理解するレベル」まで引き上げることに焦点を当てました。Dockerに初めて触れる方、使ったことはあるが概念が整理されていない方、そしてインフラの感覚を一段階高めたい開発者に、実質的な基準と方向性を提示する講座です。

Spring Boot 3.x + KotlinでKafkaクラスターを構築し、PostgreSQL CDCとDebezium Connect、Apache Avroスキーマを活用して、リアルタイムイベントストリーミングが可能な拡張性の高い注文処理システムを開発します。

この講義では、仮想決済サーバーを通じてKotlinをマスターできる講義です。

大規模なMSA（マイクロサービスアーキテクチャ）環境で性能を最大化するRPC通信手法を扱います。単なるgRPCの実習にとどまらず、数百のマイクロサービスが同時に動作する実際の運用環境において、安定的かつ効率的なサービス間通信を実装する方法を学びます。Golangをベースに、Protocol Buffers（proto）構文の作成、自動コード生成およびサービスの実装、gRPCの構造と従来のRPCに対する利点、そして性能最適化戦略まで実務中心に扱います。非専門家やサーバー開発の入門者も容易に理解できるよう、RPCの概念からgRPCの内部動作原理まで段階的に説明し、実際のサービスにすぐ適用できる実務型の能力を身につけることができます。

分散NoSQLデータベースCassandraの基本概念から実務での活用まで体系的に学習します。データモデリング、クエリの最適化、クラスター構成など、実践中心の理論と実習を通じて、大容量データ処理能力を養います。データベースの経験がなくても、シリコンバレーの現役エンジニアのノウハウをもとに、Cassandraのスペシャリストへと成長できます。

Swaggerドキュメントを修正し、APIスペックを合わせ、フロントエンドと繰り返しコミュニケーションを取っていると、「なぜ同じことを二度も繰り返しているのだろう？」という悩みに直面することがあります。私自身も実務で似たようなもどかしさを多く感じ、その過程でGraphQLを深く使いながら、データ中心の設計手法に関心を持つようになりました。この講義では、単なるGraphQLの文法ではなく、実際のサービスでどのような問題を解決するために登場したのか、そしてResolverの構造、N+1問題、Federationといった実務的な課題を共に扱います。開発者間のコミュニケーションコストを削減し、より柔軟なAPI構造を設計する流れを自然に習得できるよう構成しました。

数百万件以上のデータを処理するバッチシステムを運用しながら感じる最大の問題は、性能の低下と障害発生時の復旧の難しさです。単純な繰り返し文や誤った設計では、これらの問題を解決することはできません。この講義では、実際のサービス環境で大容量データを安定的に処理してきた経験をもとに、Spring Batchの構造と動作原理を理解し、これを活用して性能と安定性の両立を実現する設計手法を伝えます。単なる機能説明にとどまらず、実務ですぐに適用可能なバッチアーキテクチャを通じて、データ処理に対する根本的な解決能力を養えるようサポートします。

トラフィックが増加するほどレスポンスが遅くなり、スレッドプールが急速に枯渇し、外部API呼び出しが増えるほどボトルネックが深刻化する環境で、根本的な解決策を見つけたい開発者のための講座です。単にサーバーを拡張する方式ではなく、構造自体を変える観点から問題を見つめ直す手助けをします。 この講座を通じて、まず伝統的なSpring MVCのThread per Requestモデルがどのような限界を持つのかを理解します。なぜCPUは余っているのにスループットが上がらないのか、ブロッキングI/Oが実際にどのような方式でシステムリソースを占有するのかをコードレベルで確認します。 次に、Reactive Streamsの概念と標準スペックを学び、ReactorのMonoとFluxを活用してデータストリームを扱う方法を習得します。単なる使い方ではなく、データの流れがどのように始まり、どのように消費され、スループットはどのように調節されるのかまで、実習を通じて体得します。特にBack Pressureを活用してOOMや過負荷を防止する設計方式も直接実装してみます。 また、Spring WebFluxのイベントループベースの処理構造を理解し、Non-Blocking I/Oが実際の要求処理過程でどのように動作するのか比較実習を行います。MVCとWebFluxを並べて構造的な違いを確認し、いつReactiveを選択すべきかという判断基準もあわせて整理します。 単に「非同期を学ぶ」というレベルでは終わりません。少ないスレッドでより多くのリクエストを処理する方法、外部APIへの依存度が高い環境で安定した流れを維持する方法、そして高並行性環境でスループットを確保する設計センスを学ぶことができます。

この講義は、NGINXを単に設定する方法ではなく、なぜこのような構造や設定が必要なのかを理解できずに面接や実務で壁にぶつかる問題を解決することに焦点を当てています。実際にNAVER・カカオ・Tossの面接官として活動し、数多くの志願者を評価してきた経験をもとに、NGINXを性能・拡張性・運用の観点からどのように説明し活用すべきかを、実習を交えて解き明かします。暗記した設定値ではなく、トラフィックの流れと問題追跡が可能な思考プロセスを身につけられるようにすることが、この講義の核心です。

この講義は、エンジニアの就職準備の過程で多くの方が経験する 「CSやアルゴリズムを勉強したのに、面接になると言葉に詰まってしまう問題」を解決するために作られました。 NAVER、LINE、カカオ、Tossなどで実際に面接官を務めながら感じたことは、 ほとんどの志願者が概念を暗記してはいるものの、 なぜその概念が必要なのか、実際の状況でどのように活用されるのかを説明できていないということでした。 この講義は単なる暗記ではなく、 面接官の質問の意図を理解し、 同じ質問に対してもより説得力を持って回答する方法を伝えます。 OSI参照モデル、データ構造、コーディングテストのすべてにおいて、 「なぜ知っておくべきなのか」「いつ使われるのか」、 そして「面接でどのように話せば高い評価を得られるのか」を中心に扱います。 面接で他の人と同じような回答をする人ではなく、 理解した内容を自分の言葉で説明できるエンジニアになるための講義です。

ほとんどの開発者は、データ処理について語る際、依然としてバッチ（Batch）やCronJobにとどまっています。しかし、実際のサービス環境ではデータが絶え間なく生成されており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題へとつながります。私自身も大規模なトラフィック環境で、リアルタイム推薦、状態同期、イベント遅延といった問題に直面し、「これをバッチで処理するのが正解なのだろうか？」と何度も悩みました。この講義は、まさにその問いから始まります。Apache Flinkを活用し、データが流れる瞬間に演算を行い、状態を安全に管理し、Event Timeに基づいて正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から紐解いていきます。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードや構造を通じて、リアルタイム・ストリーム処理システムがどのように設計・運用されているかを体験できます。リアルタイム処理が漠然としていた方、メッセージングのその先の領域が気になっていた方にとって、この講義は明確な指針となるはずです。

バックエンド開発をしていると、ある瞬間、このような悩みに直面することがあります。 サービスが増え、トラフィックが増加するにつれて、単純なREST通信とCRUD構造だけでは限界を感じる瞬間です。私自身も実務で同じ問題を経験し、パフォーマンスと構造の複雑さの間で多くの試行錯誤を繰り返しました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。単一バイナリベースのシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延パフォーマンス、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで、実務に不可欠な機能を過不足なく提供している点は、実際のサービス環境において非常に現実的な選択肢でした。 この講義は、NATSの機能を羅列する講義ではありません。私が実務で直面した問題を基準に、どのような状況でなぜNATSを選択し、どのように構造を設計したのかを、コードとフローで説明します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を準備しているバックエンド開発者、そしてより良いアーキテクチャを模索しているシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、一段階成長できるようサポートする講義です。

この講義は、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境を単なる技術の羅列ではなく、実際の業務や面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリスとMSAの違いから出発し、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャやヘキサゴナルアーキテクチャまで段階的に扱い、各選択がなぜ必要なのか、それに伴うトレードオフを明確に説明します。また、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で必然的に直面するデータ整合性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な問題を現実的なシナリオで学習できます。カカオの面接官の実際の質問と観点に基づいて構成されたこの講義は、単なる知識の習得を超え、分散システムを捉える思考プロセスそのものを一段階引き上げることを目標としています。

MySQLの基礎的な活用法から、実際のサービス環境で求められる高度な技術までを段階的に学習します。また、多様な事例や実務データに基づいたデータモデリング手法、外部キー（Foreign Key）設計の実効性の検討、GoogleカレンダーのスキーマDDL分析、現代的なDDL設計原則など幅広いテーマを扱い、MySQLを単なるデータベースを超えてシステムの核心的な構成要素として活用する方法を深く習得できる講座です。

分散環境でデータの一貫性を維持するためのSAGAトランザクション管理手法を、実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて、分散トランザクションの動作原理、補償トランザクションの設計、障害復旧処理など、実務で即座に活用可能な核心概念を習得できます。

マイクロサービスアーキテクチャ（MSA）環境において不可欠なオブザーバビリティ（Observability）構築の過程を、基礎から実践まで学習します。OpenTelemetryを活用した標準化されたデータ収集、Grafana Tempoによるトレースの保存および検索、TraceQLを活用した可視化を段階的な実習を通して習得します。分散トレーシングを通じてサービスの流れを追跡し、ボトルネックの把握や障害原因の分析を行うプロセスを学ぶことができます。

AIを使っていながら、まだ毎回新しくプロンプトを打ち込んでいますか？ コードは生成されるものの、チーム単位の自動化やシステム化はできていないのではありませんか？ この講義は、Claude Codeを単なる「対話ツール」として学ぶ過程ではありません。 Agent、Sub-agent、Agent Teams、Memory、Hooksを活用し、AIをシステムとして設計する方法を学ぶ過程です。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

生成AIの最新トレンドをすぐに実務に適用！ 核心だけを凝縮したプロンプトエンジニアリング講義のバイブル

ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。

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[持続可能なAX、そしてAI同僚と協業する方法] AIツールを実務に適用しようとして、このような限界に直面したことはありませんか？ 🙋‍♂️ : "プロンプトを毎回新しく入力するのが、むしろ面倒です。" 👨‍💻 : "単にコピー＆ペーストを繰り返すだけの単発作業に疲労感を感じます。" 🤷‍♂️ : "開発の知識がないので、より深い業務自動化までは手が出せません。" 今私たちに必要なのは、単に機能を習得する'ツールの使い方'ではありません。 自分の業務の文脈を理解し、時間が経つほど自ら賢くなっていく「自分だけのAI同僚」を育てるという視点です。 非エンジニア出身の企画者が現場で数多くの試行錯誤を経て確立した、実務中心のAX（AIトランスフォーメーション）ガイドラインを透明に公開します。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

AI映像の初歩から短編映画の完成まで一度に？！原理・理論・実践を一つに繋ぐ、オールインワン映像制作。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

報告書を書くたびに、途方に暮れていませんか？ 何を書けばいいのか分からず時間を浪費し、論理がまとまらず何度も修正を重ね、結局締め切り直前にようやく完成させる経験。多くの社会人や学生が繰り返している日常です。 ChatGPTを使ってみたものの、単に文章を代筆してくれるレベルにとどまり、「それっぽい文章」はできても「成果を生む報告書」は完成しません。 この講座は違います。 ChatGPTを単なる業務代行ツールではなく、あなたの企画力を増幅させる戦略パートナーとして活用する方法をお教えします。 ✔ 問題定義を明確に構造化する方法 ✔ 論理の流れを設計するフレームワークの適用法 ✔ データを根拠に説得力を強化する方法 ✔ 成果中心の報告書へとアップグレードする戦略 講義を通じて、実際に自身の業務報告書を一つ完成させることになり、単なる理論ではなく、すぐに結果につながる実践的な経験を提供します。 また、最新機能であるCanvasやファイルアップロード分析機能まで活用し、急速に進化する生成AI環境においても取り残されないAIリテラシーを身につけられるようサポートします。 この講座を受講した後、 報告書の作成時間は短縮され、 論理はより強固になり、 成果はより鮮明になります。 報告書がもはや負担ではなく、あなたの能力を証明する武器になる瞬間を体験してください。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

AIがSQLのドラフトを素早く作成したとしても、テーブル構造、リレーションシップ、パフォーマンス、データの整合性は人間が判断しなければなりません。MySQLとDBeaverを使用して、テーブル・カラム・データ型・PK・FKからDDL、データベースモデリング、SQLの核心、インデックスとEXPLAIN、トランザクションまでを直接実習し、AIの出力を読み解き検証するための基準を身に付けます。

ChatGPTでどこまでできる？シリーズ、 株式自動売買アプリケーションとウェブ投資レポートの作成！

同僚たちはすでにClaude Codeで業務を行っていますが、これらすべてを手作業で行っていますか？ご安心ください！この講義を受ければ、あなたもバイブコーディングの達人になれます。

複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学べます！:)

「ポチッ」と自動化で量産するだけの使い捨てショート動画はもう終わり！撮影・編集の知識がなくても、AIが映像を作る原理から理解し、Veo・Runway・Kling・HeyGen・CapCutを使ってYouTube動画を1本完成させ、LLM（大規模言語モデル）による企画で視聴者が最後まで見る「生き残るAIショート動画」まで制作する、入門＋実践の統合コースです。

CLIとMCPベースのAIツールを活用して、Unity放置型ゲームの戦闘・UI・データ・サーバー機能を実装する講座です。Firebase、広告、アプリ内課金、Addressablesまで適用し、モバイルゲームをGoogle Playにリリースする全過程を学びます。