[Season 2] Spring AI 実践:マルチAIエージェントシステム開発
bitcocom
Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「知能型協業」専門家エージェントチームの構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ:ルーターパターンとエージェント隔離(Isolation)設計の定石
初級
Spring Boot, RAG, AI Agent
Spring BootとSpring AIを利用したAIアプリケーション開発:実用的なソリューションのためのOpenAIマスタリング
受講生 481名
難易度 初級
受講期間 無制限


学習した受講者のレビュー
5.0
김가을
講義前に実行される部分を先に説明してくれたのがよかったです。 他の方々のようにソースを実際に作成してくれるのもいいですが、作成された部分を文脈が途切れないように説明してくれる部分がもっと良いと思います。 ありがとうございます。
5.0
dnghkm
グループウェア プロジェクトに OpenAi を適用する際に困難があったので、参考にしました。詳しく教えていただき、とても助かりました。 次の講義では、Function Calling についても取り上げていただければと思います!
5.0
kamuie627
Java開発者としてAI分野に少し抵抗感があったのですが、 気軽に真似しながら今後どうすべきか参考になりました。
Spring AIを利用したOpenAIとのチャット
DALL-E 3を使って素晴らしい画像を生成する
画像分析と数学の問題を解くこと
AIで作る自分だけのレシピ
音声からテキストへの変換 (STT)
OpenAIで作られた音声サービス(TTS)
ユーザーフレンドリーな検索サービス(GPT+SQL)
RAGベースのPDF内ドキュメント類似度検索
プロットの類似性に基づいた映画推薦システム
RAGベースのホテルAIチャットボットサービス
Web SpeechとOpenAIで音声ベースの画像生成
本講義は springAiVersion', "1.0.0-M3"で制作された講義です。現在、Spring AIのバージョンが 1.0.3へと上がり続けているため、最新バージョンで実習を行う場合、APIの変更によりエラーが発生することがあります。まずはGitHubで提供されているソースコードで学習を進めていただき、その後バージョンを変更してエラーメッセージが出た場合には、エラー箇所のみを変更されたAPIに修正して実習してみてください。
スプリングAI講義と一緒に見るとシナジーが爆発する『Do it! スプリングAI』書籍が出版(2026-06-15)
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教保文庫: https://vo.la/py6gj8a
Spring AI APIを使用すれば、SpringでAIベースのアプリケーションを作成することがこれまで以上に簡単になりました。以前は、AI機能を追加するためにPython、機械学習、ディープラーニングに関する広範な知識が必要であり、これは多くの開発者にとって困難な課題でした。しかし、今ではSpring AIを使用することで、開発者がOpenAIのGPT-4およびDALL-E 3の機能を簡単に活用できるようになり、Java開発者が複雑な人工知能機能にアクセスできるようになりました。
本講座では、Spring BootとOpenAIを活用して、さまざまなAIソリューションを構築するための実務ガイドを提供します。追加のプログラミング言語やAIの基礎を学ぶ必要はなく、ドキュメントの類似性検索、推薦システム、音声文字起こし(Speech-to-Text)といった実際のアプリケーションを開発します。現実の問題を解決し、実用的なソリューションを作成することに重点を置き、Springを通じてAIアプリケーションの世界に飛び込んでみましょう!
機械学習の専門知識は必要ありません:機械学習やディープラーニングの複雑な基礎知識はスキップしてください。Spring AIはプロセスを簡素化し、Java開発者がアクセスできるようにします。
SpringのAI駆動型アプリケーション:インテリジェントな画像生成から音声テキスト変換、推薦システムまで、SpringアプリケーションにAI機能を簡単に追加する方法を学びましょう。
迅速で柔軟な開発:最小限の設定と構成で洗練されたAIソリューションを構築し、開発プロセスを加速させます。
このコースでは、Spring BootおよびSpring AIを使用してOpenAIの最新技術で強力なAIアプリケーションを作成するプロセスを案内するため、複雑なAIアルゴリズムを学ぶことよりもソリューションの構築に集中することができます。
01_実習の準備とOpenAIキーの発行
目標:OpenAI APIキーの発行方法を学習し、実習環境でAPIをテストできるように準備する。
02_Spring AIの基礎と環境設定
目標:Spring AIの概念と構造を理解し、開発環境を設定してSpring AIアプリケーションの基礎を固める。
03_Spring AIを利用したOpenAIとのチャット
目標: Spring AIのChatClientを使用して、OpenAIのGPTモデルとチャットする機能を実装する。
04_DALL-E 3を利用した画像生成
目標:OpenAIのDALL·Eモデルを活用し、入力されたテキストから画像を生成する方法を習得する。
05_画像分析と数学問題の解決
目標:画像分析を通じて視覚データを処理し、分析結果に基づいて数学問題を解決するAI機能を実装する。
06_AIで作る自分だけのレシピ
目標:ユーザーの入力に基づき、AIがパーソナライズされたレシピを生成するように実装し、OpenAIのテキスト処理能力を活用する。
07_音声をテキストに変換する(STT)
目標: OpenAI APIとSTT機能を使用して、音声データをテキストに変換する機能を実装する。
08_OpenAIで作った音声サービス(TTS)
目標: OpenAIのTTS(Text-to-Speech)機能を活用し、テキストデータを音声で出力するサービスを構築する。
09_ユーザーフレンドリーな検索サービス(GPT+SQL)
目標: GPTとSQLを組み合わせて、データベースへのクエリと検索結果を自然言語で表現するユーザーフレンドリーな検索サービスを構築する。
10_RAGベースのPDF内ドキュメント類似度検索
目標: RAG (Retrieval-Augmented Generation) 手法を適用してデータベースから有意義な情報を検索し、信頼性の高い回答を生成する。
11_プロット類似性ベースの映画推薦システム
目標:映画のプロットデータを埋め込み、ベクトル類似度検索を通じてユーザーの好みに合った映画を推薦するシステムを構築する。
12_RAGベースのホテルAIチャットボットサービス
目標:GPTモデルを活用してユーザーの質問を理解し、関連情報をストリーミング方式でリアルタイムに提供するチャットボットを実装する。
13_Web SpeechとOpenAIによる音声ベースの画像生成
目標:Web Speech APIとOpenAIを利用し、ユーザーのリアルタイム音声をテキストに変換して、LLMを通じた画像生成を学習します。
IntelliJ Community Edition: 開発環境を構築し、操作します。
Docker: 拡張可能なデプロイのためにアプリケーションをコンテナ化します。
PostgreSQL(PGVector): 効率的な類似性検索のためにベクトル埋め込みを保存します。
MySQL8.x RDBMS:ユーザーフレンドリーなSQL検索のために活用されます。
Java JDK 21: 強力な開発のために最新のJava機能を活用します。
Spring Boot: 本番環境ですぐに使用できるアプリケーションを迅速に構築し、デプロイします。
Thymeleaf: 動的でインタラクティブなフロントエンドを作成します。
OpenAI(GPT-4およびDALL-E 3): 言語処理、画像生成などに高度なAIツールを活用します。
講義資料プレビュー
01.Spring AIを使用してOpenAIを接続
02_DALL-E 3を利用した画像生成
* 画像をクリックするとダウンロード可能
13_Web SpeechとOpenAIによる音声ベースの画像生成
* Web Speech APIを使用
Web SpeechとOpenAIによる音声ベースの画像生成
03_画像分析と数学問題解き
* 画像アップロード後のテキスト分析
04_画像分析と数学問題解き
* Google YouTube Data API v3 使用
05_AIで作る自分だけのレシピ
* Google Custom Search APIを使用
06_音声をテキストに変換する(STT)
* mp3ファイルをアップロードしてテキスト変換
[例文_tts.txt]
韓江(ハン・ガン)は1993年、雑誌『文学と社会』(“Literature and Society”)に多数の詩を発表し、文壇にデビューしました。1995年には短編小説集『麗水の愛』(“Love of Yeosu”)で散文デビューを果たし、その後すぐに小説や短編小説など、多くの散文作品を発表しました。その中でも注目すべき作品は小説『あなたの冷たい手』(2002年、“Your Cold Hands”)で、芸術に対する韓江の関心の跡が色濃く残っています。
07_OpenAIで作った音声サービス(TTS)
* 例のテキストをmp3ファイルに変換
08_ユーザーフレンドリーな検索サービス(GPT+SQL)
09_RAGベースのPDF内文書類似度検索
* SPRi AI Brief_11月号_産業動向_F.pdf ファイルを使用
10_プロットの類似性に基づいた映画推薦システム
11_RAGベースのホテルAIチャットボットサービス
RAGベースのホテルAIチャットボットサービス
1. 人工知能APIの統合および活用能力
受講生は、OpenAIのAPIなどの外部AIサービスをSpring Bootアプリケーションに統合し、活用する方法を習得します。ChatClient、STT、TTSなど、さまざまなAI機能を実習し、これらを実際のプロジェクトに応用できる基礎を固めることができます。
2. データ分析および検索の最適化能力
RAG、GPT+SQL、ベクトル類似性検索などを通じて、データベースのデータを効率的に検索し、ユーザーが理解しやすい自然言語形式で結果を提供する能力を習得します。
3. 創造的なコンテンツ生成能力
DALL-Eを活用した画像生成、レシピ作成、映画推薦システムなど、創造的なコンテンツを自動で生成するAI応用技術を学習します。
4. 音声および視覚データ処理能力
STTとTTSを活用した音声データ処理、画像分析を通じた視覚データ処理技術を習得します。
5. Spring AIおよびSpring Bootの活用能力
Spring BootとSpring AIの構造と環境設定を理解し、これらを活用して実質的なプロジェクトを構築する能力を身につけます。
PDF講義資料提供(185ページ)
Githubを通じたソースコードの提供
学習対象は
誰でしょう?
Springを使用してAI技術を取り入れてみたい人
Spring Bootを利用したプロジェクトをやってみたい人
OpenAI(gpt)LLMを連携させてみたい人
前提知識、
必要でしょうか?
Java
春
インフラン認証
キャリア認証
8,819
受講生
675
受講レビュー
670
回答
4.9
講座評価
14
講座
こんにちは、パク・メイル講師です。
SW教育センターを運営しており、大学、官公庁、企業へのコンサルティングおよびSW委託教育を行っています。
📄 主な講義経歴ほか多数
- goorm 特性化高校 専攻キャンプ講義(Full Stack コース)
- ソフトウェアマイスター高等学校 産学協力教師
- 光州人工知能士官学校 講義
- Fast Campus バックエンド ブートキャンプ講義
- スマート人材開発院 教育部長および講義
- 韓国電力公社 In-House コーディング委託教育
- 漢陽大学 ERICA オンライン講義
- ビットソフトウェア教育センター運営(海外就職、国費教育)
- SW採用研修事業(未来創造科学部)
- 人工知能、情報技術開発など職業能力開発訓練教師
* 教育に関するお問い合わせおよび提携(カカオトークチャンネル)
* 進行中の講義:https://itscoding.kr
🎤 オンライン教育コンテンツ提供
Inflearn:Java, DB, MVC, Spring, Spring AI & Agent, IoT
Fast Campus:Java, Spring Boot
email : bitcocom@empas.com
全体
68件 ∙ (14時間 46分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
53件
4.6
53件の受講レビュー
受講レビュー 13
∙
平均評価 5.0
5
Java開発者としてAI分野に少し抵抗感があったのですが、 気軽に真似しながら今後どうすべきか参考になりました。
講義がお役に立てて何よりです。 Spring AIを活用した様々なサービスを開発してみてください。ありがとうございます。^^
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.8
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