カカオPlayMCPとSpring AIが出会う実践エージェント開発

Spring AI + JPA + MySQLを活用した「自律行動型」プレミアム予約エージェントバックエンド開発 チャットボットを超えてエージェントへ：Tool Callingとプロンプトエンジニアリングの定石

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

自分のコードをわずか5秒で採点し、レビューしてくれるAIシステム。想像が現実になります。 この講義は、Spring AIを活用して**'GitHub PR自動分析および採点ボット'**を作るオールインワン・プロジェクト課程です。学生が課題を提出すると（Pull Request）、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更点（Diff）を分析します。その後、採点結果はDBに保存され、フィードバックはGitHubのコメントとして自動登録。学生は専用のダッシュボードで結果を確認できます。 Java一つでバックエンドからAI連携、フロントエンド（Vaadin）まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための、最高の入門書です。

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「インテリジェント協業」専門家エージェントチーム構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：Routerパターンとエージェント分離(Isolation)設計の定石

[TPC DB!] 考えながら学ぶデータベースモデリング、段階別に学ぶデータベースモデリング、データベースモデリングからウェブプログラミング実装まで一度にマスターできる講義です。

複数の機関で実施されているバックエンドブートキャンプ課程を一つのカリキュラムとして完成させました。本講義はブートキャンププレトレーニング(P)講義です。誰でも受講でき、より深い学習を希望される方はブートキャンプ(ZM)課程にお申し込みください。

「スープ2弾」では、掲示板機能のうち回答、ページング処理、検索機能を完璧に実装するためのSpring Legacyプロジェクトと、Spring bootとSpring JPAおよびSecurityを利用した掲示板プロジェクトを直接試すことで融合能力を持っているバックエンド（Java Backend）開発の専門家を作成するプロセスです。

[スプ1弾] では、Spring FrameworkからSpring Securityまで段階的な学習を通じて、ウェブベースのERPシステムを構築するバックエンド(Java Backend)開発の専門家を育成する過程です。

このプロセスは、WEB MVCフレームワークとは何ですか? WEB MVCフレームワークがどのように変形してSpring WEB MVCフレームワークに移行するかをTPC（考え、表現、コーディング）技術によって段階的に学習し理解できるプロセスです。

このプロセスは、WEB MVCフレームワークとは何ですか? WEB MVCフレームワークがどのように変形してSpring WEB MVCフレームワークに移行するかをTPC（考え、表現、コーディング）技術によって段階的に学習し理解できるプロセスです。

モノのインターネット（IoT）で最も重要な通信部分を学びます。センターデータを送信、収集、加工、監視するための全体的な通信の重要な内容を学習できます。この過程により、試作品を作る前のモノインターネット通信プロトタイプを設計することができ、各種プロジェクトや公募展に活用できます。

さまざまなJava APIとOpen APIを活用して独自のプロジェクトを進めてみることで、Javaプログラミングのスキルを向上させることができる。

考え、表現、コーディングする訓練により、Javaプログラミングを簡単に理解し、アクセスすることができます。プログラミング要素の関係を理解し​​、 オブジェクト指向プログラミングの正確な概念を整理することで、将来のJava APIの活用とプロジェクトに自信を得ることができます。

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「インテリジェント協業」専門家エージェントチーム構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：Routerパターンとエージェント分離(Isolation)設計の定石

自分のコードをわずか5秒で採点し、レビューしてくれるAIシステム。想像が現実になります。 この講義は、Spring AIを活用して**'GitHub PR自動分析および採点ボット'**を作るオールインワン・プロジェクト課程です。学生が課題を提出すると（Pull Request）、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更点（Diff）を分析します。その後、採点結果はDBに保存され、フィードバックはGitHubのコメントとして自動登録。学生は専用のダッシュボードで結果を確認できます。 Java一つでバックエンドからAI連携、フロントエンド（Vaadin）まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための、最高の入門書です。

SpringAI + Reactで作る自分だけの感情日記サービス Neo + Essentialと一緒に作る4番目のプロジェクトの時間です！

Claude Codeの核となる機能（MCP、Agents、Skills）を活用し、キウム証券APIベースの株式自動売買システムを最初から最後まで構築します。初心者の方でも大丈夫です。今すぐClaude Codeを始めてみましょう！

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

Spring BootとReactを使用している開発者、そして企業環境でAIシステムの導入を検討している開発者の方々に、Spring AIを強くお勧めします。 本コースでは、単なるライブラリの紹介にとどまらず、Spring AIの核心概念と内部構造を理解した上で、多様な実習例を通じて直接実装しながら実務への適用能力を強化します。 Spring AI 1.1.xバージョンを基準に説明し、今後のバージョンアップにも対応できるよう、継続的な技術サポートと拡張の方向性を共に提示します。 また、MCP（Model Context Protocol）を活用してドメイン間のコンテキスト統合や分散環境でのAI連携、そしてエンタープライズ環境に適したAIアーキテクチャ設計を実現することで、Spring AI技術の活用価値を一段と高めます。 企業環境で実際に導入可能なAIシステムの構築を目標に、理論と実習をバランスよく扱う実践中心のガイドとなるでしょう。

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。

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。

本コースは、Spring AI・Spring Bootを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA（ローカル）を戦略的に組み合わせ、Multi-LLMアーキテクチャとオーケストレーション中心のAgentシステム（Main/Sub、Tool、Task Runtime、Agent Registry）を設計・実装する上級コースです。 単一LLMの呼び出しを超え、Agentic Workflow Pattern（Chain、Parallel、Routing、Orchestrator–Workers、Evaluator–Optimizer）とMulti-Agent構造を適用し、Tool・ToolRegistryによってRAG・外部API/DBなどの実行レイヤーを分離します。さらに、DAGエンジン・YAML宣言型ワークフロー・ロード直後の検証（Validated DSL）を通じて、拡張可能で安定しており、品質が継続的に改善されるAIシステムを構築する流れを扱います。 また、Circuit Breaker、Reactive Stream、Redisモニタリング、並列処理、反復評価ループまで含み、Thymeleaf（SSR）の実習に加えてReact・RESTでフロント/バックを分離し、MCP（Model Context Protocol）でツール・エージェントランタイムを標準プロトコルで連動させる拡張を加え、実際の運用環境レベルのAIアーキテクチャ設計能力を身につけることを目指します。 最終的な目標は、単一APIの連携やプロンプトレベルにとどまる単純なAI利用者ではなく、Multi-LLM・エージェント・ワークフロー・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして説明・折衝できる、AIシステムを設計可能な開発者へと成長することです。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

DDDを学びたいけれど 「実際のプロジェクトにどう適用すればいいのか」途方に暮れている方のための講座です。 この講座では Spring Bootをベースに**実際の注文システムを直接作りながら** DDD設計を最後まで実装します。 単なる理論ではなく 「実務ですぐに使える構造とコード」を中心に進められます。 受講後には ✔ DDDベースのプロジェクトを自ら設計でき ✔ 実務レベルの構造を直接実装できるようになります

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのショッピングカート、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デザインの思考プロセスを訓練します。

コーディングの知識がなくてもOK、Google Stitchで完成させる自分だけの初サービス 企画からデプロイまで一つの流れでつなぐオールインワンAI開発ワークフロー

Redisを使用していながらも、なぜそのように設計すべきなのか、なぜこのパターンが生まれたのかを説明できず、もどかしい思いをした経験があるはずです。私自身も、実務や面接官としての経験を通じて、Redisを単なるキャッシュではなく、サービスの安定性と拡張性を決定づける核心的なコンポーネントとして扱ってきました。この講義は、コマンドの暗記ではなく、実際のトラフィック環境でどのような構造を選択すべきか、そしてそのトレードオフ（Trade-off）について私の経験をもとに紐解き、面接と実務の両方で自ら説明できる基準を提示します。

自分のSpringプロジェクトに今すぐAIを取り入れたい開発者のための、最も確実な実践ガイド！ 単なるLLM APIの呼び出しを超え、RAGやMCPを活用して実際のビジネスロジックに即座に適用可能な、実務レベルのAI環境を完璧に学びます。

: "環境構築から7つの実務プロジェクトまで、データドメインを横断するディープラーニング・フルスタックの旅（全35講）" 単にサンプルコードをなぞるレベルを超え、実際の現場で扱う多様な形態のデータをディープラーニングで料理する方法を学びます。CPU/GPU開発環境の構築から始まり、ゴミの分別（画像）、株価予測（時系列）、心電図の異常検知（AE）、アニメーション化（GAN）、医療画像セグメンテーション（U-Net）、サウンド分類（オーディオ）まで！ディープラーニングの核心アルゴリズムを、実践プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

ウェブ開発の学習中に道に迷いましたか？自分で道を見つけられるようお手伝いします。非専攻者であっても1時間程度の短い講義でウェブサービス構造がどのように動作するのかを知ることができます。

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