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ChatGPTは使っているけれど、 なぜこのような回答が出るのか説明するのに苦労したことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIの会議で概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにそのような方々のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけることができます。

『機械学習、核心だけ素早く！』（インサイト、2025）を基に機械学習理論と実戦例題を扱う講義です。

コンピュータの科学的思考法を活用したコンピューティング思考力を学んでみよう！ 職場での業務や実生活でコンピューティング思考力に基づいた活用方法を構想してみましょう！

現時点で最も重要なAI関連技術を網羅したRAG、VectorDB、LangChain、OpenAI、sLLM、ファインチューニングについて学びます。

製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速するにつれ、生産設備、制御システム、産業用ネットワークが外部システムと接続されるようになっています。これに伴い、サイバー攻撃が生産停止、品質低下、技術流出、安全事故につながる可能性も高まっています。 [OT（製造業）セキュリティ] 4大製造産業マスタークラスは、自動車、半導体、化学、食品・医薬品産業で発生し得るOTセキュリティの脅威を、実際の製造現場の事例を中心に紐解く講座です。 各産業の生産工程や設備環境がどのように異なるのかを理解し、産業別に発生し得る主要なセキュリティ脅威、事故の原因、対応策を体系的に学習します。 自動車産業のスマート工場とサプライチェーンセキュリティ、半導体産業の核心工程および技術情報の保護、化学産業の制御システムと安全事故への対応、食品・医薬品産業の品質・衛生・GMPデータの保護まで、一つの講座で幅広く扱います。 複雑な技術や攻撃手法を単に羅列するのではなく、「どのような問題が発生し得るのか」「なぜ発生するのか」「現場ではどのように対応すべきか」を初心者にも分かりやすく説明します。 この講義を通じて、4大製造産業の特性とOTセキュリティの相違点を比較し、製造現場で必要とされるセキュリティ点検と事故対応の基本方針を習得することができます。

化学産業のプロセス制御環境で発生し得る主要なセキュリティ脅威と事故事例を確認し、AIベースの異常兆候検知と対応策を分かりやすく理解するカリキュラムです。生産停止、プロセス値の操作、有害物質の漏洩など、化学産業特有のリスクを中心に、実務型のOTセキュリティを学習します。

半導体産業は、生産設備、制御システム、協力会社、データが密接に連携している代表的な製造業分野です。 そのため、小さなセキュリティ事故やシステム障害でも、生産停止、品質問題、納期の遅延、技術流出につながる可能性があります。 この講義は、半導体製造現場で発生しうるOTセキュリティの脅威を、初心者の方でも理解できるように分かりやすく解説します。 複雑な技術説明よりも、実際の現場でどのようなセキュリティ問題が発生しうるのか、なぜ半導体産業が攻撃の対象になるのか、そしてセキュリティ事故が企業にどのような影響を与えるのかを中心に扱います。 また、AIやスマートファクトリーの普及により製造環境が知能化する中で、セキュリティの脅威がどのように変化しているのかについても併せて見ていきます。

文学、映画、音楽、歴史など人文学的な観点から生成AIの概念と原理を分かりやすく理解し、AIがもたらす文化的影響と生活の変化を探求します。個人と企業がAI時代にどのように対応し、準備すべきかについて、実質的な洞察と戦略を提示します。

AIがブラウザを直接開き、シェルスクリプトを書いてサーバーの問題を解決するとしたらどうでしょうか。WindowsとLinuxを自在に行き来しながらOpenClawで実現する実践的な自動化ノウハウを通じて、複雑な設定なしで自分だけの強力なリモート開発環境を完成させる最短ルートをご案内します。

Google ドライブを自在に使いこなす Gemini エージェント！ 圧倒的な生産性で、Google AI 実務の完成形を体験してください。

セキュリティアナリストとしての業務を遂行するために必要な基礎知識と、実習を通じた侵害事故分析トレーニングを行う実習中心の講義です。企業の侵入対応および分析業務に必要な実務的観点からの侵害事故分析手法を共に学んでいきます。

Physical AIの基盤となる模倣学習（Imitation Learning）とVLA（Vision-Language-Action）技術の核心概念と作動原理を体系的に学習します。実際の事例分析を通じて、Physical AIが現実世界と相互作用するメカニズムを理解します。

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

下落相場でも大きな利益を上げたいですか？自動売買に興味はあるものの、コーディング、売買戦略の設計、取引所API、サーバー配布などの壁にぶつかって始められずにいませんか？ この講義では、Pythonに初めて触れる方でも、ChatGPTとCodexを活用して売買のアイデアを具体的な戦略に落とし込み、バックテストや実戦用の自動売買コードとして実装できるよう案内します。 PythonとCCXTを活用したバイナンス先物自動売買、テクニカル指標戦略、ナンピン（買い増し）バックテスト、Upbit APIベースのキムチプレミアム戦略を実習します。その後、Telegramを使用した通知と注文の安全機能を適用し、完成したボットをGitHubで管理してクラウドサーバーにデプロイします。 LLMにすべての投資判断を任せるのではなく、人間が戦略とリスク管理基準を決定し、LLMを戦略設計、コード作成、エラー解決を助けるアシスタントとして活用します。 講義を完走した後は、提供されたコードを実行するだけでなく、自分だけの戦略を生成、検証、修正、デプロイできるようになります！

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

AIと自動化ツールを活用し、自分だけの電子書籍を効率的に制作する完全なワークフローを学びます。Marpを活用したスライド制作からPandocでのPDF/EPUB変換、MySQLデータベース管理、カバーデザイン、出版準備まで実務で即座に適用できる体系的な制作プロセスを段階別に案内します。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

AI時代に開発者が備えるべき、サービスを企画・設計する思考力を養う実践型バックエンド講座です。

開発プロジェクトのためのミッションコンテンツです。DevTimeというタイマーアプリを実際に実装しながらプロジェクトの実習ができるよう、PRD企画文書、Figmaデザイン、APIエンドポイントを提供します。実際のサービスに近いレベルのプロジェクトを実装しながら、これまで学習した知識を完璧に自分のものにしてください 🚀

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。