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モダンな3層構造のウェブサービスをAIと共に設計し、バイブコーディング（Vibe Coding）だけで開発した後、AWS環境にデプロイして実際に稼働するプロダクションサービスまで完成させます！Amplify、CloudFront、ALB、EC2、S3、RDSなど、AWS環境において現場で使用される主要サービスを一つの流れで体験できるよう、一連の設定プロセスをすべて盛り込みました。

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

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！

IntelliJを使用するJavaバックエンド開発者が、Claude Codeを利用して生産性を最大化する方法をお教えします。特に、Windows環境を使用している方が直面するバイブコーディング（Vibe Coding）環境の問題を完全に解決できるようサポートいたします。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

Claudeのコードで設計からTDD、CIまで完成。 一つの機能をスペック一行からmainマージまで。

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。

コーディングを全く知らない人でも、AIに日本語で命令を出すことで、自分だけの株式自動売買プログラムを作れるようになります！

文書(SDD) → コード自動化。 プロンプトを打つのではなく、システムに仕事をさせましょう。 Skills、Sub-agents、Commandsで自分だけのAI開発エージェントを構築し、5つの実践プロジェクトで収益化サービスまで完成させます。

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 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。

本課程は、一般事務職の在職者が生成AIを単なるツールではなく業務パートナーとして活用できるよう設計された、実務中心の基礎課程です。AIの作動原理と限界に対する正確な理解に基づき、セキュリティ・著作権を遵守しながら安全に活用する能力を養うことを目的としています。 プロンプト設計の核心原理から、企画、報告書、メール、議事録などのテキストベース業務の効率化、エクセルデータ分析や画像・PDF文書の活用まで段階的に学習し、反復業務の時間を画期的に短縮して、一人多役の実務能力を確保できるよう支援します。 個人レベルの活用を超えて、チーム単位の業務テンプレートや標準を構築する方法まで扱い、受講終了後すぐに現場で適用可能な業務自動化資産を保有し、組織全体の生産性向上につながるよう構成された実践中心の教育課程です。

🔥 バイブコーディング with Streamlit 🔥 コード一行で自分だけのWebサービスをすぐに作るリアルタイムコーディング体験！ MZ世代の感性に合わせたビジュアル中心の実習型講義、複雑なバックエンド知識は必要ありません。 Streamlitの基礎を学び、実用的なアプリまで直接実装しながら開発感覚を目覚めさせます。 今すぐ「自分だけのサービス」をコードでvibeよく完成させてみてください😎💻

HTML、CSS、JavaScriptのみでOpenAI APIを連携したAIウェブサービスを直接実装します。 Netlify Functionsを活用してAPIキーを安全に保護し、静的フロントエンド＋サーバーレスバックエンドの構成で実際のデプロイまで進めます。 単なるデモではなく、収益化可能な構造のMVPを最初から最後までIDEライブで完成させます。

「なぜAIがこんなコードを書いたのか？」、「なぜさっき言ったことを覚えていないのか？」 Claude CodeのようなAIツールを使っていると直面するもどかしさ。その原因は、ツールがどのように動作しているかを知らないことにあります。この講義は、そのブラックボックスを透明に解き明かします。 全25講を通じて、LLMにファイルを見る「目（Read）」、コードを直す「手（Edit）」、命令を実行する「足（Bash）」を直接持たせ、実際の現場で使われるツールと同じように動作する自分だけのCoding Agentをゼロから実装します。単にライブラリの使い方を学ぶのではありません。AIがどのようにプロジェクト構造を把握し、なぜ長い会話で記憶を失うのか、それを技術的にどう解決するのか（Sliding Window、Summary）を、直接コードで実装しながら体得します。 この過程を通じて、皆さんはAIツールの単なる「ユーザー」から、作動原理を見抜き、ツールを自分好みに改造・評価できる「AI供給者」の視座を手に入れることになるでしょう。

この講義は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念の説明だけで終わらせず 👉 実際に動作する構造を自ら作り 👉 拡張・高度化まで経験する実習中心の講義です。 単純なRAGの例題から出発し、 Advanced RAG → Modular RAG → エージェントベースのRAGまで 現場ですぐに活用できるレベルへと段階的に学習します。

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。

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。

"なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？" 私もまた、同じ悩みを深く抱えてきました。市販の自動売買ロジックの多くは強気相場で利益を出しているように見えますが、相場の色が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。私はこの問題を解決するために、過去2年間自ら研究したノウハウと最新のAI技術を結合させました。本講義では、マクロ経済と個別銘柄の流れを同時に読み取る'Transformerベースのディープラーニングモデル'を自ら設計し、これを無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特にヘッジファンドレベルの精巧なデータ正規化手法を導入し、単純な指標を超えてニュースの感情分析まで結合した'知能型総合スコアリングシステム'を構築します。ここにウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの眼識を移植した「AIセーフティゲート」を加え、買い注文の直前に人間のトレーダーの視点で最後の確信を上乗せします。単なる売買機能を超え、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己復旧メカニズム、そしてSlackによるリアルタイムレポートまで加え、機関投資家レベルのアルゴリズムシステムの全工程を皆さんの手で直接実装することになります。

"Life is short, you need Rookiss." Rookissのピンポイントレッスンシリーズの初回講義 - Claude Code（クロード・コード）入門では、 Claude Codeおよびエージェントに関連する全般的な概念を、 独自に開発した視覚化教材を通じて分かりやすく学習します。