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想定を上回るお申し込みにより、受講開始日が遅れる可能性があります。あらかじめご了承ください。
Reason
日本の生成AI関連アプリケーション市場は、2023年から2030年までに約14.5倍に成長すると予測されており※1、
生成AIエンジニアの求人が今後爆発的に増加する見込みです。
※1 出典：JEITA「生成AI市場の世界需要額見通しを発表」
Feature
プログラミング未経験者でも最短1か月で、
生成AIアプリケーション開発ができるスキルを習得。
Pythonの基礎からOpenAI
API、RAG、AIエージェントなど、今後のエンジニアに必須となる生成AI開発スキルを学び、
短期間で実践的な生成AIアプリケーション開発ができるエンジニアを目指します。
01
Pythonを基礎から実践まで体系的に学びながら、生成AIを活用した効率的な開発手法を習得。GitHub Copilotによるコーディング支援を取り入れることで、未経験者でもエラー対処やコード改善をスムーズに行えるようになります。
02
問い合わせ対応の自動化AIエージェント、生成AI英会話アプリなど、実践的な生成AIアプリケーションの制作課題を通し、ニーズが高まっている生成AI技術を用いたプロダクトを形にする技術力を身に付けます。
03
生成AIアプリケーション開発を熟知したメンターが、目標に向けて徹底伴走。無制限のチャットでの質問対応に加え、週1回のオンライン面談で学習の質問から、現場での活用方法など生成AIエンジニアを目指すうえでの疑問・悩みに親身にお答え。挫折せず学習完了まで到達できます。
Application
Recommend
生成AIを活用した開発技術でスキルアップ・キャリアアップを目指す
プログラミング未経験者～現役エンジニアの方
従来型のプログラミングスクールでは教えない、生成AI開発スキルが身につきます。企業の業務改善や新規サービス開発など、実用的な生成AIアプリケーションを自分で作れるようになります。
Pythonを基礎から学びながら、GitHub Copilotなどの生成AIツールを活用することで、スムーズな開発が可能になります。プログラミング初級者の方でも着実に開発スキルを習得できます。
最新の生成AI開発スキルを体系的に学習。実務で求められる開発手法を、現場ですぐに活用できるレベルまで、着実に身につけられます。
生成AIの回答精度を改善するための手法を学習。品質評価の基準設定や具体的な改善施策を身に着けることで、ビジネスで通用する高精度な生成AIアプリケーション開発ができるようになります。
需要が急増する生成AIエンジニアとして、市場価値の高いポジションへ。大手企業やスタートアップが求める、次世代の開発スキルを習得できます。
生成AI×Python開発スキルで、フリーランスとしての活躍の場が広がります。高単価案件や自身のサービス開発など、新たな選択肢を増やすことができます。
Program
短期間で身に付く
『開発スキル習得の3ステップ』
長年のスクール運営で築き上げ、過去10,000人以上のデジタル人材を育成した効率的な学習システムにより、
短期間で生成AIプロダクトを開発する力が身に付きます。
Technology
Curriculum
基礎から実践まで。
最新の生成AI技術を網羅
生成AIエンジニアに求められる知識・スキルを理論と実践のバランスよく学習。
各技術の基本を押さえた後、実際のビジネスシーンを想定した開発課題に挑戦します。
大規模言語モデル（LLM）を活用した開発の前提知識
約2時間
生成AIの基本概念、AIの歴史、及び生成AIが社会やビジネスに与える影響について学びます。生成AI技術とその用途を理解し、AIと共にどう向き合うべきかを考察します。大規模言語モデル（LLM）の仕組みや応用事例、ChatGPTについても解説し、テキスト生成以外の生成AIツール（画像・動画生成）についても触れます。
プロンプトエンジニアリング
約12時間
プロンプトエンジニアリングの基本から応用までを段階的に学びます。プロンプトの構成、重要性、作成時の注意点、各種テクニックについて解説します。また、具体的な業務シナリオに基づいた課題解決プロンプトを考える演習も行い、実務での活用スキルを高めます。
Python開発を始める準備
約28時間
Pythonの概要と環境構築の手順を学びます。Google Colaboratoryを使用して、基本的なプログラムの実行方法を理解し、Pythonの基本文法を習得します。これにより、生成AIや大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発に必要なPythonスキルを身に付けます。
OpenAI APIの活用
約3時間
ChatGPTのAPIであるOpenAI APIの基本とその活用法を学び、APIキーの取得方法や料金体系、主要なAPI機能について理解します。文章生成や質問応答を行う方法を解説し、画像生成や音声生成などの応用も紹介します。
LangChain基礎編
約1時間
大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発において汎用的に使われるフレームワーク「LangChain」について基礎から学びます。また、LangChainを使用して実務や日常生活でどのような活用ができるかを考察します。
LangChain応用編
約20時間
LangChainの高度な機能であるRetrieval(RAG)、Agents、Callbacksモジュールについて学びます。特に、Retrieval(RAG)を使ったAIチャットボットの開発や、ビジネス課題解決のためのエージェント活用方法を学びます。演習問題を通じて実践的なスキルも養います。
中間課題
約2時間
これまで学んだ内容を総合的に活用し、Retrieval(RAG)とAgents（AIエージェント）の技術を使った生成AIチャットボットの開発に挑戦します。また、LangChainを使って解決できるビジネス課題を考え、プログラム化することで実務での応用力を鍛えます。
会話生成に特化したLlamaIndexを学ぶ
約2時間
大規模言語モデル（LLM）をデータベースや知識ベースとして活用するためのオープンソースのフレームワークである「LlamaIndex」の概要とその活用法について学びます。特に会話生成に適したチャットボットの開発方法を習得します。LlamaHubの活用も含めて、LlamaIndexを通じた生成AIの応用範囲を広げます。
ファインチューニングで生成AIの精度を上げる
約1時間
ファインチューニングの概要を理解し、データを使ってモデルに学習させる方法を確認した上で、目的に応じてモデルを個別カスタマイズする方法を学びます。課題としては、特定の人物やキャラクターの話し方を学習させたチャットボットを作成し、実践的なスキルを身につけます。
Web上で利用できるLLMアプリ開発の準備をする
約2時間
LLMの機能を搭載した、Webアプリケーション開発のための環境を整えます。まず、Visual Studio Code（VSCode）のインストール方法、主要プラグインの導入方法を学び、Python仮想環境の作成と管理についても実践します。さらに、GitHub Copilotによるコード補助の基本的な使い方を習得します。
StreamlitとLangChainで大規模言語モデル（LLM）アプリを開発する
約2時間
Pythonで簡単にWebアプリケーションを作成できるオープンソースのライブラリである「Streamlit」とLangChainを活用したアプリ開発を行います。Streamlitの基本的な使い方を始め、作成したアプリをStreamlit Community Cloudにデプロイする方法を学びます。また、Pythonのloggingモジュールによるログ管理方法も習得します。
生成AIの評価と改善
約20時間
本格的なLLMアプリ開発に欠かせない、生成AIの回答精度向上のための様々なテクニックやツール活用法を学びます。「何をもって生成AIの回答の良し悪しを判断するか」といった評価基準の設定方法を学び、改善施策を施して試行錯誤しながら回答精度向上に取り組む一連の流れを体験します。
各ユースケースごとの大規模言語モデル（LLM）アプリ開発
約25時間
Webページやファイルなどの情報源をもとに「顧客問い合わせ対応自動化」や「商品レコメンド」を行う生成AIチャットボットなど、様々なユースケースを題材として本格的なLLMアプリ開発の方法を学びます。
自由課題
約30時間
自由課題として、これまでに学んだ知識と技術を総合的に活用し、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を行います。自分のビジネスシーンや利用目的に合わせたアプリケーションを設計、開発し、本格的なLLMアプリ開発に挑戦します。
Lecturer
選考通過率わずか10％という基準で選ばれた現役エンジニア講師が、
一人ひとりの学びに合わせたマンツーマン体制で生成AIエンジニアまでの道のりをサポート。
石野 守
（フリーランス/データ・AIエンジニア）
大手企業のDX戦略からスタートアップの生成AI開発まで、幅広いデータ活用プロジェクトを牽引。独自のナレッジ構築手法でチャットボットの精度を大幅に向上させるなど、LLM実装の実績が豊富。データ品質の改善からMLOpsまで、現場で培った実践知識を活かし、即戦力となるスキルを伝授する。
N.Y
（人材業界/データサイエンティスト）
大手人材企業のデータサイエンティストとして、生成AIを活用した業務効率化アプリの開発をリード。プロンプトエンジニアリングやRAGの実装により業務を70%以上自動化するなど、高い成果を実現。ローカルLLMのファインチューニングから並列処理による高速化まで、実用的な生成AIアプリケーション開発の経験が豊富。
S.H
（IT業界/アプリエンジニア）
受託企業で機械学習チームのリーダーを務めた後、自社プロダクト開発企業でエンジニアとして活躍。プライベートでのLangChain開発やAgents実装の経験を持ち、議事録作成ツールの開発では文字起こしから要約までの一連の処理を実現。実践的なプロンプトエンジニアリングのノウハウも蓄積。
Expert
カリキュラムは全て
生成AIのスペシャリストが監修
日本最大のAI専門メディア
「AINOW」の編集長
ディップ株式会社で生成AI活用推進プロジェクトを進めるほか、これまで1000本以上のAI関連記事を執筆するなど、AI業界で幅広く活躍するキーパーソン。講演や法人研修の実績も多数。著書の「生成AI導入の教科書」は、Amazonカテゴリーランキングで1位になりベストセラーに。「AI・知能EXPO」でのカンファレンスをはじめ、LangChainを活用したRAG/AIエージェントの実装など生成AIアプリケーション開発の知見を発信。最新の生成AI開発手法に精通。
Voice
学んで1か月で生成AI開発案件を獲得！単価アップを実現
山岸 裕さん
（フリーランス ・フロントエンドエンジニア）
フロントエンドのみのキャリアに危機感。生成AI開発は独学では案件獲得に踏み出せなかった。
最新の生成AIプロダクト開発スキルを習得し、案件を受注。従来の1.5倍の単価で契約できた。
長年のフロントエンド開発経験がありましたが、生成AIの波が来る中、今後のキャリアに不安を感じていました。また、生成AIは技術の進化が速く、独学では取り組みづらい状況でした。本講座で最新の生成AIアプリケーション開発技術を網羅的に学び、現役エンジニアに作ったアプリケーションを添削してもらえたことで実践的な技術が効率的に習得できました。おかげでECサイトの商品レコメンドチャットボット開発案件を受注でき、フロントエンドだけでなく、生成AIを活用したバックエンドの実装もできるようになり、キャリアの幅が広がりました。
プロの指導で仕事と両立しながら効率的にスキルアップ！
安達 稜さん
（ITサービス業・ソフトウェアエンジニア）
生成AIの独学を始めるも、本業と並行しての効率的な学習方法を模索していた。
プロの指導で効率的に開発スキルを習得。自信を持って新プロダクトの開発に挑戦できるように。
独学で生成AI開発に取り組むなかで、この分野への可能性を感じ、もっと深く学習したいと思うように。現役のプロであるメンターに質問し放題、実践的なコードレビューで短期間で即戦力が身に付く点が魅力で本講座を受講。PythonやRAG、AIエージェントなど、技術ごとに実際の開発現場を想定した課題があり、成果物へのメンターからのフィードバックをもとに修正する…を繰り返すことで、短期間で上辺ではない知識・技術力が身につきました。今は知り合いのプロダクトマネージャーと生成AIの新プロダクトを構想しており、新たな分野での挑戦にワクワクしています。
未経験の私でも、生成AIエンジニアへの挑戦に自信が持てた！
田中 あかねさん
（保険業・事務職）
既存のプログラミングスクールで学べることは今後生成AIによって代替されると聞き、一歩踏み出せずにいた。
Pythonの基礎から最先端の生成AI技術まで学ぶことができ、キャリアチェンジに自信が持てた。
エンジニアに興味がありプログラミングスクールを探していましたが、既存のスクールで学べることは今後生成AIで不要になると聞いて、一歩踏み出せずにいました。そんな中で、未経験でもPythonの基礎から学習でき、さらに生成AIという新しい分野でスキルを磨けるこのスクールを知り「どうせ学ぶなら、これからの時代で必要とされるものを」と思い受講を決めました。結果、最先端の技術を学べただけでなく、自信を持ってエンジニアに挑戦できるスキルを身につけることができました！
自社ならではのバックオフィス業務も生成AI技術で効率化！
服部 夢貴さん
（教育業・エンジニア兼バックオフィス）
バックオフィス業務の効率化を図りたいが、既存の業務効率化ツールではうまく解決できずにいた。
自社独自の情報をもとにした問い合わせ対応チャットボット開発など、かゆいところに手が届く生成AIアプリケーション開発ができた。
もともとフロントエンドの開発を担当しており、現在はバックオフィス業務も担当していることから、なんとかバックオフィス業務の効率化を図りたいと考えていましたが、自社特有の業務フローや問い合わせも多いため、他社の既存ツールではなかなかうまく効率化できずにいました。一方で、本講座は内容がとても実践的で、RAGやAIエージェントの技術を用いてかゆいところに手が届くアプリケーション開発の技術を学べたので、自社ならではの課題も解決することができました！
※効果には個人差があります
Plan
※1 クレジットカード支払いで12回分割した場合の料金例です。分割手数料については、ご契約のカード会社によって異なりますので、直接カード会社にお問い合わせください。
今なら！ 無料相談に参加すると 『堀江貴文さんも驚きの生成AIプロンプト集』 を全員にプレゼント！
