実践レーン実践者
Karpathyが2025年に提唱した「Vibe Coding」は2026年現在、技術債と脆弱性の指数関数的増加という
ハングオーバー局面を迎えている (CodeRabbit 2025: AI生成コードは脆弱性2.74x、refactoring率25%→10%)。
本コースは「本気で勉強する人」を対象に、Claude Code を中軸として
Cursor/Windsurf 等を比較しながら、要件設計→生成→読解→テスト→セキュリティ→運用までを
実装可能な水準で身に付ける。座学(700-1200字, 3-5分) + ハンズオン(15分) + 形成的評価(10分) の3層構成。
- おすすめの人
- Claude Codeで開発や業務自動化を始めたい方
- 得られること
- 要件整理から実装、テスト、安全な運用までの基本動作
- 学び方
- 提出・採点付きのハンズオン
- 事前知識
- PCでコードやファイルを扱えること
- 無料で試す
- 無料公開40レッスンを登録なしで閲覧
- 学習負荷
- 実践|読む・実装・提出
- 読了目安
- 約222分(3.7時間)演習・提出の時間は別途必要です。
10 章40 レッスン
実践レーン実践者
Anthropic「Building Effective Agents」(2024年12月)が示した6つのパターンを軸に、
単一エージェントの基本から、ツール連携(MCP)、状態管理、評価、運用までを
初心者でも完走できる粒度で扱います。Claude Agent SDK を主軸として
LangGraph/CrewAI 等は比較レベルで触れ、Capstone では RAG型QAエージェントと
自動化ワークフローを実装します。Course 1(バイブコーディング実践編)の
修了者を想定しますが、独立しても完走可能な構成です。
- おすすめの人
- MCPやAIエージェントを実装・評価したい開発者
- 得られること
- ツール連携、状態管理、RAG、評価・運用の実装力
- 学び方
- 提出・採点付きのハンズオン
- 事前知識
- Claude Code等での開発経験があると進めやすい
- 無料で試す
- 無料公開46レッスンを登録なしで閲覧
- 学習負荷
- 実践|読む・実装・提出
- 読了目安
- 約316分(5.3時間)演習・提出の時間は別途必要です。
10 章46 レッスン
実践レーン会社員/学生
完全初心者(セキュリティ用語ゼロの会社員・学生)を対象に、生成AI時代の人的セキュリティ衛生を体系的に学ぶ。
既存 vibe_practice ch07 が SAST/secret管理など開発者向けである一方、
本コースは「自分のアカウント、自分の端末、自分のメール、自分のSNS」を守る日常動作を扱う。
座学(500-900字, 5分) + 軽演習(15-20分、practice章のみ) + 章末4択クイズ(8問) の3層構成。
脅威事例は CISA / NIST / Verizon DBIR / JPCERT/CC / IPA を一次情報とし、
本文は「判断基準と行動手順」を固定化、事例は差替可能枠 (`_facts/`) に分離して長寿命化。
- おすすめの人
- アカウントや端末を安全に扱いたい全社員・学生
- 得られること
- メール、端末、SNS、生成AI利用時の具体的な判断基準
- 学び方
- 日常のケースから学ぶ基礎コース
- 事前知識
- 不要
- 無料で試す
- 無料公開40レッスンを登録なしで閲覧
- 学習負荷
- 入門|読む・軽い演習
- 読了目安
- 約191分(3.2時間)演習・提出の時間は別途必要です。
10 章40 レッスン
実践レーン実践者
Palantir 由来の Forward Deployed Engineer (FDE) を、2026 年の AI 時代に
日本市場へ着地させたコース。Anthropic の "Applied AI Engineer"、OpenAI の
"FDE"、日本企業の "AIソリューションエンジニア" を含む同型職を横断的に扱う。
既存の vibe_practice (Claude Code hands-on, 40 lessons) と
agent_practice (Agent SDK + MCP, 46 lessons) を前提知識として、不足領域である
顧客課題の構造化・本番デプロイ運用・顧客コミュニケーション・SOW/価格交渉・失敗回復・
キャリア戦略を 30 レッスン + 2 週間キャプストンで習得する。
本講座は CFDE 等のグローバル認定を取得するものではなく、
日本企業 (OpenAI Tokyo / Salesforce JP / Palantir JP / PKSHA / LayerX / Sakana AI 等) の
AI ソリューション導入現場で動ける素地を作ることをゴールとする。
- おすすめの人
- 顧客と伴走してAI導入を前に進めるエンジニア
- 得られること
- 課題構造化、導入・運用、顧客との合意形成
- 学び方
- ケースとキャプストンを含む実践コース
- 事前知識
- 開発・導入プロジェクトの経験がある方向け
- 無料で試す
- 準備中(受講開始前)
- 学習負荷
- 発展|ケース検討・実践課題
- 読了目安
- 未算定
9 章3 レッスン準備中