AIエージェント活用実践編 — Claude Agent SDK と MCP で AI を働かせる力

カリキュラム (10 章 / 46 レッスン)

1. Workflow と Agent の使い分け — 何を自動化するかの判断4 レッスン

   Anthropic の6パターン(Prompt Chaining/Routing/Parallelization/Orchestrator-Workers/Evaluator-Optimizer/Autonomous Agent)を理解し、課題に応じてどれを選ぶか判断できる

   • 1.Anthropic 6パターン入門無料約 7 分
   • 2.Workflow か Agent か の判断フレーム無料約 7 分
   • 3.実装規模感とコスト意識無料約 6 分
   • 4.業務課題に1パターン当ててみる無料約 5 分

2. 単一エージェント実装 — ReAct ループの基本6 レッスン

   ReAct(Reason+Act)ループの仕組みを理解し、Tool定義 + 単発 LLM call で動作する小さなエージェントを実装できる

   • 1.ReAct ループとは何か無料約 6 分
   • 2.Tool 定義の基礎無料約 7 分
   • 3.Context window の管理無料約 7 分
   • 4.エラー時の回復処理無料約 9 分
   • 5.最小 QA エージェントの設計無料約 3 分
   • 6.最小 QA エージェント完走 — 実装と動作確認無料約 14 分

3. Tool Use と MCP — 外部システム連携5 レッスン

   Claude Agent SDK と MCP(Model Context Protocol)を使って GitHub や Slack のような外部システムと連携するエージェントを作れる

   • 1.Claude Agent SDK の概要無料約 8 分
   • 2.MCP とは何か無料約 6 分
   • 3.自作 MCP サーバの最小構成無料約 5 分
   • 4.認証と最小権限無料約 7 分
   • 5.GitHub MCP を繋いで Issue 一覧を取る無料約 8 分

4. 状態管理とメモリ設計5 レッスン

   短期/長期メモリの違いを理解し、context圧縮や知識ベース統合の基本パターンを書ける

   • 1.短期メモリと長期メモリ無料約 6 分
   • 2.Context 圧縮の基本無料約 6 分
   • 3.会話履歴の保存と再開 — 設計編無料約 4 分
   • 4.会話履歴の保存と再開 — 実装編無料約 7 分
   • 5.知識ベース(KB)統合の基本無料約 8 分

5. 計画・分解・再試行 — Reasoning パターン4 レッスン

   Chain-of-Thought / Tree-of-Thought / Reflection を理解し、複雑タスクを分解して順次解くエージェントを書ける

   • 1.Chain-of-Thought と Tree-of-Thought無料約 6 分
   • 2.Reflection と Self-Critique無料約 6 分
   • 3.Subgoal 分解無料約 5 分
   • 4.Uncertainty と再試行無料約 6 分

6. 評価指標と失敗分析5 レッスン

   LLM-as-Judge と Trajectory evaluation でエージェントを定量評価できる、失敗事例の根本原因を分析できる

   • 1.LLM-as-Judge の基本無料約 7 分
   • 2.Trajectory evaluation無料約 6 分
   • 3.Metric 選定と trade-off無料約 7 分
   • 4.Golden Set の作り方無料約 8 分
   • 5.評価ハーネスを通す無料約 9 分

7. 安全性・コスト・監査4 レッスン

   OWASP Agentic Top 10 の主要リスクを実装で押さえ、暴走 loop を防ぎ、監査 log を残せる

   • 1.OWASP Agentic Top 10 入門無料約 8 分
   • 2.Token budgeting と モデル選定無料約 8 分
   • 3.Runaway loop の検知と停止無料約 7 分
   • 4.Audit log と human override無料約 7 分

8. Capstone-A — RAG型業務QAエージェント5 レッスン

   ドキュメント取り込みから検索 + 生成、評価、デプロイまで一気通貫で実装できる

   • 1.ドキュメント取り込みと chunking無料約 7 分
   • 2.Embedding と vector 保存無料約 8 分
   • 3.Retrieval + Generation のループ無料約 7 分
   • 4.評価 — MRR と hallucination 検知無料約 7 分
   • 5.最小デプロイ無料約 8 分

9. Capstone-B — 自動化 / マルチエージェント4 レッスン

   定期実行ジョブ(週次レポート等)を Orchestrator-Workers パターンで実装、Shadow → Prod の段階導入ができる

   • 1.Task 分解と orchestrator 設計無料約 7 分
   • 2.Worker エージェントの実装無料約 6 分
   • 3.エラー処理と retry無料約 8 分
   • 4.Shadow → Prod の段階導入無料約 7 分

10. 本番運用とキャリア4 レッスン

    本番運用の観測・改善ループの基礎を理解し、エージェント開発者としての次の学習ステップが見える

    • 1.Scaling と Rate Limit — 本番運用を見据えて無料約 6 分
    • 2.Observability — Langfuse や自作ロガーで監視する無料約 6 分
    • 3.A/B test と継続改善 — プロンプトの最適化無料約 7 分
    • 4.次の学習ステップとキャリア — Agent Architect への道無料約 6 分

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