信頼できるAI支援業務のために、段階的に発展する運用センター。
不揃いな業務入力の処理、関連知識の検索、根拠のある提案、不確実なケースの人への引き継ぎ、記録、障害への耐性を備え、最終的にデプロイして稼働するAI運用センターを構築します。
カリキュラムを進めるにつれて、システムが発展していきます。公開済みの各フェーズで範囲の明確な機能を実装し、後続機能は該当するカリキュラムの公開時に追加されます。
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コースと保存済みの進捗を準備しています。
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学習パスの概要
単なるチャットボットで終わらず、AI Operations Copilotを構築しましょう。
プログラミングの基礎から信頼性の高いAIシステムの開発まで。1つのAI運用センターを段階的に育てる、プロダクト中心の学習パスです。
この学習パスの対象者
構築するもの
不揃いな業務入力の処理、関連知識の検索、根拠のある提案、不確実なケースの人への引き継ぎ、記録、障害への耐性を備え、最終的にデプロイして稼働するAI運用センターを構築します。
カリキュラムを進めるにつれて、システムが発展していきます。公開済みの各フェーズで範囲の明確な機能を実装し、後続機能は該当するカリキュラムの公開時に追加されます。
A ・公開済みの機能
Python · Git · テスト · FastAPI · 型付きAPI · 構造化出力
再現可能なプロジェクト環境から、決定論的トリアージ、入力検証、ファイル処理、パッケージング、型付け、テスト、CLI、FastAPI、Pydantic、プロバイダー抽象化、制御された構造化モデル出力までを通じて、AI Operations Copilot の最初の実動レイヤーを構築します。
B ・公開済みの機能
SQL · PostgreSQL · SQLAlchemy · トランザクション · Alembic · API永続化
フェーズAのステートレスなスマート受信トリアージサービスを、SQL、PostgreSQL、SQLAlchemy、トランザクション、リポジトリ、マイグレーション、永続化された分析実行、冪等なAPI動作、フィルタリング、ページネーション、インデックス、データベース統合テストを備えた永続的なバックエンドへ発展させます。
C ・公開済みの機能
Evals · 混同行列 · 適合率 + 再現率 · スライス分析 · リグレッションゲート · ロバスト性
永続オペレーションメモリをAI Quality Lab（AI品質評価ラボ）へ発展させます。評価契約を定義し、キュレーション済みベンチマークをレビューし、ホールドアウト分割を固定し、ローカル評価ハーネスを構築します。分類と人手レビューの指標を計算し、スライスと失敗モードを分析し、選択的自動化と実行信頼性を測定し、1つの制御された候補を比較し、ロバスト性を検証し、評価基準を後から動かさずにリリース判断を行います。
D ・公開済みの機能
必要な前提知識
AIエンジニアリングの経験は不要です。PythonとGitが動くパソコンと、実装・テスト・デバッグ・文章での振り返りに集中する姿勢が必要です。
カリキュラム
基礎
再現可能なプロジェクト環境から、決定論的トリアージ、入力検証、ファイル処理、パッケージング、型付け、テスト、CLI、FastAPI、Pydantic、プロバイダー抽象化、制御された構造化モデル出力までを通じて、AI Operations Copilot の最初の実動レイヤーを構築します。
14ユニット
無料プレビュー
A01 · 基礎
A02 · 基礎
A03 · 基礎
入門パス
AI Engineering Foundationsの完全な3ユニットから始め、フルコースと同じ学習システムを使えます。開始にアカウントやクレジットカードは不要です。
環境、ターミナル、Git、最初の実行コンポーネント
A01
Pythonデータ、コレクション、受信メッセージ表現
A02
条件分岐、ループ、決定論的トリアージのベースライン
A03
方法論
信頼性と方法論
この学習パスはカリキュラムで扱うスキルを、更新履歴を管理した職種情報に対応づけています。網羅率は就業準備度の評価、採用の保証、資格認定、実績の代わりにはなりません。
コースの成果は、学習者が実際に取り組むプロジェクト、タスク、確認項目に基づきます。
実践課題の確認と完了の記録は、学習者自身が行います。クイックチェックは理解を深めるためのものであり、能力を自動的に証明するものではありません。
コース修了は、採用の保証、資格、評価、実力を示す成果物の代わりにはなりません。
アクセス
無料プレビュー
公開ロードマップと、実際のコースから選んだユニット全文を無料で試せます。
無料で始めるコース全体
買い切りで、すべての公開済みユニット、進捗、クイックチェック、レッスンノート、バックアップツールを利用できます。
個別コース、または現在の4コースを含むAll-Accessから選べます。
アクセスプランを比較ステートマシン · Human-in-the-Loop · 楽観的同時実行制御 · 冪等なアクション · HTTP統合 · 監査履歴
評価済みのAI Operations Copilotを、明示的な状態遷移、永続的なワークフロー履歴、人手レビューキュー、承認と上書き判断、楽観的同時実行制御、決定論的アクション計画、交換可能なアクションアダプター、冪等なHTTP実行、回数制限付きリトライ、レビュアーのフィードバック候補、エンドツーエンドのワークフロー指標を備えた運用ワークフローシステムへ発展させます。
E ・公開済みの機能
RAG · PostgreSQL FTS · pgvector · ハイブリッド検索 · 根拠付き引用 · AIセキュリティ
AI Operations Copilotに、安全で測定可能なナレッジ層を追加します。バージョン管理されたドキュメント取り込み、決定論的チャンク分割、PostgreSQL全文検索、pgvectorによる埋め込み、ハイブリッドランキング、根拠付き回答ドラフト、引用、回答保留、プロンプトインジェクション対策、プライバシー制御、境界付き失敗処理、そして検索・回答・セキュリティ・信頼性を分離したリリースゲートを構築します。
F ・公開済みの機能
構造化ログ · OpenTelemetry · Docker · GitHub Actions · Health + Readiness · デプロイ
AI Operations Copilotを、再現可能にデプロイできるポートフォリオシステムへ仕上げます。リリース受入検証、プライバシーに配慮した構造化ログ、OpenTelemetryのトレースとメトリクス、ヘルスチェックとreadinessチェック、Docker、PostgreSQLを使った統合テスト、GitHub ActionsのCI、薄いオペレーター向けコントロールルーム、制限付き公開デモ、デプロイ後のスモークテスト、最終技術リリースゲートまでを構築します。
学習成果
学習成果01
決定論的な基準実装から、デプロイされた信頼性の高いAI運用システムへ。AI Operations Copilotをフェーズごとに発展させます。
学習成果02
フェーズAでは、検証済みの業務メッセージ、明示的な分類ルール、CLI、型付きFastAPI境界を備えたSmart Inbox Triageを構築します。
学習成果03
明示的な境界を持つPythonシステムを構造化し、検証、型チェック、パッケージ化、テストを行います。
学習成果04
モデルのプロバイダーを分離し、モデル自体に設計を依存させず、スキーマに制約された提案を生成します。
永続化
フェーズAのステートレスなスマート受信トリアージサービスを、SQL、PostgreSQL、SQLAlchemy、トランザクション、リポジトリ、マイグレーション、永続化された分析実行、冪等なAPI動作、フィルタリング、ページネーション、インデックス、データベース統合テストを備えた永続的なバックエンドへ発展させます。
11ユニット
評価
永続オペレーションメモリをAI Quality Lab（AI品質評価ラボ）へ発展させます。評価契約を定義し、キュレーション済みベンチマークをレビューし、ホールドアウト分割を固定し、ローカル評価ハーネスを構築します。分類と人手レビューの指標を計算し、スライスと失敗モードを分析し、選択的自動化と実行信頼性を測定し、1つの制御された候補を比較し、ロバスト性を検証し、評価基準を後から動かさずにリリース判断を行います。
10ユニット
ワークフロー
評価済みのAI Operations Copilotを、明示的な状態遷移、永続的なワークフロー履歴、人手レビューキュー、承認と上書き判断、楽観的同時実行制御、決定論的アクション計画、交換可能なアクションアダプター、冪等なHTTP実行、回数制限付きリトライ、レビュアーのフィードバック候補、エンドツーエンドのワークフロー指標を備えた運用ワークフローシステムへ発展させます。
11ユニット
根拠付きナレッジ
AI Operations Copilotに、安全で測定可能なナレッジ層を追加します。バージョン管理されたドキュメント取り込み、決定論的チャンク分割、PostgreSQL全文検索、pgvectorによる埋め込み、ハイブリッドランキング、根拠付き回答ドラフト、引用、回答保留、プロンプトインジェクション対策、プライバシー制御、境界付き失敗処理、そして検索・回答・セキュリティ・信頼性を分離したリリースゲートを構築します。
9ユニット
本番運用
AI Operations Copilotを、再現可能にデプロイできるポートフォリオシステムへ仕上げます。リリース受入検証、プライバシーに配慮した構造化ログ、OpenTelemetryのトレースとメトリクス、ヘルスチェックとreadinessチェック、Docker、PostgreSQLを使った統合テスト、GitHub ActionsのCI、薄いオペレーター向けコントロールルーム、制限付き公開デモ、デプロイ後のスモークテスト、最終技術リリースゲートまでを構築します。
9ユニット