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【上級】AI実装型 業務DXプログラム “使う側”から“作る側”へ。ノーコード×バイブコーディング AIアプリ開発《全8回》
AIを業務に活用し、自動化まで実装できるようになった次の段階は、
AIそのものを設計・開発できる状態へ進むことです。
既存ツールを使いこなすフェーズから、
API構造やデータ設計を理解し、
自社の目的に合わせたAIアプリを自ら構築できるフェーズへ。
本講座は、アパレルECアカデミーが定義するAI活用レベル10段階(DX視点)に基づき、
Lv7(DX担当者完成)からLv8(アプリ開発可能)への到達を目指します。
ノーコードとバイブコーディングを活用し、
理論は最小限に抑えながら「実装体験」と「構造理解」に集中。
最終的に1本のAIアプリを完成させ、実業務で運用できる状態まで引き上げる全8回プログラムです。
| レベル | 位置づけ |
|---|---|
| 1 | 触っているだけ |
| 2 | 検索代替利用 |
| 3 | 便利ツール活用 |
| 4 | 出力を構造で指示 |
| 5 | 実務戦力 |
| 6 | 思考パートナー |
| 7 | DX担当者完成 |
| 8 | アプリ開発可能 |
| 9 | AI専門家 |
| 10 | 研究者・世界トップ |
<カリキュラム(講座内容)>
第1回:API構造理解とAIアプリ設計の基礎
・APIの基本概念理解
・入力→処理→出力の構造整理
・LLM制御ポイントの理解
・ノーコードとAPIの関係整理
・簡易AI出力アプリの構築実践
課題例:API接続付き簡易生成ツール作成
第2回:バイブコーディング基礎実践
・ユースケース設計
・データの流れ設計
・入力設計と出力制御
・「社内提案書自動生成アプリ」制作
課題例:1業務自動化ミニアプリ完成
第3回:データ構造設計とJSON思考
・データ項目定義
・JSON構造理解
・構造化出力設計
・フォーマット制御
課題例:自社業務データ設計書完成
第5回:AIプロダクト設計
・アプリの目的定義
・ログ設計
・改善ループ設計
・UX設計
課題例:本番AIアプリ要件定義書作成
第6回:本命AIアプリ実装
・営業資料作成AI
・採用候補者診断AI
・SNS構成自動化AI
・DX診断AI など
課題例:ベータ版アプリ完成
第7回:実業務投入と改善設計
・社内テスト実施
・KPI設計
・改善ポイント抽出
・改善ログ作成
課題例:実運用1回以上+改善ログ提出
第8回:構造レビューと拡張設計
・アプリ構造レビュー
・拡張設計
・API最適化
・次プロダクト設計
<受講後に得られる成果>
・自分で設計したAIアプリを1本完成させている
・API構造を説明できる
・データ構造を設計できる
・RAGを自ら構築できる
・実業務でアプリを運用済み
<特徴と導入メリット>
① 理論20% × 実装80%の設計
知識取得で終わらず形にします。
② ノーコード中心で実装可能
エンジニアでなくても、AIアプリを構築できます。
③ 構造理解まで踏み込む
API・データ構造・RAGの仕組みを理解し、
ブラックボックス化を防ぎます。
④ 実業務投入まで行う
アプリを作るだけでなく、
実際の業務で使い、改善まで行います。
<こんな方におすすめ>
・ノーコードで自社専用AIアプリを開発したい方
・外部ツール連携だけでなく、より高度なAI活用に踏み込みたい方
・自社の業務データを活用したAIを構築したい方
・APIやデータ構造を理解し、仕組みから設計できるようになりたいDX推進担当の方
・社内にAI開発の知見を内製化したい事業責任者の方
・「AIを使う側」から「AIを作る側」にステップアップしたい方
<よくある質問>
Q:プログラミング経験は必要ですか?
A:不要です。ノーコードツールを中心に実装します。
Q:エンジニア向けの講座ですか?
A:いいえ。非エンジニアでも理解・実装できる設計です。
Q:本当にアプリが完成しますか?
A:講座内でベータ版を完成させ、実業務投入まで行います。
Q:RAGは難しくありませんか?
A:概念理解から実装まで段階的に進めるため、実践レベルまで到達できます。
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