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データ分析 & AIの実践活用

【AIコーディングの限界】AIが「書けない」コードとは？：人間が担うべき創造性と複雑性の領域

はじめに：AIは「万能のプログラマー」ではない - その限界を知るGitHub CopilotやAmazon Q DeveloperのようなAIコーディングアシスタントは、私たちの開発効率を劇的に向上させました。定型的なコードの生成、デバッ...

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【第1回】LLMアプリ開発の全体像：2025年の技術スタックと収益化モデル徹底解説

LLMアプリ開発連載の第1回。本記事では、2025年を見据えたLLMアプリ開発の全体像を解説。RAG、AIエージェントといった主要パターンから、Python, LangChain, Next.js, Vercel AI SDKといったモダンな技術スタック、そしてAPI販売やSaaS化などの収益化モデルまでを網羅します。

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【第2回】バックエンド編：PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

LLMアプリ開発連載の第2回。本記事では、LLMアプリの心臓部であるバックエンドAPIを構築します。PythonのフレームワークFastAPIとLangChainを使い、独自のドキュメントを知識源とするRAG APIを構築する全手順をハンズオン形式で解説します。

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【第3回】フロントエンド編：Next.jsとVercel AI SDKで作るモダンなチャットUI

LLMアプリ開発連載の第3回。前回構築したFastAPIのRAG APIと連携し、ChatGPTのようなリアルタイムストリーミングを実現するモダンなチャットUIを構築します。Next.js (App Router) とVercel AI SDKを使い、UXの高いフロントエンド開発をハンズオン形式で解説。

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【第4回】Function Calling実践編：外部APIと連携する自律型AIエージェント

LLMアプリ開発連載の第4回。今回は、LLMが外部ツールを自律的に利用する「AIエージェント」を構築します。LangChainのAgent機能とOpenAIのFunction Callingを組み合わせ、天気情報APIや株価情報APIといった外部ツールを自律的に利用するAIエージェントを構築する具体的な手順を解説します。

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【第5回】デプロイと収益化編：AWS/VercelへのデプロイとStripe連携

LLMアプリ開発連載の最終回。これまで開発してきたLLMアプリを、実際に公開し、収益化するステップを解説します。Next.jsフロントエンドをVercelに、FastAPIバックエンドをAWS Lambdaにデプロイし、Stripe Checkoutを組み込み、API利用回数に応じた課金やサブスクリプションモデルを実装する手順をハンズオン形式で解説します。

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【第1回】LLMアプリ開発の全体像：2025年の技術スタックと収益化モデル徹底解説

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第1回。2025年の開発は単なるRAGでは終わらない。自律的に思考・行動する「AIエージェント」が主役です。最新の技術スタックからアーキテクチャ、そして5つの収益化モデルまで、成功へのロードマップを徹底解説します。

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【第2回】バックエンド編：PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第2回。本記事では、PythonのFastAPIとLangChainを使い、PDFドキュメントを学習して質問に答えられるRAG APIを構築します。ドキュメントの読み込み、分割、ベクトル化からAPIエンドポイントの実装まで、ハンズオン形式で徹底解説。

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【第3回】フロントエンド編：Next.jsとVercel AI SDKで作るモダンなチャットUI

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第3回。今回はフロントエンドです。Next.jsとVercel AI SDKの`useChat`フックを使い、驚くほど簡単なコードで、ChatGPTのようなストリーミング対応チャットUIを構築する方法をハンズオンで解説します。

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【第4回】Function Calling実践編：外部APIと連携する自律型AIエージェント

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第4回。あなたのAIは、ただの物知りボットで終わらせない。OpenAIのFunction CallingとLangChainを使い、外部APIを叩いて「行動」できる自律型AIエージェントを構築します。カスタムツールの作成からエージェントの実行までを徹底解説。

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