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AIツール活用

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

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ最終回。開発したNext.js+FastAPIアプリを、VercelとAWS Lambdaへデプロイし、世界に公開します。さらにStripe Checkoutを組み込み、サブスクリプション決済を実現。アイデアを収益に変える最終ステップを徹底解説。
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【2025年版】CLI AIエージェントのアーキテクチャ設計:MCPと直接コマンド実行のメリット・デメリット徹底比較

AIエージェント開発の核心的な問い、「MCP」と「直接コマンド実行」はどちらを選ぶべきか?セキュリティ、開発速度、コスト、拡張性の4つの軸で両アーキテクチャを徹底比較し、あなたのプロジェクトに最適な選択を導き出します。
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AIエージェントの要塞化:サンドボックスと権限分離で実現するセキュアなコマンド実行環境構築ガイド

AIエージェントに安全にコマンドを実行させるには?本記事ではDocker, IAMロール, コマンドホワイトリストを組み合わせ、ゼロトラストの原則に基づいたセキュアなサンドボックス環境を構築する具体的な手順をハンズオン形式で徹底解説します。