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AI駆動開発コース（オンライン＆リアルサポートつき）

¥110,000

あなたのアイデアを、AIとともに形にしませんか？まったくの初心者でも安心してスタートできる、話題の「AI駆動開発（AI-assisted development）」を学ぶコースが新登場！ ChatGPT、Gemini、Cursor、Claude、Codexなどの生成AIツールやAIエージェントを活用して、効率的にアプリやWebサービスを開発するスキルを基礎から学べます。アプリ開発のみならず、ご自身の業務効率化のスキルも身につきます。このコースの特徴初心者歓迎！プログラミング未経験からスタートOK 生成AIを使った実務改善生成AIと開発の基礎を同時に学習（Python、HTML/CSS/JavaScript、Next,js、Node.js）実践的な開発体験で、オリジナルアプリの制作に挑戦生成AIの活用術やAIプロンプト設計にも対応現役エンジニアのサポート付きで安心カリキュラム以外のこともサポートします。こんな方におすすめ！プログラミングが苦手な方 AIを使った開発に興味がある方ご自身の業務を自動化、効率化したい方将来、エンジニアやプロダクト開発に携わりたい方 2026年4月時点でのカリキュラム（課題は随時増やしていきます）第1問　インベーダーゲーム＜Cursor＞第2問　モグラたたき＜Vercel、HTML / CSS / javascript＞第3問　射撃ゲーム＜オブジェクト移動、画像表示、効果音＞第4問　迷路＜デバイスの傾き検知＞第5問　騒音デジベル検出＜マイクへのアクセス＞第6問　およげ金魚くん＜マイクへのアクセス＞第7問　MAPで遠投ゲーム＜GPS情報・背景スクロール＞第8問　ランダムおねだり＜画面切り替え、タイマー＞第9問　人生カウントダウン＜Next.js / Javascript＞第10問　2階層サイト制作＜Next,js / Typescript＞第11問　ポートフォリオ登録サイト＜Next,js / Typescript＞第12問　AR金魚＜カメラのアクセス＞第13問　贈る言葉＜Html/Javascript＞第14問　PVを自動集計＜GAS＞第15問　焼き鳥ゲーム　＜フリックイベント＞第16問　高度計をつくる　＜気圧・GPS＞第17問　決算書作成ツールをつくる　＜HTML版・GAS版＞第18問　酛づくりチャレンジ　＜円の軌跡＞第19問　ピタっと注いで　＜長押しイベント＞第20問　手裏剣シュシュシュ　＜水平加速度＞第21問　多言語対応メニュー＜翻訳API・スプレッドシート＞第22問　LPのデザインを改善してみる　＜HTML＞第23問　英単語クイズ　＜HTML/javascript/スプレッドシート＞第24問　絵本・マンガを生成する＜HTML/javascript/OPEN AI＞第25問　お問い合わせ対応ボット　＜dify/スプレッドシート＞第26問　エリア限定掲示板　＜スプレッドシート連携 / GAS＞第27問　動画風表現＜HTML＞第28問　プログラムコードで動画生成＜Remotion＞第29問　お問合せフォーム営業の自動化＜ClaudeCode＞第30問　郵送ラベル制作の自動化＜Claude＞第31問　チラシデザイン制作＜nano banana＞第32問　記事まとめページ制作＜ClaudeCode＞第33問　プレゼン資料制作＜各生成AIで比較＞第34問　タイムリーに記事収集、毎週月曜日に記事まとめ第35問　名刺の写真からご挨拶メール配信＜OCR＞第36問　オッズ確認からの馬券購入＜Claudeアプリ＞第37問　領収書OCR、LINEから経費精算＜Claudeアプリ＞第38問　睡眠音源ジェネレーター＜Web Audio API＞第39問　スマホ動画をAIで自動編集＜Video Use＞サポート内容 ●SLACKサポート：商品到着後6ヶ月間会員同士の交流や、トレーナーへの質問など、フラットに交流することができます。 ●ZOOMサポート：商品到着後6ヶ月間マンツーマンで自由に質問することができます。（予約制） ●テックジム東京本校によるリアル（対面）サポート（土日：13時-19時）：商品到着後6ヶ月間 ※商品配布後の返金は致しませんので、ご注意ください。【本商品はデジタルコンテンツです】グーグルドキュメントのURLをお伝えし、共有されます。共有期間は6ヶ月となります。

テックジムPython基礎コース（第1章〜7章）

¥132,000

※広告効果測定のために第三者の運営ツールより個人関連情報を取得し、お申し込み情報と照合する場合がございます。第１章　「じゃんけんゲームを作る」・Pythonの書き方・条件分岐（if文）・関数・リスト（配列）・辞書（ハッシュ）・繰り返し（for文）・バリデーション（入力チェック）第２章　「間違い探しゲームを作る」・乱数・繰り返し（while文）・二重ループ・リスト（配列）・辞書（ハッシュ）・二次元配列第３章　「野球シミュレーションゲームを作る」・クラス・インスタンス・アルゴリズム第４章「カジノゲームを作ろう」・クラス（継承）・今まで習ったことの総復習と深掘り第５章「発展系の書き方をしよう」・文字列連結の応用技・for文の応用技・配列の応用技(numpy) ・スクレイピング基礎(requests) ・画像表示、加工第６章　「ブラックジャックゲームを作ろう」・クラスの理解を深める・二次元リストの応用・画像の表示、結合第７章「卒業課題」今まで第１章から第６章まで作ってきたものをレベルアップ（仕様追加、変更）します。この頃にはもう、プログラミングに自信を持ち、プログラミングが好きでたまらなくなっていることでしょう。開発環境：Google Colaboratory ●SLACKサポート（1年間有効）会員同士の交流や、トレーナーへの質問など、フラットに交流することができます。 ●ZOOMサポート（1年間有効）マンツーマンで自由に質問することができます。（予約制）【今だけ特典】・Python短期集中講座（3時間半講習 5,500円）に無料招待!! ・Python短期集中講座【クラス・インスタンス編】（3時間半講習 11,000円）に無料招待!! ※商品郵送後の返金は致しませんので、ご注意ください。

AIエンジニア養成コース（第0章〜15章）

¥198,000

「いまの現場でAIロジックを組み込んでみたい」または「世にあふれた様々なデータを使ってAIで動かして遊んでみたい」あるいは「AIを学びたいんだけど何から手をつけていいかわからない」という方のための機械学習・ディープラーニングのコースです。世の中のAI関連講座はアカデミック偏重で敷居が高いですが、テックジムはその正反対。AI基礎知識がなくても段階的に学べ、最終的にはお仕事につながるカリキュラムとなっております。（カリキュラム作成者は、現場経験豊富なAIエンジニアたちです。） ※広告効果測定のために第三者の運営ツールより個人関連情報を取得し、お申し込み情報と照合する場合がございます。第0章「データ分析入門とデータ可視化」ライブラリの基本的な使い方を学びます。データのグラフ化：Business Inteligence（ビジネス・インテリジェンス)としてデータを可視化して分析していきます。＜想定案件イメージ＞・回帰分析を学ぶ：接客、品揃え、面積のデータから店舗の売上を予測する需要予測に用いる・営業訪問回数、値引率などを数値化し、取引額を目的変数に設定すれば、営業活動の予測にも用いることができる＜学ぶこと＞・numpyライブラリ・scipyライブラリ・matplotlibライブラリ・ヒストグラム・Seriesライブラリ・Pandas ・DaraFrameライブラリ・データ分析第1章「教師なし学習と自然言語処理入門」教師なし学習のモデル(クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析)を用いたデータ分析を学びます。また、自然言語処理の基本を身につけ、特に自然言語の形態素解析とベクトル化手法を扱えるようになります。＜想定案件イメージ＞・クラスタリング分析：顧客分析でユーザーをセグメントに分けてマーケティングに活用出来る・チャットボットの開発：営業の問い合わせ自動応答システムが出来る＜学ぶこと＞・クラスタリング（k-means）・主成分分析(PCA) ・アソシエーション分析・形態素解析・word2vec ・ベクトルの演算・データの類似度第2章「特徴量エンジニアリング」データのグラフ化の復習を兼ねて、「特徴量の選別」を学びます。これにより機械学習モデルの精度向上や精緻化をするときに活かせることができます。＜学ぶこと＞・ヒストグラム・統計量・欠損値・標準化（スケーリング）・正規化（スケーリング）・カテゴリ変数・one-hot-encoding ・特徴量エンジニアリング第3章「回帰問題」回帰問題を学びます。これにより不動産などの価格予測をすることができます。＜学ぶこと＞・教師あり学習のモデル（回帰、分類）を用いてデータ分析ができるようになる・線形単回帰・重回帰分析・Ridge回帰・Lasso回帰第4章「分類問題」分類問題を学びます。例えば顧客分析で対象の顧客がある商品を買うか買わないかを予測することができます。＜学ぶこと＞・教師あり学習のモデル(回帰、分類)を用いてデータ分析が出来るようになる・ロジスティック回帰・シグモイド関数・決定木・ランダムフォレスト・ブースディング・サポートベクターマシン・k 近傍法・非線形第5章「実践ビジネスデータ分析」実践的な顧客分析を学びます。スポーツジムで新規の顧客が入会するかどうかや顧客の継続率や退会するかの予測をしていきます。 <学ぶこと> ・顧客データの整形・顧客データの集計・利用履歴を使ったクラスタリング・利用回数の予測モデル第6章「AIのための統計学入門」統計の基本的な扱いを学びます。アンケートを分析したり、視聴率や選挙など大きな母数があるときの分析に活用できます。＜学ぶこと＞・推測統計・復元抽出・非復元抽出・区間推定・不偏分散・カイ二乗分布・信頼区間・確率分布・正規分布第7章「DeepLearning基礎」 DeepLearningは、画像分類や自動運転や工場での不良品検知、顔認識技術などに使用できます。スマートデバイスの音声検索・音声操作や多言語の同時翻訳システムなどにも応用できます。＜学ぶこと＞・CNN(畳み込みニューラルネットワーク) ・RNN(再帰型ニューラルネットワーク) ・TensorFlow ・Keras ・活性化関数・単一のニューロン・ニューラルネットワーク第8章「DeepLearning応用」第9章「GANによる画像生成」 GANを扱えるようになると写真・絵画を生成したり学習用の疑似データを生成出来るようになります。また自然言語処理ではチャットボットの基礎が学べ、営業の問い合わせ自動応答システムが出来るようになります。第10章「衛星データと機械学習」衛星データをビジネスに活用すると、石油タンクの減り具合から原油価格を予測する、市街地の地形から繁盛店になるかを予測するというようなことができます。第11章「アンサンブル学習と精度向上手法」学習モデルの精度向上や精緻化が出来るようになると、例えばこれまでは予測が80%しか当たらなかったものが95%になるようになります。＜学ぶこと＞・混同行列・性能評価指標・ROC曲線とAUC ・SVM（サポートベクターマシン）・ロジスティック回帰での性能評価・ハイパーパラメータチューニング・グリッドサーチ・バギングとブースティング・交差検証・k-NN、ロジスティック回帰、決定木、SVM、ランダムフォレスト、勾配ブースティングのモデルを比較・KFlod法・Random Seed Averaging ・LightGBM ・重回帰、リッジ回帰、決定木(回帰)、線形SVM回帰第12章「AI活用 WEBサービスを作ろう(オリジナル画像判定)」機械学習AutoMLを利用して様々な画像認識を試し、花を判定するアプリを作成します。また、ネットから収集した画像でオリジナルの画像判定アプリの作成に挑戦していただきます。画像分類が簡単に出来るようになると、プログラムを書かなくても画像分類が出来るようになります。＜学ぶこと＞・データベース(SQLite,PostgreSQL) ・WEBフレームワーク(Flask) ・Bootstrap ・Herokuでのデプロイ・Google AutoML vision ・画像分類モデル作成・WEBアプリケーションのデプロイ第13章「AI x IoT（センサーデータ分析と画像分類・物体検出）」 IoTのセンサーデータを扱えるようになると、センサーデータを用いた電力需要予測をするといったことができるようになります。＜学ぶこと＞・センサーデータのデータ分析ができる・CNNの基礎がわかって、モデルを作成することが出来る・人工知能とOpenCVを使った物体検出が出来る第14章「効果検証に機械学習を導入しよう」効果検証を数値的な指標で行えるようになると、売上を上げるWEBサイトを作るための評価ができマーケティングに活用できます。＜学ぶこと＞ 1.ビジネスデータの可視化（DAU編、アクセス数編、課金アイテム編） 2.効果検証の仕方を学ぶ・確率分布と累積分布のグラフ・尤度で比較したグラフ・「統計検定量」「p 値」「自由度」「期待度数」 3.A/BテストにUplift Modelingを導入する第15章「推薦システムを作ろう」オススメの映画やアニメを推薦してくれるシステムができるようになります。またECサイトや顧客分析に活用できます。＜まとめ＞ 1.データの処理方法を学ぶ　MovieLens 1M（映画評価データ）のデータを元にデータの前処理について学習します。 2.協調フィルタリング(k近傍法)の仕組みを利用した推薦システムを作る　kaggleの76,000ユーザーに基づくアニメの推薦データを利用します。 3.Factorization Machinesを使った推薦システムを作る　Netflix Prizeで最も成果を上げたMatrix Factorizationを一般化したアルゴリズムを利用します。 ※推奨環境：anacondaをインストール、Jupyter Notebookで実行 ●SLACKサポート（1年間有効）会員同士の交流や、トレーナーへの質問など、フラットに交流することができます。 ●ZOOMサポート（1年間有効） ZOOMの会議室に入室して自由に質問することができます。 ※商品郵送後の返金は致しませんので、ご注意ください。