「生成AI組込みアプリの企画・開発 基礎編」をpaizaラーニングで監修・無料公開

株式会社IGSA（本社：東京都文京区、代表取締役CEO：松島創一郎、以下「IGSA」）は、ITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォーム「paiza（パイザ）」を運営するpaiza株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長/CEO：片山良平）と連携し、生成AIの中でも大規模言語モデル（LLM）を組み込んだプロダクト開発において、企画者、プロダクトマネージャー、アプリケーション開発エンジニアが知っておくべきポイントや意思決定時の注意点を学べる実践的な講座（全2レッスン、19動画）を監修しました。

本講座はpaizaラーニングにて無料公開されており、PoC（概念実証）から実用化へ移行する際に直面する「性能」「コスト」「安全性」といった課題を克服し、事業成果に繋がる『意思決定力』を養う内容となっています。

開発背景：PoCの課題を事前に学び、本番導入を加速させる学習コンテンツ

デジタル化が社会全体に浸透する現代において、企業の競争力維持と成長にDXが不可欠となっており、多くの日本企業が取り組んでいます。一方で、期待した成果を得られずに苦戦しており、多くのプロジェクトが散発的な実施に留まっていたり、期待した成果を出せずに終わっていたりする厳しい現実が明らかになっています。(※1)(※2)

その背景には、ツール導入の問題だけでなく、業務知識とAI知識を融合できる先端IT人材の不足という根本的な課題があります。

こうした中、ChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）の登場は、新たな変革の波をもたらしました。LLMは、従来の技術では難しかった業務効率化やサービス開発を可能にする「理想」のソリューションとして期待されています。しかし、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）では成功しても、本番環境への導入段階で躓きがちです。ハルシネーションやセキュリティリスクといった課題、そしてなにより実践的なスキルを持つ人材の不足という「現実」を乗り越える必要があります。

本講座は、このような構造的な課題を背景に、IGSAと国内最大級のITエンジニア特化型転職・就職・学習サービスを展開するpaizaが共同で開発しました。

(※1)令和３年度経済財政白書（２章２節１）（内閣府）https://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je21/pdf/p020121.pdf(※2)DX推進指標 自己診断結果分析レポート（独立行政法人情報処理推進機構（IPA））https://www.ipa.go.jp/digital/dx-suishin/tbl5kb0000007nt4-att/dx-suishin-report2024-gaiyou.pdf

講座の特長：LLMの基礎からプロダクト化、安全な運用までを網羅

本講座は、LLMを用いたプロダクト開発を検討している経営者、企画者、プロダクトマネージャー、アプリケーション開発エンジニア等を対象としています。IGSAの豊富な知見に基づき、企画から開発、運用に至るまでの一連の流れを体系的に学べる構成となっています。

【講座名】

生成AI組み込みアプリの企画・開発の基礎編

【講座URL】

【レッスン構成】

■「AIのパラダイムシフト」レッスン（全6チャプター）

AIの歴史から始まり、深層学習がもたらした「特徴抽出の自動化」と、それが直面した「データ準備コスト」と「汎用性の欠如」という課題を解説します。さらに、これらの課題を克服した自己教師あり学習とトランスフォーマーアーキテクチャが、いかにしてLLMの誕生につながったかを紐解きます。

≪チャプター一覧≫

1. レッスンの全体像
2. AIの学習手法
3. 教師あり深層学習の登場と限界
4. 自己教師あり学習の広がり
5. LLMの登場
6. LLMの小規模化と推論能力向上

■「LLMを用いたプロダクト開発」レッスン（全13チャプター）

LLMの能力を理解した上で、実際にプロダクト開発で直面する課題と解決策を具体的に学びます。

• 課題整理：性能の壁、コストの壁、安全性・信頼性の壁という3つの課題を掘り下げます。
• 設計・運用最適化：RAG（検索拡張生成）やファインチューニングなど、目的に応じて技術を使い分ける戦略を解説します。
• セキュリティとガバナンス：プロンプトインジェクションや情報漏洩といった特有のリスクへの対策、そして継続的な品質管理について解説します。

≪チャプター一覧≫

1. レッスンの全体像
2. LLM導入の事業機会とリスク
3. 自然言語処理能力
4. マルチモーダル処理と非構造データの統合
5. 汎用性と拡張
6. LLMプロダクト開発の課題整理
7. 設計・運用最適化の全体像
8. モデルの精度向上と各領域へのチューニング①
9. モデルの精度向上と各領域へのチューニング②
10. 外部最適化①：RAGの価値と設計思想
11. 外部最適化②：RAG実装とユーザーインタラクション設計
12. 外部最適化③：RAG運用上の主要な注意点
13. セキュリティとガバナンス

講座配信記念 IGSA登壇の生成AI技術イベントを11月25日（火）に開催

2025年11月25日（火）に、「生成AI組み込みアプリの企画・開発 基礎編」のリリースを記念して、IGSAとpaizaによる生成AIの技術イベントを開催いたします。

【イベント名】AI導入最前線！理想vs現実「RAGの評価と性能向上」〜エンジニア視点で語るリアル活用術〜

【日時】2025年11月25日(火)19:30～

【主催】paiza株式会社

【協力】株式会社IGSA(監修)

【開催場所】オンライン開催

【参加費】無料（事前登録制）

▼事前登録はコチラからURL：https://forms.gle/QHu4V55o4NCyVnVt7

paiza株式会社 代表取締役社長/CEO 片山良平 コメント

生成AI時代において、企業が競争力を維持・向上させるためには、LLMをプロダクトに組み込み、事業価値へと転換できる人材が不可欠です。本講座は、paizaが掲げる『異能をのばせ。』というミッションの具現化であり、企業が直面する課題解決に貢献し、日本のIT産業の発展に寄与できると確信しています。

「世界を変えるのは、異能だ。」と考えるpaizaでは、「異能をのばせ。」をコンセプトに「人と企業に絶え間ない成長を促す唯一無二のプラットフォーム」作りをおこなっています。今後ともこのプラットフォームを通じて、IT人材を採用する企業、IT人材を育成する教育機関、IT人材として活躍する・活躍を目指す個人に役立つサービスの提供を行ってまいります。

株式会社IGSA 代表取締役CEO 松島創一郎 コメント

LLMを始めとした昨今の汎用型AI技術は、ChatGPTの登場を皮切りに、2023年より社会実装が活発化し、API利用を含めこれらの技術を応用したプロダクトが多く生まれることとなりました。一方で、残念なことにその多くがコストや性能、セキュリティの問題にぶつかり、大きな成功を収める事ができませんでした。しかしながら、2024年以降、AIのコスト削減やさらなる性能向上が進み、今まさに経済性のある社会実装ができる環境が整ってきています。

本講座では、主にLLMを組み込んだプロダクト開発について、弊社が実際の開発現場で培った知見をふんだんに詰め込みました。本講座がAI技術の応用を志す多くの皆さまの道しるべになることを、そしてそこから素晴らしいAIサービスが生まれることを期待しています。

paizaについて

paizaはITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォームです。オンラインでのプログラミングテスト「paizaスキルチェック」を受験してスキルを証明し、それを使って転職・就職する独自のサービスで、2025年9月現在、paizaの登録者数は約92万人。4,800社を超える企業が採用に利用しています。「paizaスキルチェック」の総受験回数は3,320万回（2025年9月現在）に達しています。

「paiza転職」は、ITエンジニアの“スキルを可視化“し、実力重視で企業とマッチングするITエンジニア向け転職サービスです。そのほか、学生向け就職サービス「paiza新卒」、未経験、若手エンジニア向け転職サービス「EN:TRY」、フリーランスエンジニア向けマッチングサービス「paizaフリーランス」および転職・就職直結型のプログラミング学習サービス「paizaラーニング」を展開しています。現役エンジニアの転職はもちろん、「paizaラーニング」で学んだ後に「スキルを可視化」して転職、就職する例も多数生まれています。

IGSAについて

IGSA（イグサ）は、日本古来の畳のように、社会を温かく柔らかく持続的に支えるAIシステムにより、持続可能な幸せを目指す、東京大学松尾・岩澤研究室発のAIカンパニーです。主に、センシング技術とAI技術を組み合わせ、簡便で高精度な生体情報やモノのモニタリング・グレーディング技術を開発、提供しています。

これらの技術を元に、音声発話から脳の健康状態を推定し、脳の健康管理・増進を行う「はなしてね」や、中古品の査定を含むささげ業務を画像から行い自動化する「スグトリ」などのサービスを展開しています。