図解で理解する LLM・RAG・AIエージェントの本質

ChatGPTからAIエージェントまでを体系的に学ぶ

Last updated 8/2026

Japanese

What you'll learn

 ChatGPTやGeminiなどのLLMが、どのような学習方法によって自然な文章を生成し、その能力やハルシネーションなどの本質的な特徴・限界が生まれるのかを理解できます。
 RAGが誕生した背景から、その仕組み、本質、実用化で重要となる考え方や限界までを、LLMとの関係を踏まえて体系的に理解できます。
 AIエージェントがどのような構造で動作し、LLMやRAGとどのように連携して行動するのか、その仕組みと本質を一貫した流れで理解できます。
 LLMからRAG、AIエージェント、フィジカルAIまでの技術の発展を体系的に学び、今後のAI技術の方向性や社会への影響を本質的な視点から理解できます

1 section • 13 lectures • 2h 35m total length

プログラミングは不用プログラミングや数学の専門知識は必要ありません。 ChatGPTなどの生成AIを使った経験がなくても受講できます。必要な知識は基礎から順を追って解説するため、初心者の方でも安心して学べます。生成AIやLLM・RAG・AIエージェントの仕組みや限界を、本質から理解したいという好奇心があれば十分です。、必要なことはすべて学習します

本コースにはAIの使用が含まれています。

ChatGPTやGeminiは、なぜ自然な文章を書けるのでしょうか。

RAGとは何でしょうか。

AIエージェントは、どのような仕組みで動いているのでしょうか。

本講座では、生成AIの中心技術であるLLMを出発点として、RAG、AIエージェントへと発展していく流れを、図解を中心に体系的に解説します。

単に「何ができるか」を紹介するのではなく、

という「技術の本質」を理解することを目的としています。

LLMの学習方法と本質を理解すると、ハルシネーションやプロンプト、RAG、AIエージェントの性質も一つの流れとして理解できるようになります。

本講座は、AIを初めて体系的に学ぶ方や、生成AIを業務で活用したい方を対象としています。数式やプログラミングではなく、図解と豊富な例を通して理解を深めます。