# 02 プロダクト仕様 — カリキュラム & 学習体験

## カリキュラム構造（12週間 / 3フェーズ）

### Phase 1: FOUNDATION（Week 1-3）— 土台を作る
- LLMの仕組みと特性（コンテキスト・トークン・コスト感覚）
- プロンプト設計の原理（役割・制約・出力フォーマット・評価）
- API基礎（リクエスト/レスポンス、ストリーミング、エラー処理）
- 課題: 単機能のAIツールを1つ実装する

### Phase 2: BUILD（Week 4-9）— エージェントを組む
- ツール連携（関数呼び出し・外部API・ファイル/DB操作）
- 記憶と状態管理（短期/長期メモリ、コンテキスト管理）
- ワークフロー設計（分岐・ループ・リトライ・人間の確認ポイント）
- マルチエージェント設計（役割分担・委任・統合）
- 課題: 業務を自動化するマルチステップ・エージェントを構築

### Phase 3: SHIP（Week 10-12）— 世に出す
- クラウド実行環境へのデプロイ（サーバーレス・スケジューラ）
- 観測・ログ・コスト管理・安全設計
- 卒業制作（Week 10-11）＋ デモデイ（Week 12）

## 学習体験
- 週次ライブ授業 + 録画アーカイブ
- ハンズオン課題（実在の業務を題材に）
- メンターによるコードレビュー（スタンダード以上）
- 受講生コミュニティ（質問・制作シェア・相互レビュー）
- 学習アプリ（進捗管理・カリキュラム・実習・ポートフォリオ）

## 学習スタック
| 領域 | ツール |
| --- | --- |
| LLM | Claude / GPT などの最新モデル |
| エージェント | エージェントSDK・ツール連携フレームワーク |
| 実行環境 | サーバーレス／クラウド自動デプロイ |
| 題材 | 実プロジェクト課題（業務自動化テーマ） |

## 修了要件
- 各フェーズの課題提出
- 卒業制作（自律エージェント）の完成・デプロイ・デモ発表

## 修了後に得られる力
1. 業務自動化エージェントの設計・実装
2. マルチエージェント・ワークフローの構築
3. クラウドへのデプロイ・運用
4. AI内製チームのリード