ジェネレーティブ UI 開発
このコースは、LLM 基礎、RAG、Agent 詳解のトレーニングを修了し、生成型ユーザーインターフェースの設計思想と実装手法を学びたい開発者を対象としています。理論的基礎から実践的応用までを通じて、Agent と UI がどのように連携してインテリジェントなユーザー体験を構築するか、その中核スキルを習得できるよう支援します。
第1日: ジェネレーティブ UI の理論とエコシステム
概念からツールまでを包括的に理解する
学習内容 +
1.1 ジェネレーティブ UI 概要
ジェネレーティブ UI とは何か？ 定義と中核概念
ジェネレーティブ UI の利点と代表的な適用シナリオ
UI と Agent はどのように連携するのか: LangChain / LangGraph と組み合わせた統合方式の分析
1.2 主流エコシステムとツール
AG-UI フレームワークの原理と適用シナリオの詳細分析
CopilotKit の紹介と機能概要
ジェネレーティブ UI における中核的な設計パターンとシステムアーキテクチャ
1.3 事例デモ
AG-UI または CopilotKit を用いた生成 UI の基本機能をデモする
代表的な Agent + UI のインタラクションフローをデモする
学習目標 +
- ✓ ジェネレーティブ UI の中核概念と価値を深く理解する
- ✓ 主流フレームワークの特性と選定基準を習得する
- ✓ Agent と UI の協調メカニズムを理解する
- ✓ 事例デモを通じて直感的な理解を形成する
第2日: 実践と総合演習
理論から実践までの完全な開発
学習内容 +
2.1 実践準備
開発環境のセットアップ手順と依存関係の設定
プロジェクト構成の説明とコース目標の導入
2.2 実験 1: Agent + Weather UI
実装内容: Agent 駆動の天気照会インターフェース
学習ポイント: フロントエンドとバックエンドのデータ連携、および Agent リクエストフローの分析
2.3 実験 2: Agent + Confirmation Button
実装内容: 確認メカニズムを備えた Agent インタラクションフロー
学習ポイント: ユーザー体験の最適化とインタラクションのセキュリティ設計
2.4 実験 3: Agent + Action（Front-end / Back-end）
実装内容: Agent がフロントエンドまたはバックエンドの操作を能動的にトリガーできるようにする
学習ポイント: LangChain / LangGraph と組み合わせた操作フローのモデリング
2.5 実験 4: Agent + Authentication
実装内容: ユーザー認証機構を統合した Agent UI
学習ポイント: 認証フロー設計と権限制御戦略
2.6 実験 5: Agent + Guardrail
実装内容: Guardrails を統合してシステムの安全性を高める
学習ポイント: リスク識別、コンテンツフィルタリング、防御メカニズム
2.7 実験 6: Agent + Canvas（ChatGPT スタイル）
実装内容: Agent 駆動の可視化 Canvas コンポーネント（ChatGPT の多段階共同編集キャンバスのような形式）
学習ポイント: 複雑なインタラクションフローのモデリングと、複数モジュールが協調する UI アーキテクチャ設計
2.8 まとめと Q&A
コース内容と重要知識ポイントの振り返り
よくある質問への回答
今後の学習ルートと参考資料の案内
学習目標 +
- ✓ ジェネレーティブ UI の完全な開発プロセスを習得する
- ✓ Agent と UI の協調による多様なインタラクションモードを使いこなす
- ✓ 認証やセキュリティ保護などの重要技術ポイントを理解する
- ✓ 複雑な生成 UI アプリケーションを構築する実践力を身につける
- ✓ ジェネレーティブ UI 開発の一貫したスキル体系を確立する