生成AIシステムを支えるAPI連携設計の勘所【バーチャル・クラスルーム】

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コース詳細
コースコード	SPV147
コース概要	・このコースは「バーチャル・クラスルーム（オンライン研修）」での提供となります。　詳しくは、「オープン研修（日立講習会）」のバーチャル・クラスルーム（オンライン研修）のご案内をご確認ください。・生成AIのビジネス活用が加速する今、安定稼働するシステム構築にはAPI連携の設計が不可欠です。このコースでは、主要な生成AI API（例：OpenAI、Claude）を活用したシステム開発において、データフロー設計、エラーハンドリング、セキュリティ、コスト管理、運用まで、実践的な「勘所」を徹底解説。生成AIの能力を最大限に引き出し、新たなサービス創出や業務自動化を安全かつ効率的に実現するための、最適な設計ノウハウとスキルを修得します。
到達目標	・最適なAIモデルの選定ができる。・堅牢なシステム設計と運用管理について説明できる。・コンプライアンスとリスク対応について説明できる。
対象者	・基本的な開発スキルはあるが、生成AI特有の実装パターンについて知りたい方。・社内業務の効率化のために、生成AIをシステムやツールに組み込みたいと考えている方。・自社製品にAI機能を搭載するにあたり、どのAPIを使うべきか、コストやリスクはどうなるかを把握したい方。
前提知識	ソフトウェア開発工程に関する知識があること。
内容	1．API基礎知識　（1）APIとは何か：RESTful APIの概念、HTTPメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、JSONデータ形式の理解、認証方式（APIキー、OAuth）、レスポンス・エラーハンドリング 2．主要AI APIの現在地と選定軸　（1）OpenAI API 　（2）Google Cloud AI APIs（Gemini）　（3）Azure AI Services 　（4）Amazon Bedrock 　（5）Anthropic Claude API 　（6）横断比較（性能／レイテンシ／リージョン／SLA／料金／運用等） 3．ノーコード／ローコード連携　（1）Slack × ChatGPT 自動応答：Workflow BuilderのAI補助→雛形→承認/分岐　（2）Gmail × 翻訳API：Gmail APIで翻訳下書き自動作成　（3）Google Sheets × AI 自動データ分析　（4）WordPress × AI コンテンツ生成：Jetpack AI Assistantで下書き／トーン調整／翻訳　（5）CRM × 感情分析API：Google Cloud NL（entity sentiment）／Amazon Comprehend・Azure Text Analyticsでスコア列＋要因タグ自動付与 4．データフロー設計　（1）入力の前処理：従来API＝スキーマ&バリデ／生成AI＝プロンプト正規化・要約・RAG抜粋　（2）呼び出し最適化：指数バックオフ＋ジッター／Retry-After尊重／同時実行制御（Bedrockのクロスリージョン／プロビジョンドの選択肢も理解）　（3）結果の後処理：出力→JSON整形（関数呼出／スキーマ検証）・禁則語フィルタ　（4）エラー処理とリトライ：キュー→DLQ退避、Idempotency-Keyで二重実行防止　（5）ログ管理とモニタリング：OpenTelemetryでログ←→トレース相関／KPI（成功率・P95・再試行回数・トークン） 5．セキュリティ／レート制限／コスト管理／環境分離／バックアップ復旧　（1）APIキー管理　（2）レート制限対策　（3）コスト管理・使用量監視　（4）テスト/本番分離　（5）バックアップ・復旧計画 6．法規・ガバナンス（日本中心）　（1）経産省/総務省 AIガイドラインの位置づけ　（2）生成AIにおける個人情報保護の留意点　（3）国際動向 ※AI技術の進化や仕様変更に伴い、記載内容が一部変更される場合があります。あらかじめご了承ください。
教材サンプル
標準学習時間	6
学習形態	オンライン（レクチャ）
カテゴリー	開発工程全般・企画・設計
コースフロー	こちら
備考	・このコースは、10:00～17:00の開催とさせていただきます。・オンライン研修（バーチャル・クラスルーム）にお申込みの方は、必ず事前に接続確認をお願いします。【事前接続確認はこちら】 https://www.hitachi-ac.co.jp/pdf/service/opcourse/VirtualClassroom/d_vc_flow.pdf
受講料	¥80,300（税込）