こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はLLMアプリケーションエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
LLMアプリケーションエンジニアとは？将来性ある？
LLMアプリケーションエンジニアとは？
LLMアプリケーションエンジニアは、「チャットGPT」のような大きなAI（これを「LLM：大規模言語モデル」と呼びます）を使ったサービスやアプリを作る仕事です。
たとえば楽天市場での自動チャット対応や、LINEのAIアシスタントなど、多くの場面で「人に代わってAIが文章や情報を作る」サービスが増えています。
このようなAIの力を、実際のアプリやサービスで活かせるようにするのが、LLMアプリケーションエンジニアの大きな役割です。
LLM（大規模言語モデル）は、まるで本物の人間のように自然な日本語や英語で会話ができるAIのことです。最近のAIサービスの進化には、こうしたエンジニアの力が必要不可欠です。
また、AIを使うサービスは年々増えており、将来性もとても高い職業だと言えるでしょう。
LLMアプリケーションエンジニアの仕事内容
LLMアプリケーションエンジニアが普段どんな仕事をしているか、具体的な例を紹介します。
- AIチャットボットの開発
例：銀行の「みずほ銀行」や「りそな銀行」のウェブサイトで見かける自動応答チャットをつくる - 文章や質問への自動応答機能の作成
例：ヤフー知恵袋でAIが質問に自動で答える仕組みを組み込む - 文書作成・翻訳サービスへのAIの組み込み
例：GoogleドキュメントやDeepLのような文章作成・翻訳ツールにAI機能を追加する - 企業での業務自動化
例：社内メールの返信案をAIが考えてくれるシステムや、議事録を自動でまとめるアプリをつくる - 安全＆正確なAI利用のための調整
例：不適切な発言や間違いを防ぐためにAIの返答を調整したり、誤情報を検出する仕組みを作る
私たちの日常の便利さの中には、LLMアプリケーションエンジニアの知識と工夫が詰まっています。
あなたも「AIをもっと身近にしたい」と思うなら、ぜひ目指してみてはいかがでしょうか？
LLMアプリケーションエンジニアの年収と将来性
LLM（大規模言語モデル）アプリケーションエンジニアは、AI技術の進化とともに注目を集める職種です。しかし、現時点でこの職種の平均年収に関する具体的なデータは限られています。
一般的に、AI関連のエンジニアは高い専門性が求められるため、平均年収は高めです。例えば、システムエンジニアの平均年収は約600万円とされています。 (salaryjapan.com)これは、日本の平均年収が約460万円であることを考えると、かなり高い水準と言えるでしょう。 (tenshoku.mynavi.jp)
LLMアプリケーションエンジニアは、AI技術の進化とともに需要が高まっています。特に、生成AIの活用が広がる中で、専門知識を持つエンジニアの価値はさらに上昇すると予想されます。
つまり、LLMアプリケーションエンジニアは、高年収が期待でき、将来性も非常に高い職種と言えるでしょう。
どうやったらLLMアプリケーションエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、LLMアプリケーションエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
LLMアプリケーションエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
LLMアプリケーションエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
LLMアプリケーションエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたはLLMアプリケーションエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、LLMアプリケーションエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: 自然言語処理（NLP）の基礎やLLM（大規模言語モデル）の原理について学ぶ。AIや機械学習の基礎知識も身につける
- STEP2: PythonやJavaScriptなど、LLMを扱うために必要なプログラミング言語の基礎を学ぶ。APIの基本的な使い方も理解する
- STEP3: OpenAI APIやHugging Faceなど、主要なLLMサービスやライブラリの活用法を学び、簡単なアプリケーションを作成できるようにする
- STEP4: プロンプトエンジニアリングやファインチューニングなど、LLMならではの設計・実装ノウハウを習得する。入力・出力設計やエラー制御、安全性確保について理解する
- STEP5: LLMを組み込んだ本格的なアプリケーションの設計・実装手法、デプロイ方法、運用・モニタリング、そして法的・倫理的な課題への対応策を学ぶ
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ LLMアプリケーションエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: 自然言語処理（NLP）の基礎やLLM（大規模言語モデル）の原理について学ぶ。AIや機械学習の基礎知識も身につける
まずは、AI（人工知能）や機械学習、そして自然言語処理（NLP）について基本を学びましょう。たとえば、身近なSiriやLINEのAIチャットボットは、こうした技術が応用されています。LLM（大規模言語モデル）は、まるで会話ができる人間のように、質問に答えたり文章を作ったりできますが、その仕組みや特徴を知ることが最初の一歩です。NLPでは日本語や英語といった“自然な言葉”を取り扱うことがポイントです。近年急速に進化するAIですが、「なぜAIが言葉を理解できるのか？」といった部分から疑問を持ち、基礎知識を身につけていきましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- 自然言語処理（NLP）とは何か
- AIと機械学習の基本的な考え方
- 大規模言語モデル（LLM）の原理
- LLMの代表的な利用例（ChatGPT、Bing AIなど）
- AIが文章を作成したり翻訳したりする仕組み
自然言語処理・大規模言語モデルの基礎を学べる動画教材
このコースは「自然言語処理（NLP）やLLM（大規模言語モデル）の原理、AI・機械学習の基礎を学びたい」と考えている方に最適です。
コースでは、Pythonを使った基礎知識から始まり、単語を意味のある形で数値化するword2vecや、文章生成に用いるRNN・LSTMといった技術を学習します。さらに、実際にテキストを自動生成したり、チャットボットを開発したりする応用力も身につきます。
LLMアプリケーションエンジニアを目指す方にとって、業務で役立つNLPやAIの基礎が実践を通じて理解できる点が特徴です。
受講生はダウンロード可能なコードを使い、自分自身で実装を試せるので「わかったつもり」で終わらない学習ができます。また、複数の有名企業でもAI教育を担当している人気講師が担当しているため、安心して学びを始められるでしょう。
このコースの難易度は【2:普通】です。PythonやAIの初心者でも学習できる構成ですが、基礎的なプログラミング経験があれば、よりスムーズに理解できるでしょう。
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指す方にとって、自然言語処理（NLP）やAIの基礎を学べる最適な内容となっています。
プロンプトエンジニアリングは、AIである大規模言語モデル（LLM）に対して、より適切な指示を与え、最大限その力を引き出すためのスキルです。この講座では、プロンプトの基礎から応用例、さらには今後の展望までカバーしており、実務にすぐ活かせる知識を身につけられます。
初学者にも理解しやすい構成で、実際にプロンプトを作成しながら、AIの特性を体験的に学べます。
また、人気AI講師の解説で、重要なポイントを押さえつつ学習できるのも大きな魅力です。
LLMアプリケーション開発において不可欠な「指示を出す力（プロンプト設計力）」が身につき、エンジニアとしてAI活用の幅が広がるでしょう。
このコースの難易度は【2:普通】です。AIやLLMについて未経験でも理解できる内容ですが、多少の新しい用語に慣れる必要があります。
このコースは、自然言語処理（NLP）やLLM（大規模言語モデル）の基礎を身につけたい方におすすめです。
特に、「Transformer」というAIのコアとなる仕組みを、高校数学レベル＋αの知識で直感的に理解できる内容となっています。AIや機械学習の基礎知識をわかりやすく解説しており、数式が苦手な方にも配慮してポイントが重要な部分だけに絞られています。
LLMアプリケーションエンジニアを目指す方にとっては、AIの根本原理を押さえることができるため、技術トレンドのキャッチアップや現場での応用がしやすくなるでしょう。
また、講師は機械学習の実務経験が豊富で、理論から実装までバランスよく教えてくれます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。AIや機械学習を初めて学ぶ方にも理解しやすい内容ですが、やや数学的な知識も必要となるため、未学習でも興味があれば無理なく取り組めるレベルです。
STEP2: PythonやJavaScriptなど、LLMを扱うために必要なプログラミング言語の基礎を学ぶ。APIの基本的な使い方も理解する
次に、LLMを使って開発するために必要なプログラミング言語を学びましょう。PythonはAI開発でよく使われますし、JavaScriptはウェブ上でAIを利用したサービスを作る時によく使います。また、LLMとやりとりするためにはAPIという仕組みもよく登場します。これは「コンビニのレジ」と同じで、決まった方法で注文（リクエスト）すると、ちゃんと結果（レスポンス）が返ってくるイメージです。AmazonやLINEのいろいろなサービスもAPIで動いています。まずはプログラミングの基礎と、APIを使ったデータのやりとりに慣れましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- Pythonの基礎文法
- JavaScriptの基本操作
- APIとは何か、どう使うか
- データの送受信の流れ
- プログラムからAPIにリクエストを送る方法
LLM開発に必要なプログラミングとAPIの基本を学べる動画教材
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指す方が「PythonやJavaScriptなど、LLMを扱うために必要なプログラミング言語の基礎」や「APIの基本的な使い方」を理解するのに最適です。
APIについての基礎から丁寧に解説し、実際のアプリ開発を通しながら理解を深められる点が大きな特徴です。特に、Django Rest Frameworkを用いて天気情報を取得するAPIサーバーを作る実践的な内容は、未経験者にも分かりやすく構成されています。
このコースで学べるのは、APIの仕組み、RESTの基本、APIサーバーの構築方法、外部データの取得方法などです。これらは、実際にLLMアプリケーション開発を行う際の基礎的なスキルとなるため、転職や就職活動を目指す方にも大いに役立つでしょう。
Udemyコースならではの丁寧な動画解説と段階的な実践が、初学者でも安心して学べる魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。プログラミングやAPIに初めて触れる方にも理解しやすい内容ですが、まったく未経験でなければよりスムーズに進めるでしょう。
「LLMアプリケーションエンジニア」を目指す方や、これからPythonやJavaScriptを使ってAPI連携やバックエンド開発を始めたい方に最適な入門コースです。
この講座では、HTTP通信とREST APIの基本的な仕組みや、APIデバッグの基礎について体系的に学べます。特に、これまでAPIのドキュメントが難しいと感じていた方でも、「Postman」を使いながら、実際にリクエスト（GET/POST/PUT/DELETE）を送る方法や、サーバーから返ってくるデータの内容を確認するポイントなど、実践的な操作が中心です。
わかりやすいステップで操作を学び、即実践につなげられるのが本講座の特徴。疑問点はUdemyのQ&Aで直接質問できるため、初学者でも安心して受講できます。また、講師はシリコンバレーで経験を積んだオールラウンダー。初心者目線を大切に、丁寧に解説してくれます。
このコースの難易度は【1: 易しい】です。プログラミングやAPI開発が未経験の方でも、基礎から無理なく学べます。
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指している方に特におすすめです。
**「PythonやJavaScriptなど、LLMを扱うために必要なプログラミング言語の基礎」**や、APIの基本的な使い方をしっかりと学ぶことができます。コース内容は、JavaScriptを中心としたWebアプリ開発の基礎知識から、Node.jsやWeb API、非同期処理（async/await）まで幅広く網羅しています。実際に手を動かしながら学ぶ形式なので、知識がしっかり定着しやすいのが特徴です。
LLMアプリケーションを開発する際には、APIの設計やWebアプリの構造理解が欠かせません。本コースでは、HTTPやAjax、Cookie、CORSなど、現場で役立つ知識を体系的に身につけられるため、今後の実践でも自信を持って活かせるでしょう。
また、講師は現役ソフトウェアエンジニアでQ&Aによるサポートも迅速です。学習中の疑問も安心して質問できます。
このコースの難易度は【2:普通】です。プログラミング未経験でも分かりやすく学べますが、多少のITリテラシーがあるとより理解が深まる内容です。
STEP3: OpenAI APIやHugging Faceなど、主要なLLMサービスやライブラリの活用法を学び、簡単なアプリケーションを作成できるようにする
実際にLLMを動かしてみましょう。有名なサービスとしてはChatGPTのようなOpenAI APIや、Hugging FaceというAIモデルを集めたプラットフォームがあります。たとえば、Pythonで「お天気を教えて」と聞いたらAIが返事をしてくれる簡単なアプリを作ってみたり、ウェブページで会話できるボットを作るイメージです。こうしたサービスやライブラリの使い方を理解し、コードでAIを動かしてみましょう。失敗しても大丈夫。手を動かすことで、仕組みが自然と見えてきます。
このステップで学ぶスキルや知識
- OpenAI APIの基礎
- Hugging Faceのモデル利用方法
- APIキーの取得と管理方法
- 簡単な会話アプリの作成手順
- エラーが出たときの対処法
主要なLLMサービスやライブラリの利用と簡単なアプリ開発を学べる動画教材
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指す方に最適な講座です。
OpenAI APIやHugging Faceなど、主要なLLMのサービスやライブラリの活用法を、実際に手を動かしながら学び、簡単なアプリケーション開発まで習得できます。特に、話題のLangChainを用いたWebアプリケーションやSlackボットの実装事例を通して、現場で役立つ知識を身につけることが可能です。
最新のOpenAI「Function calling」などの機能や、頻繁に更新されるエラー対策・機能追加も随時反映されている点が大きな魅力です。コースには受講生をしっかりサポートするQ&Aフォーラムもあり、挫折しづらい環境となっています。
LLMを使った実践的な開発スキルを、初心者でも取り組みやすい形で学びたい方におすすめです。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも理解しやすい内容ですが、多少のプログラミング経験があるとよりスムーズに学べます。
LLMアプリケーションエンジニアを目指す方に最適なコースです。
本講座では、話題のLangChain（Node.js版）とBingSearch APIを使ったチャットボットの具体的な作成方法を、実践的なハンズオン形式で学びます。OpenAI APIやHugging Faceなど主要なLLMサービスやライブラリの活用法が身につき、JavaScript（Node.js）とAzureを使った開発経験を積むことができます。
「LLMに新しい情報を取り込む方法」や「プロンプトの改善」「チャット履歴の管理」といった、業務で役立つ最先端の技術トピックを丁寧に解説。日本語化やAPI連携など、実務で直結するノウハウも豊富です。
特徴として、現役エンジニアでもある講師が実務経験を交え、実際に動くプロダクト作成までサポート。学んだ内容を即業務に活かせる構成となっています。
このコースの難易度は【3:難しい】です。未経験者にはやや難しい内容も含まれますが、実力向上を目指す方には最適です。
このコースは「LLMアプリケーションエンジニア」を目指す方に最適です。
Azure上でOpenAI技術を使ったチャットシステム開発を学び、OpenAI APIやHugging Face、Langchain、FAISS、Streamlitなどの主要なLLMサービスやライブラリを活用できる力を身につけます。社内のPDFなど多様なデータを活用し、チャット形式で効率よく情報を取り出せる仕組みを実践的に学べるため、実務でも即戦力となる知識が得られます。
ノートブックを使った詳細な解説や1問1答形式の課題で、未経験からでも着実に開発スキルを高められるのも大きな特長です。講師は中小企業の現場で試行錯誤したリアルな事例をもとに、初心者にも分かりやすく指導します。
このコースの難易度は【2:普通】です。Pythonの基礎知識があることが望ましいですが、それ以外は未経験でも理解しやすい内容となっています。
STEP4: プロンプトエンジニアリングやファインチューニングなど、LLMならではの設計・実装ノウハウを習得する。入力・出力設計やエラー制御、安全性確保について理解する
LLMならではの設計やコツも押さえましょう。プロンプトエンジニアリングは、AIにうまく答えてもらうための「問いかけ方（指示の出し方）」のことです。また、AIの性能を調整したり（ファインチューニング）、入力と出力をどう設計するか（たとえば、LINEの自動応答や予約チャットなど）、トラブル時の対応や安全性の確保も欠かせません。銀行のサポートチャットや、楽天の自動応答のようなサービスを思い浮かべてみてください。うまく設計すれば、実用的なAIチャットやサービスが作れるのです。
このステップで学ぶスキルや知識
- プロンプト（指示文）の上手な作り方
- ファインチューニングの基本的な考え方
- 入力・出力の設計方法
- 想定外のエラー処理と安全対策
- ユーザーの個人情報を守るための工夫
LLM特有の設計・実装ノウハウを学べる動画教材
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指している方に最適な内容です。大規模言語モデル（LLM）の開発に欠かせない「プロンプトエンジニアリング」や「ファインチューニング」など、実際の設計・実装ノウハウをやさしく学ぶことができます。
本講座では、プロンプト設計の基礎から、現場で役立つ応用技術、さらにはエラー制御や安全性確保といった運用上の重要ポイントまで網羅されています。AIの入出力設計や適切な指示の出し方など、LLMならではのスキルを実践的に学ぶことができるため、実務に直結した知識が得られます。
また、動画はライブ講義に基づいて再編集されており、分かりやすい構成と具体例が豊富。講師はAI教育で高い評価を持つ我妻幸長さんで、安心して学習できる点も魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。LLMやAIの分野が未経験でも理解可能ですが、基礎的なITリテラシーがあるとよりスムーズに取り組めます。
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指す方におすすめの内容です。
プロンプトエンジニアリングやファインチューニングなど、AIアプリ特有の設計・実装ノウハウを学ぶうえで欠かせない「アプリケーション設計」の基本を、リバーシという身近な題材を使って身につけられます。
入力・出力の設計やエラー制御、安全性の確保など、LLMアプリに必須の知見も、基礎から丁寧な解説で理解を深められます。MVCや3層アーキテクチャ、ドメインモデルなど専門用語も、実際に手を動かしながら使いどころや意味を体感できます。
実際にコードを書いて設計の改善を重ねる実践的な流れが特徴で、これから設計知識を着実に身につけたい方にはぴったりです。また、講師によるQ&Aサポートも充実しているので、疑問点も安心して質問できます。
このコースの難易度は【2:普通】です。分野未経験でも、丁寧な説明と具体的な題材により理解が進みやすい内容です。
STEP5: LLMを組み込んだ本格的なアプリケーションの設計・実装手法、デプロイ方法、運用・モニタリング、そして法的・倫理的な課題への対応策を学ぶ
最後に、LLMを組み込んだアプリを実際に世の中で使える形に仕上げましょう。例えば自分の作ったAIチャットをWebサービスとして公開したり、LINEやSlackボットとして動かすイメージです。アプリを安定して稼働させたり、使いやすくするための運用やチェック方法（モニタリング）も学んでおきましょう。さらに、AIサービスには著作権問題やプライバシーのルールなど、法律や倫理面も重要です。勝手に人の文章を使わない、誤った情報を防ぐなどの配慮も必要です。実社会で自信を持ってAIアプリを運用できることを目指しましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- 本格的なアプリの設計・開発手法
- アプリを公開・配信（デプロイ）するやり方
- 利用者の動作を監視し改善する方法（モニタリング）
- LLMサービスを使う上での法的な注意点
- 倫理や社会的責任についての基本知識
アプリ完成・公開・運用・法的・倫理的知識を学べる動画教材
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアとして本格的なキャリアを目指す方におすすめです。
習得したい「LLMを組み込んだアプリの設計・実装・運用・法的・倫理的課題への対応」について、LangChainというライブラリを使いながら、実践的に学べる内容となっています。コース前半ではLangChainの概要や基礎操作を身につけ、後半では実際にアプリ開発を進めながら、多彩な機能や運用面の知識も習得します。
また、デプロイ方法や運用・モニタリング、さらには法的・倫理的なポイントも扱うため、今後の業務や転職後すぐに使えるような知識が身につきます。
Google Colaboratoryを用いた実践重視の内容、そして人気講師による分かりやすい解説も魅力です。Pythonの初心者向け資料も配布されているため、基礎が弱くても安心して学習を進められます。
このコースの難易度は【2:普通】です。基本から応用まで段階的に進むため、未経験者でも十分に理解可能ですが、Pythonの基礎知識があるとよりスムーズに学習できます。
このコースは、LLMアプリケーションエンジニアを目指している方が「LLMを組み込んだ本格的なアプリケーションの設計・実装手法」や「運用・モニタリング、法的・倫理的な課題への対応策」を実践的に学ぶのに適しています。
Flutterを使って「NARUTO図鑑」「SNS」「AIコードレビュアー」など、実際に動くアプリを作りながら、基礎から応用まで幅広いスキルが身につきます。アプリの設計からデプロイ、運用面までの流れを体験できるため、業務で求められる実践的な力が養えます。
エンジニアとして強みとなる“自らプロダクトを作り上げるスキル”が、転職や就職時のポートフォリオ作成や面接対策にも大きく役立つでしょう。文法や基本だけでなく、実務とのギャップを埋める点がこのコース最大の魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。Flutterや他のWeb技術の基本的な理解があれば取り組めますが、完全な初心者にはやや難しく感じるかもしれません。調べながら進めば、実用的なスキルがしっかり身につきます。
このコースは、ノーコードツール「Adalo」を使い、モバイル向けのタスク管理アプリを開発できる内容です。
LLMアプリケーションエンジニアを目指す方や、アプリ開発の基礎を実践的に学びたいビジネスマンにぴったりの講座です。
ノーコードでのアプリ制作を通し、実際に手を動かしながら設計や実装の流れ、データベースの基本構造、アプリ運用の初歩を体験できます。
はじめてでも取り組みやすい内容なので、「アプリ開発は敷居が高い」と感じている方にも安心です。
この経験は、今後LLMなど高度な機能を組み込んだアプリを設計・実装する際の土台になります。また、ノーコードの柔軟性を知ることで、システム運用や業務DXの視点も身に付きます。
特徴としては、動画による丁寧な解説と、実用的なアプリ作成を重視したカリキュラムです。
受講者コミュニティやサポート体制も魅力となっています。
このコースの難易度は【1:易しい】です。これまでアプリ開発の経験がない方でも、気軽に始められる内容となっています。
まとめ：LLMアプリケーションエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、LLMアプリケーションエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、LLMアプリケーションエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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