DataJourneyHQと共同で6週間のAIエンジニアリングブートキャンプを開催

DataJourneyHQと提携し、6週間のAIエンジニアリングブートキャンプを開催する。キャッチフレーズがうまく表現している：プロンプトからシステムへ。

なぜこのブートキャンプが必要か

AI教育の多くはAPIコールで止まる。ライブラリをインポートし、エンドポイントを叩き、レスポンスを受け取る。それは簡単な部分だ。難しいのはその先—アーキテクチャの設計、コスト管理、障害対応、確実なデプロイ、そして実際に使われるものを作ること。

Arcnem AIではこれらすべてに直面してきた。DataJourneyHQは教育側から同じ課題に取り組んできた。両者の視点を組み合わせるのは自然な流れだった。

Cohort 01は2026年3月25日開始。6週間、完全リモート、予算上限あり。7日以内にデプロイする。

Week 1：Reality Check & First Ship — 失敗モードを特定し、コストを見積もり、日曜までにCrewAIツールをリリース。（予算：<$5）
Week 2：Market Alignment — フレームワークなしで再構築。CrewAIが隠していたものを体感する。実際のユーザーが試せるデモをリリース。（予算：<$10）
Week 3：Tooling & RAG — デモにはメモリがない。embeddingsとpgvectorで検索レイヤーを構築。すべてのツールでbuy vs. buildを評価。（予算：<$20）
Week 4：AI Pipelines & Agents — AIをリクエストパスから外す。イベント駆動ワークフロー、エージェントグラフ、初めてのMCPツール。（予算：<$50）
Week 5：Reliability & Deployment — リトライ、トレーシング、コンテナ。パイプラインに障害耐性を持たせ、実際の環境で動かす。（予算：<$100）
Week 6：Capstone — 自分の課題。自分のスタック。自分の判断。目標を定義し、動くシステムを作り、コホートに発表する。

プログラムは4つの柱で構成されている：

コードの前に設計。 何かを書く前にシステムを考える。何が壊れるか？何にコストがかかるか？ユーザーが本当に必要としているものは何か？

毎週リリースする。 1週目の終わりまでに何かをデプロイする。荒削りでも構わない。反復は完璧に勝り、リリースする習慣はどの単一プロジェクトよりも価値がある。

予算内に収める。 すべてのAPIコール、すべてのインフラ選択を追跡する。小規模で実現可能なものを作れないなら、資金を増やしても解決しない。

失敗を自分のものにする。 実際のプロダクション障害から学ぶ。実際にコストがかかった失敗であり、きれいに整えられたケーススタディではない。

チュートリアルの段階を超え、実際のものを作りたい人。機械学習のバックグラウンドは不要。コードを書くことに抵抗がなく、毎週リリースする意志があれば十分だ。

Cohort 01は現在募集中。こちらから応募。