次世代AI人材を育成する実践型プログラミング教材「AIミネルバExpert LLM版」をリリース

株式会社APCは、大規模言語モデル(LLM)の理論から自律型AIエージェントの開発までを体系的に学べる実践型プログラミング教材「AIミネルバExpert LLM版」の提供を開始しました。本教材は、2026年6月3日・4日にマリンメッセ福岡で開催される「九州教育現場支援EXPO」にて初展示されます。Google Colab環境を使用し、複雑な環境構築不要で学習可能です。
新製品NQ 80/100出典:PR Times

📋 記事の処理履歴

  • 📰 発表: 2026年5月27日 12:30
  • 🔍 収集: 2026年5月31日 23:12(発表から106時間42分後)
  • 🤖 AI分析完了: 2026年6月2日 01:01(収集から25時間49分後)
株式会社APC(本社:大分市 代表取締役 佐藤栄介)は、大規模言語モデル(LLM)の理論から自律型AIエージェントの開発までを体系的に学べる実践型プログラミング教材「AIミネルバExpert LLM版」の提供を開始いたします。また、本教材を2026年6月3日(水)・4日(木)にマリンメッセ福岡で開催される「九州教育現場支援EXPO」にて初めて展示・紹介することをお知らせいたします。

## 1. 「九州教育現場支援EXPO」での初展示について

「九州教育現場支援EXPO」は、九州エリアの学校教育から企業における社員教育まで、教育のすべてに関わる「今と未来」の課題を解決する商談展示会です。当社ブースでは、企業のDX推進や人材育成の担当者様に向けて、「AIミネルバExpert LLM版」のデモンストレーションを実施します。読み上げ音声付きの学習スライドや、学習進捗が一目でわかる「履修状況」管理画面など、受講者と管理者の双方を強力にサポートする実際の画面を直接ご覧いただけます。

■ 開催概要
- 名称: 九州教育現場支援EXPO(九州イノベーションWEEK内)
- 会期: 2026年6月3日(水)・4日(木)10:00〜17:00
- 会場: マリンメッセ福岡 A館 2
- 対象: 企業の人事・研修担当者、DX推進担当者、経営者、学校・教育関係機関など

## 2. 「AIミネルバExpert LLM版」の特長とカリキュラム

本教材は、ノートブック内にスライドや教材ソースコードが統合された「説明教材」、自らプログラミングを行う書く「演習教材」、各章の「要約」資料、用語を検索し該当スライドを直接確認できる「索引」機能の4つから構成されています。基本無料のGoogle Colaboratory環境を使用するため、複雑な環境構築が不要ですぐにPythonを用いた学習を開始できます。

【全11章のシラバスハイライト】
- 基礎編(第1章〜第3章): 自然言語処理概論から始まり、Pythonの基本、AIに必須の数学基礎(ベクトル・行列・確率)を学習します。
- コア技術編(第4章〜第7章): トークン化、埋め込み技術、RNNから、最新AIの基盤となる「Transformer」(各種Attention機構など)の仕組みまでを理論と実装の両面から深く学びます。
- 応用編(第8章〜第10章): 言語モデルの基礎からGeminiやHugging Faceを利用したローカルLLMの実装、LangChainを活用した実践的なRAG(検索拡張生成)システムの構築を習得します。
- エージェント開発編(第11章): ユーザーの繰り返し指示を待つ従来のAIアシスタントから一歩進み、自律的な検索・判断を行う「Agentic RAG」の実装や外部サービスとの連携・操作を行う「MCP」など、自律型AIエージェントの開発手法までを網羅しています。

■ 本件に関するお問い合わせ先
- 企業名:株式会社APC
- TEL:097-573-6616
- 企業ホームページ:https://www.oita-apc.co.jp
- 「AIミネルバExpert LLM」:https://www.oita-apc.co.jp/service/processing/education/aiminerva_expert_llm/

よくある質問

「AIミネルバExpert LLM版」はどのような教材ですか?

大規模言語モデル(LLM)の理論から自律型AIエージェントの開発までを体系的に学べる実践型プログラミング教材です。

学習にはどのような環境が必要ですか?

基本無料のGoogle Colaboratory環境を使用するため、複雑な環境構築は不要です。

「AIミネルバExpert LLM版」の展示予定はありますか?

2026年6月3日・4日にマリンメッセ福岡で開催される「九州教育現場支援EXPO」にて展示・紹介されます。

教材はどのような構成になっていますか?

「説明教材」、「演習教材」、「要約」資料、「索引」機能の4つから構成されています。

カリキュラムではどのような内容を学習できますか?

自然言語処理やPythonの基礎から、Transformer、RAG、自律型AIエージェント(Agentic RAGやMCP)の開発手法まで網羅しています。