AI Hero - AIエンジニアへの転職を本気で考える人のための実践コース

はじめに

「AIエンジニアになりたい」という話、最近よく聞きますよね。

個人的にも、ここ1〜2年でAI関連の案件が急増している実感があります。でも正直なところ、「AIエンジニアって具体的に何をする人なの？」「機械学習の数学とか必要なの？」という疑問を持っている人も多いんじゃないでしょうか。

そこで今回紹介したいのがAI Heroというプロジェクト。これ、意外と知られていない気がするんですが、フロントエンドやバックエンドの開発者が「本番で使えるAIシステム」を構築できるようになるための、かなり実践的な学習リソースなんですよね。

AI Heroとは

AI Heroは、「ゼロから一人前のAIエンジニアになる」ことを目標としたオープンソースプロジェクト兼学習コースです。GitHubスター数は1,200以上、TypeScriptをメイン言語として440以上のコミットが積まれています。

何がいいかというと、デモを作るだけじゃなくて、本番環境で信頼性の高いAIシステムを構築する方法を教えてくれるところ。AIのデモって意外と簡単に作れるんですが、それを実際のプロダクトとして運用するとなると話が全然違ってくる。その差を埋めてくれるのがAI Heroという感じです。

特徴・メリット

1. 前提知識のハードルが低い

30代になって思うのは、新しい技術を学ぶときに「前提知識」がどれだけ必要かって結構重要だということ。

AI Heroの場合、TypeScriptとReactの基礎知識があれば十分とされています。線形代数やら微分やらの深い数学知識は不要。これ、正直ありがたいですよね。

2. 実践的なカリキュラム

コースで学べる内容は以下の通り。

プロンプトエンジニアリング - 効果的なプロンプト設計の技術
評価（Evals） - AIの出力品質を測定・改善する方法
可観測性（Observability） - AIシステムの動作監視
トレーシング - 処理フローの追跡と分析
RAG（検索拡張生成） - 外部データとAIの統合
エージェント - 自律的に動作するAIの構築

個人的には、Evalの部分が特に重要だと思います。AIって「なんとなく動いてる」状態になりがちですが、ちゃんと評価基準を設けて品質を担保するのがプロの仕事なんだよな、と。

3. オープンソースでコードが公開されている

コースで使われるコードの大部分がGitHubで公開されています。これが地味に嬉しいポイント。

自己完結型の実行可能なコード例
練習問題
独自ライブラリ・SDK（Evaliteなど）
技術記事

有料のコースに参加しなくても、リポジトリを見ながら自習できる。時間のある人は自分のペースで学べるし、コスパ的にもかなり良いです。

4. コホートベースの集中学習オプション

本気で学びたい人向けに、5日間の集中コースも提供されています。1日1〜2時間のステップバイステップ指示で進められて、Discordコミュニティでの交流やライブオフィスアワーへの参加もできる。

孤独に学習を続けるのが苦手な人には、こういうコミュニティベースの学習方法が合っているかもしれません。

インストール方法

まずはリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/ai-hero-dev/ai-hero.git
cd ai-hero

前提条件

Node.js - LTS版を推奨
PNPM - Corepackを使用してインストール

Corepackを有効にしていない場合は、以下を実行します。

corepack enable

セットアップ

# 依存関係のインストール
pnpm install

# 環境変数の設定
# .envファイルを作成して、APIキーを設定

.envファイルには、使用するAIプロバイダーのAPIキーを設定します。

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
# または
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxx

基本的な使い方

最初のサンプルを実行

AI Heroには、Vercel AI SDKを使った実行可能なサンプルが多数用意されています。

# 最初の例を実行
pnpm run example v 01

各サンプルはexamples/vercel-ai-sdkのような形で整理されていて、AI Heroウェブサイトの関連記事とリンクしています。

ディレクトリ構成を理解する

リポジトリの構成はこんな感じになっています。

ai-hero/
├── examples/           # 実行可能なコード例
│   └── vercel-ai-sdk/ # Vercel AI SDKを使った例
├── exercises/         # 練習問題
├── packages/          # 独自ライブラリ（Evaliteなど）
└── articles/          # 技術記事

まずはexamplesディレクトリを眺めて、興味のあるトピックから始めるのがおすすめです。

Evaliteを使った評価

AI Heroが提供する評価フレームワーク「Evalite」を使えば、AIの出力品質を定量的に測定できます。

// 評価の基本的な流れ
import { runEval } from '@ai-hero/evalite';

const results = await runEval({
  name: 'my-eval',
  testCases: [
    {
      input: 'TypeScriptの利点を教えて',
      expected: '型安全性、開発効率、保守性...',
    },
  ],
  // 評価関数の設定
});