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概要

JavaScriptによる生成AI は、JavaScriptとマイクロソフトの生成AIサービス（Foundry）を使用してAI駆動のWebアプリケーションを開発する方法を、インタラクティブで初心者向けに教えるコースです。リポジトリには、各レッスンのコンテンツ、コードサンプル、クイズ、および大規模言語モデル（LLM）で駆動される歴史的人物と会話できる補助チャットアプリが含まれています。

対象者

• 大規模言語モデル（LLMs）に初めて触れるJavaScript開発者で、実践的な経験を求める方。
• ストーリー中心の学習スタイルを好む方 — 各レッスンはレオナルド・ダ・ヴィンチやアダ・ラヴレスなど、歴史的人物との「タイムトラベル」対話形式で構成されています。
• ローカル環境またはGitHub Codespacesですぐに実行できる例を求める方。

あなたが得られるもの

項目	説明
レッスンモジュール	基礎（生成AIとは何か、プロンプト工学）、実践技術（構造化出力、RAG、ツール/関数呼び出し）、Model Context Protocol（MCP）をカバーする8つの構造化されたレッスン。各レッスンには本文ガイド、課題、クイズ、解答コードが含まれます。
補助アプリ	Node.js Webアプリ（/app）で、マイクロソフトFoundryにデプロイしたLLMを使って歴史的人物と会話できます。音声タグによりアクセシビリティも考慮されています。
コードサンプル	各レッスンごとに独立したnpmパッケージで、それぞれ独自の依存関係を持ちます。
セットアップガイド	GitHub Codespacesまたはローカル開発環境の使用手順、Foundryプロジェクトの作成、チャットモデルのデプロイ、.envファイルへのエンドポイントとAPIキーの設定に関するステップバイステップの説明。
追加リソース	関連する初心者向けコース（Azure、Edge AI、MCP、AIエージェント）およびAI/ML学習パスへのリンク。

動作方法

1. Foundryモデルの作成 — セットアップガイドに従い、マイクロソフトFoundry上でチャットモデルをプロビジョニングし、エンドポイント/APIキーを取得します。
2. リポジトリの設定 — リポジトリのルートに.envファイルを作成し、エンドポイントとキーを保存します。
3. 補助アプリの実行 — npm install && npm start（または提供されているCodespaces設定を使用）でローカルWeb UIが起動し、歴史的人物に質問を入力できます。アプリはプロンプトをあなたのFoundryモデルに送信し、LLMの応答を受け取り、表示します。
4. レッスンの進行 — 各レッスンは前のレッスンを基盤としており、以下の概念を導入します：
   • プロンプト工学 — システムプロンプトやメタプロンプトの作成。
   • 構造化出力 — JSON形式で出力を求め、後続処理を容易にする。
   • 検索拡張生成（RAG） — 外部データソースをプロンプトに統合する。
   • ツール/関数呼び出し — モデルが呼び出せるカスタムJavaScript関数を公開する。
   • Model Context Protocol（MCP） — プロンプト、リソース、ツールを記述する標準プロトコルで、再利用可能なAIコンポーネントを可能にする。
5. 実験 — リポジトリはフォーク、変更、拡張を奨励しており、PRも歓迎されています。

なぜ重要なのか

• 低い導入障壁 — すべての例はNode.js LTSで動作；高負荷のGPU設定は不要。
• 実践的な学習 — チャットUIで即座に結果が確認でき、抽象的な概念を強化します。
• マイクロソフトエコシステムとの統合 — Azure/Foundryサービスのワークフローを学び、多くの企業で既に使われている技術を習得できます。
• 責任あるAIの意識 — READMEに免責事項とマイクロソフトの責任あるAI原則へのリンクが記載されており、初心者向けの良い実践例を示しています。

スタートのヒント

• GitHub Codespaces ボタンを使用すると、ゼロセットアップ環境が利用可能。Node.jsが事前にインストールされ、リポジトリが取得され、チュートリアルが開かれます。
• .envファイルはバージョン管理から除外してください。リポジトリの.gitignoreは既にこれを保護しています。
• MCPやツール呼び出しのレッスンに飛び込む前に、Lesson 1から始めて全体のアーキテクチャを理解しましょう。
• コアカリキュラムを終えたら、追加リソースセクションでAzure AI、Edge AI、AIエージェントについてさらに深掘りしてください。

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上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得されており、外部の仮定は一切追加されていません。