LearningMate
エンジニアのためのAI実践シリーズ
Claude Code・LLMO・コンテキストエンジニアリングの実践知を書籍で届ける
LearningMateとは
LearningMateは、Propel-Labの教育コンテンツ事業です。AIエージェント開発、コンテキストエンジニアリング、LLMO（LLM Optimization）など、最先端のAI活用手法を実践的な書籍・教材として提供しています。
Kindle書籍
エンジニアのためのAI実践シリーズ — 著者: ken imoto
エンジニアのためのAI実践シリーズ 最新刊
音声AIの300ms — 人はなぜAIとの会話に違和感を覚えるのか
人間の会話ターンは200ms。この生体リズムからの距離が、AIとの会話の違和感の正体。Nielsenの3閾値を音声UIに翻訳し、TTFB・ストリーミング設計・ターンテイキング・エッジAIまで全12章で解説。
English Edition — NEW
The 300ms Threshold — Why Talking to AI Feels Wrong
Human conversation turns happen in 200ms. The distance from this biological rhythm is the source of uncanny feelings in AI conversations. Covers Nielsen's thresholds, TTFB, streaming architecture, turn-taking, and edge AI across 12 chapters.
エンジニアのためのAI実践シリーズ
ハーネス・エンジニアリング — AIを"使う"から"操る"へ
OpenAI・Anthropic・LangChain・Martin Fowler・学術の5社5視点を横断比較し、AIエージェント制御の全体像を体系化。AGENTS.md/CLAUDE.mdの実践設計、hooks/lifecycle、フィードバックループ、Self-Evolving Agentまで全14章・図解13枚で解説。
English Edition
Harness Engineering — From Using AI to Controlling AI
Comparing five perspectives — OpenAI, Anthropic, LangChain, Martin Fowler, and academic research — to systematically explain Harness Engineering. 14 chapters with 13 diagrams covering hooks, lifecycle, feedback loops, and Self-Evolving Agents.
エンジニアのためのAI実践シリーズ 巻1
実践Claude Code — コンテキストエンジニアリングで開発が変わる
「Vibe Codingって何？」から始めて、プロダクトのアウトプットを300%向上させたエンジニアの全記録。Claude Codeの設計思想から、CLAUDE.mdの実践パターン、チーム開発、セキュリティまで——本気で使い倒すための実践書。
エンジニアのためのAI実践シリーズ 巻2
なぜあなたのサイトはChatGPTに無視されるのか: LLMO実践ガイド
Google検索で1位を取っても、ChatGPTの回答にあなたのサイトは出てきません。AI検索時代の新しい最適化手法LLMO(LLM Optimization)を、JSON-LD・llms.txt・コンテンツ設計まで実装レベルで解説。
English Edition
Practical Claude Code — Context Engineering That Transforms Your Development
The complete record of an engineer who improved product output by 300% with Claude Code. From design philosophy to CLAUDE.md patterns, team development, and security — a practical guide for serious usage.
English Edition
Why ChatGPT Ignores Your Website: The LLMO Practical Guide
The next optimization methodology after SEO: LLMO (LLM Optimization). A practical guide to help AI systems like ChatGPT and Claude accurately understand and cite your website content.
ナレッジ & データシリーズ
ナレッジグラフ活用大全 — 構造化すれば、AIは賢くなる
GraphRAGの仕組みと企業導入、Tree-sitter AST×MCPによるコードKG、感情常識ナレッジグラフ、パーソナルKGまで。15章でナレッジグラフの「なぜ・なに・どうやって」を網羅。
English Edition
The Practical Knowledge Graph Guide — Structure Your Data, Sharpen Your AI
From GraphRAG architecture to enterprise deployment, Tree-sitter AST × MCP code knowledge graphs, emotion commonsense KGs, and personal KGs. 15 chapters covering the why, what, and how of knowledge graphs.
エンジニアリング文化シリーズ
エンジニアリング100の言葉 — なぜその一文は記憶に残るのか
Brooks、Knuth、Torvaldsから現代のAIエンジニアまで。100の名言を「なぜ記憶に残るのか」の視点で読み解く。体験談18個、SUCCESs分析、クロスリファレンス40+箇所。
English Edition
Why Do Some Words Stay With You Forever? — 100 Engineering Quotes Decoded
From Brooks, Knuth, and Torvalds to modern AI engineers. 100 quotes decoded through the lens of "why do these words stick?" With 18 personal stories, SUCCESs analysis, and 40+ cross-references.
Zenn Books
有料Book — NEW
音声AIの300ms — 人はなぜAIとの会話に違和感を覚えるのか
人間の会話ターン200msからの距離が違和感の正体。TTFB・ストリーミング・ターンテイキング・エッジAIまで全12章で解説。
¥1,200
有料Book — NEW
ハーネス・エンジニアリング — AIを"使う"から"操る"へ
プロンプト→コンテキスト→ハーネス。2026年のAIエージェント制御を5社5視点で体系化。
¥1,500
有料Book
実践Claude Code — コンテキストエンジニアリングで開発が変わる
Kindle版と同内容。Zennプラットフォームで購読可能。
¥1,000
有料Book
LLMO — AIに選ばれる最適化戦略
SEOの次に来るLLMO（LLM Optimization）の実践ガイド。構造化データ・llms.txt・Markdown配信の3経路を徹底解説。
¥1,000
有料Book — NEW
AIコードレビューを仕組み化する技術 — hooks・AI・人間の3層モデル
hooksで機械的チェックを強制し、CodeRabbit/Copilot/Claudeに一次レビューを任せ、人間は設計判断だけに集中する。AGENTS.mdに方針を書き、3層モデルで「誰が何を見るか」を分ける実践書。
¥1,000
有料Book — NEW
ナレッジグラフ活用大全 — 構造化すれば、AIは賢くなる
GraphRAGの仕組みと企業導入、Tree-sitter AST×MCPによるコードKG、感情常識ナレッジグラフ、パーソナルKGまで。15章でナレッジグラフの「なぜ・なに・どうやって」を網羅。
¥1,500
有料Book
AIスロップから脱出する技術
4モデル×40色の実験データで解明するAI生成UIの色彩バイアス。Typography・Color・Spatial Compositionなど5軸の脱出方法を、全17章・24枚のBefore/After画像で解説。
¥500
有料Book
LLMO Website Builder — LLMOに最適化されたホームページをゼロから作る
JSON-LD、llms.txt、Markdown配信。AI検索に選ばれるサイトをAstro + Tailwindで構築する実践ガイド。
¥500
無料Book
MCP実践セキュリティ — 本番導入で躓かないための完全ガイド
7サービスでファイルアップロード検証、OWASP MCP Top 10全解説、トークンコスト4サービス実測、freeeでの確定申告自動化の実体験。MCPを本番で安全に使うための完全ガイド。
無料
無料miniBook
Claude Codeクイックスタート — 30分で始めるAIエージェント開発
Claude Codeの導入から実践活用まで。AGENTS.mdの書き方、ツールの使い分け、RAGを超えるAgentic Searchまで、現役エンジニアの実践知を凝縮。
無料LLMOとは — AIに選ばれる最適化戦略
LLMO（LLM Optimization）とは、ChatGPT、Claude、Gemini、PerplexityなどのLLM（大規模言語モデル）がWebサイトの情報を正確に理解・引用できるよう最適化する手法です。
従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogleのクローラーを対象としていたのに対し、LLMOはAIのクローラー（GPTBot、ClaudeBot等）を対象とします。
具体的には以下の3つの経路で最適化します：
- 構造化データ（JSON-LD） — Schema.orgに準拠した構造化マークアップ
- llms.txt — Jeremy Howard提唱のAI向けサイトガイドファイル
- Markdown配信（URL.mdパターン） — 同一URLの.md版でAIが直接読めるコンテンツを提供
このサイト自体がLLMO最適化の実践例です。/llms.txtや/company.mdで確認できます。
コンテキストエンジニアリングとは
コンテキストエンジニアリングとは、AIコーディングツール（Claude Code等）が最大のパフォーマンスを発揮するために、プロジェクトの文脈情報を構造化・最適化する設計手法です。
CLAUDE.md、AGENTS.md、TOOLS.mdなどの設計ファイルを適切に配置することで、AIエージェントがコードベースを正確に理解し、品質の高いコードを生成できるようになります。
代表社員の井本は、コンテキストエンジニアリングの導入によりTypeScript開発の生産性を300%向上させた実績があります。