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合格する履歴書の原理とノウハウを学び、챗GPTを利用して履歴書コーチングを受ける

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非専攻エンジニアの5年間の軌跡：時間と試行錯誤を減らすためのガイド

CopilotとAgentの違いを正しく理解し、プロンプトコーチ・翻訳・社内規定Agentなど、自分の業務ですぐに使えるAgentを実際に作成してみます。反復作業、文書整理、会議管理など、時間を奪う課題を非専門家でも作成可能なカスタマイズAgentで解決し、業務効率を最大化します。

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[この講義が解決する問題] - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界 - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定 - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実 [この講義で学ぶこと] 1. AI時代の企画プロセス再設計 - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機） - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達 - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ 2. PMのためのAIエージェント設計 - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則 - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造 - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計 3. 自分だけのAIチーム構築 - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース） - Skillで反復業務をワンコマンド自動化 4. 付随業務の自動化実践 - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成 - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証 - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化 --- このような方におすすめです - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者 - AIを業務ツールとして適切に設計したい方 - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方 - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者 [前提知識] - なし。インストールから設定まで最初から案内します。 - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。 [受講後の変化] - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する

コードを1行も入力せず、実現したい機能を言葉で説明して業務ツールを作る 'バイブコーディング' 技術を通じて、営業やCS業務ですぐに使えるカスタムソリューションを構築します。毎回意味もなく繰り返していた提案書や見積書の作成、メールの返信、引き継ぎ内容の整理を、AIと対話しながら10分で終わらせる実践的なノウハウを学びます。見積書の自動計算やPDF保存機能を備えた実務アプリを自ら作成し、実際の公開URLとしてデプロイして、チームや顧客とワンクリックで共有する完結型ワークフローを完全に習得します

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

AI活用のための実践必須能力、プロンプトエンジニアリング 正しく正確なプロンプトを通じて業務生産性を強化し、ビジネスの競争力を強化できる主要能力を学習してみましょう。

本課程は、一般事務職の在職者が生成AIを単なるツールではなく業務パートナーとして活用できるよう設計された、実務中心の基礎課程です。AIの作動原理と限界に対する正確な理解に基づき、セキュリティ・著作権を遵守しながら安全に活用する能力を養うことを目的としています。 プロンプト設計の核心原理から、企画、報告書、メール、議事録などのテキストベース業務の効率化、エクセルデータ分析や画像・PDF文書の活用まで段階的に学習し、反復業務の時間を画期的に短縮して、一人多役の実務能力を確保できるよう支援します。 個人レベルの活用を超えて、チーム単位の業務テンプレートや標準を構築する方法まで扱い、受講終了後すぐに現場で適用可能な業務自動化資産を保有し、組織全体の生産性向上につながるよう構成された実践中心の教育課程です。

自動車業界（SWおよびR&D）への就職を準備されている方々のための、SDV、AUTOSAR、UDS、品質保証体系、VTA、最新技術トレンドなどの基礎知識の共有

デジタルマネーの標準を読み解く — ステーブルコインが切り拓く金融の新たな秩序 不確実なデジタル資産市場の中でも、唯一「実際のお金のように」機能するステーブルコインは、すでにグローバル金融インフラの中核として浮上しています。デジタル経済のパラダイムシフトを最前線で理解したい実務家に向けて、必要な必須知識を凝縮して提供します。

「技術だけに詳しくても、優れたセールスエンジニアになれるわけではありません。」 顧客の課題を理解し、技術をビジネス価値へと結びつけ、営業と開発の間で影響力を発揮することが、セールスエンジニアの核心的な役割です。 この講義では、20年以上にわたるB2Bソフトウェアのプリセールス経験をもとに、顧客ミーティング、要件分析、デモ、PoC、提案戦略、社内連携のノウハウを体系的にお伝えします。 実務ですぐに活用できるセールスエンジニアの業務フレームワークと考え方を身につけてみましょう。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

メモは溜まっていくのに、仕事はさらに忙しくなりますよね。 Obsidianでメモを構造化し、仕事をより速く、快適に変えてみてください。

プロダクトデザイナーを目指している方、UX職への就職・転職を準備している方なら必見の講義！問題解決力のあるポートフォリオを作るために、プロジェクトの選別からスライドの企画・デザインまで、実体験に基づいてお教えします。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

一日中かかりきりだった繰り返し業務、もしAI秘書に任せられるとしたら？ 毎回最初から説明しなければならないGPTチャットではなく、 自分を記憶し、自分のスタイルで仕事を進め、Slackで報告までしてくれる 自分専用のAI業務秘書の構築方法を紹介します。 インストールとSlack連携からスキルの導入、Notion・カレンダー・メールの自動化、セキュリティとコスト管理まで！ コーディングの知識がなくても実践できる方法で、 職場で即戦力となるAI業務システムを完成させてみましょう。 Point 1. GPTチャットとは違う、「自分を記憶するAI秘書」を直接設定しよう - OpenClauのインストールからSlack連携まで、手順に沿ってAI秘書の基本環境を構築 - 性格とルールを設定し、自分のワークスタイルに合わせて働く秘書を作成 Point 2. 反復業務を減らす実践的な自動化パターンを身につけよう - スキルのインストールでNotion・カレンダー・メールなどの実際の業務ツールと連携 - モーニングブリーフィング、業務日誌の作成、メール送信、スケジュール管理など、すぐに使える自動化実習 Point 3. 会社でも安心して使えるAI業務システムを完成させよう - 権限管理、セキュリティ設定、コスト管理まで、実務担当者が必ず知っておくべきチェックポイントを整理 - 1人のAI秘書から複数のエージェントへと拡張する業務システムの構築法を学習

AIが書いたコードを、それが何なのかも分からないまま使っていませんか。単に動作することが重要なのではなく、性能よく作らなければならないのに、「なぜこのように実装したのですか」と聞かれると、答えに詰まってしまいます。そのもどかしさの正体は、CSの基礎知識がなく、GPUの動作原理を理解していないことにあります。この講義を通じて、CPUとGPUに適用されている原理と関連するCSの知識を身につけ、AIをコントロールしながら、AIにうまく仕事をさせられる人になりましょう。また、会社で働く際や就職・転職において、AIに取って代わられることなく、より高い年収を得られるようになります。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。