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AIは考えない。

この講義は、AIを使ってはいるものの、どこまで信じて使うべきか迷っている方のために、 AIを仕事や作業プロセスに過度になりすぎず、かつ実際に役立つ形で活用する方法を扱います。 専門的な開発知識や複雑なツールを前提とせず、誰もが自分のワークフローの中でAIをどのように活用すればよいかに焦点を当てます。 プロンプトを複雑に作成する方法よりも、**「どんな瞬間にAIを使うべきで、いつは使わない方がいいのか」**、 AIの結果をそのまま信じずに**「確認し、整える思考法」**を中心に解説します。 この講義を通じて、AIをすべてを代行してくれる自動化ツールではなく、 共に考えを整理し、作業を補助してくれる**「実用的なパートナー」**として活用するための基準を身につけることができます。

17名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Generative AI
Generative AI
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
Generative AI
Generative AI
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)

受講後に得られること

  • AIの回答をそのまま使わず、検証・補完する開発の考え方

  • AIを開発フローに自然に組み込むための実践的活用基準

  • 複雑なツールがなくてもAIを十分に活用できる判断力

AI活用 (AX)、AX(エージェント体験)の基準を立てる講義
AIを自動化ツールではなく、
思考を補助するパートナーとして活用する方法を学びます。


*本講義はクオリティに満足いただけるまで修正・アップデートされます


AIを、使いすぎないこと

AIを使いこなす人ではなく、
AIをコントロールできる人になってください。


AIの回答をそのまま使って
予期せぬエラーを後から発見し、
その結果に対する責任が結局自分に返ってきた経験があるなら、
この講義が扱う基準がなぜ必要なのか、すぐに共感していただけるはずです。

AIに任せられる仕事と
人が直接判断すべき瞬間を区別できないまま、
決定も責任も曖昧な状態で
時間だけを浪費していたなら、
この講義が提示する基準が明確な転換点になるはずです。

AI活用を習得するために
複雑なツールや機能を追いかけているうちに、
肝心の「いつAIを使い、いつ止めるべきか」という
基準がかえって曖昧になってしまったのなら、
この講義がその負担を整理してくれるはずです。

これからはAIを
思考を代行させる存在ではなく、
思考を整理してくれるパートナーとして活用してみてください。
業務の流れはよりシンプルになり、
判断はむしろより明確になるはずです。


AI를 いつ、どのように使うべきか
そして 結果を過信せずに検証する基準を
実務の流れの中で身につけます。


AIに思考を任せきりにするのではなく、
自分の思考を整理し、作業をサポートするパートナーとして使いこなす方法を学びます。




この講義が終われば、あなたは

AI活用の基準を明確に立て、不安なく活用できるようになります

AIを使うたびに
「この結果は正しいのだろうか?」
「もっと良いプロンプトがあるのではないか?」
といった悩みで時間を無駄にした経験があるなら、
この講義を通じて明確な判断基準を持つことができます。

AIの回答をそのまま信じるのではなく、
どこまで参考にし、何を排除すべきか自ら判断する方法を学びます。
その結果、AIを盲信することなく、
必要な部分だけを取捨選択して活用できる力を養うことができます。


複雑なツールがなくても、AIを実質的なパートナーにします

数多くのAIツールや複雑なプロンプト作成法に疲れ果てていたなら、
この講義は別の選択肢を提示します。

ツールをさらに増やす代わりに、
AIを過度に酷使することなく
作業をサポートしてもらう仕組みを作る方法を扱います。
AIを「万能な解決策」としてではなく、
思考を整理し作業を助けるパートナーとして活用するための実用的な基準を身につけることができます。


AIと共に歩む最適なワークフローを自ら設計します

AI를 언제 사용해야 하고,
언제 사용하지 않는 것이 더 나은지에 대한
명확한 판단 기준을 갖게 됩니다.

AIの助けを借りることが
かえって非効率を生む瞬間を見極め、
AIの回答をそのまま使うのではなく
検討し改善する最小限のルーチンを通じて、
作業の質を安定的に引き上げることができます。


AIの成果物を信頼して活用できる基準を身につけます

AIが生成した情報を盲目的に受け入れる代わりに、
どのような観点で質問すべきか、
どのような基準で検証すべきかを学ぶことになります。

これを通じて
AIの長所は最大化し、短所はコントロールしながら、
業務・学習・コンテンツ制作など、さまざまな領域で
AIを不安なく、自信を持って活用できる基準を身につけることができます。






✔️

AI活用、信じる方法ではなく判断する方法を学びます

AIは考えません。
決定しません。
責任を負いません。
— その役割は依然として人間の役目です。

Step 1. 問題の定義 (人)

何を解決するかを定義するのは人間の役割です。
AIを使う前に、まず問題を明確にします。

Step 2. AI入力 (ツール)

AIは草案と選択肢を提案します。
役割は「代わりに決定」することではなく、「材料の提供」です。

Step 3. 人間による検討(判断)

採用・修正・廃棄は人間が決定します。
最終的な判断と責任はここで確定します。

AIを毎日使いながら最もよくする間違い
基準がなければ、AIは道具ではなく支配者になります


📚

基準が消えた瞬間、
AIは道具ではなく支配者になります。

Section 1

ミニマリストAIアーキテクチャの紹介

複雑なツールや巨大なシステムではなく、
人間の思考が曇らないAI活用法を提案します。

この講義では
AI活用の基準を固定する「憲法」と、
問いを通じて思考を導く「ソクラテス・ガイド」を中心に、
認知的負荷を最小限に抑えた
ミニマリストAIアーキテクチャの核心概念を説明します。



Section 2

AI活用の観点:シンプルさの哲学

AIを使えば使うほど仕事が楽になると思っていましたが、
むしろより複雑になり、疲れを感じているのであれば、
この講義が異なる視点を提示します。

ツールを増やす代わりに、
人の思考が濁らないよう
不要な要素を減らす戦略を通じて、
AIを実質的に役立つパートナーにする方法を扱います。


Section 3

AIを使用するタイミングの決定基準

AIを使うかどうかを
習慣や雰囲気ではなく
判断基準で決定する方法について扱います。

AIが役に立つ瞬間と
むしろ介入しない方が良い瞬間を区別することで、
AIを思考を妨げる要素ではなく
コントロール可能なツールとして維持するための基準を提示します。



Section 4

複雑なプロンプトは問題を解決しません

AIの回答が不安定になるほど、
プロンプトをより複雑にしてしまうケースが多く見られます。
しかし、ほとんどの問題は
プロンプトが不足しているからではなく、
質問が整理されていないために発生します。

この講義では
長く複雑な指示の代わりに
短く明確な質問が
なぜよりコントロール可能な結果を生み出すのかについて見ていきます。


セクション 5

AI回答の検証および活用戦略

AIの回答ではなく、
人間の判断が中心に残るようにする方法を扱います。

AIが作成した結果を
そのまま使用するのではなく、
批判的に検討し、
人間の基準に合わせて調整する思考プロセスを学習します。



Section 6

カスタマイズされたAIワークフローの設計

この講義は
AIを自動化の中心ではなく、
人間の思考を補助する位置に固定するワークフローを扱います。

AIがどこまで関与し
どこで止まるべきかを文書とフローで明確にすることで、
AIを毎日使用しても
判断の主導権を失わない構造を設計します。


Section 7

AIを道具として維持する核心

この講義の結論は単純です。
AIは考えず、
決定せず、
責任を負いません。

だから、AIを使いこなす方法よりも重要なのは、
AIが越えてはならない一線を明確に知ることです。
このセクションでは、
その一線を自ら維持するための基準を整理します。



このような悩みをお持ちなら、この講義が役に立ちます

📌

AI活用に戸惑いを感じている会社員

AIツールをあれこれ使ってみたものの、実際の業務にどう適用すべきか掴めず、
結果をそのまま使うのが不安で、毎回修正に時間を費やしている方

📌

AIを使ってはいるけれど、うまく使いこなせているか分からないなら

いくつかのAIツールを使ってみたものの
業務で正しく活用できているか確信が持てず、
AIの結果を信頼できないために
結局また手作業で修正しているなら、
この講義が明確な基準を提示します。

📌

AIは可能性を感じるけれど、どう使えばいいか分からず途方に暮れているなら

AIの潜在能力には共感しているものの
どのような構造で、どこまで活用すべきか基準がなく
導入をためらっているのであれば
この講義が明確な方向性を提示します。




受講前のご案内

実習環境

  • 特別なインストールが必要なツールはありません。

  • インターネット接続が可能なPCさえあれば十分です。

  • 自分の考えや基準を整理できるノートがあれば、学習の助けになります。

前提知識および注意事項

  • AIツールを使った経験はあるものの、
    結果をどこまで信じるべきか確信が持てなかった方に最適です。

  • AIの生成物をそのまま使うのが不安で、
    毎回検証と修正に時間を費やしていたなら、この学習が役に立ちます。

  • AIを業務や日常に取り入れたいけれど、
    明確な基準がなくためらっていた方におすすめです。

学習資料

  • 講義で説明するミニマリストAIアーキテクチャに関する資料が提供されます。

  • AIの活用基準と考え方を整理するのに役立つドキュメントを併せて扱います。

  • 個人のワークフローに合わせて
    AIを適用できる実用的なガイドラインを得ることができます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIを使っているものの、どこまで信じて活用すべきか基準がない人

  • AIの結果をそのまま使うのが不安で、毎回確認して修正するのに時間がかかっている人

  • 仕事、勉強、コンテンツ制作などでAIを使ってみたいけれど、何から始めればいいか分からず途方に暮れている人

こんにちは
wonyoungchoiseou4177です。

https://github.com/tac0de
以前在籍していたスタートアップで、私は単に「コードを上手に書く方法」ではなく、技術が一つのサービスやエコシステムとして機能する仕組みを学びました。小規模なチームでしたが、個別の技術スタックよりも、未来をどう見据え、どのような構造を選択すべきかをより重要視して考える環境でした。

主な役割はフロントエンド開発でしたが、サービスの安定性と核心的なフローを扱うバックエンド領域にも共に携わりました。特にウェブ環境において大規模なデータを効率的かつ合法的に収集・処理するシステムを直接設計し、実装した経験があります。
FTP/SFTPおよびWebベースの収集構造を通じて、100万個以上のファッション商品データを安定的にクローリング・管理するパイプラインを担当しました。

このような経験を通じて、私は特定の言語やフレームワークよりも、システム全体を理解し責任を持つ設計能力が長期的にはるかに重要であるという確信を持つようになりました。現在はウェブベースの環境においてAIを中心としたアーキテクチャ設計と開発手法に注力しており、AI時代に適したシステム構造を継続的に研究しています。

私は非専門家からスタートしましたが、独学の過程で数多くの試行錯誤を直接経験してきました。だからこそ、受講生の皆さんが実際に突き当たる壁や、理解が難しいポイントを現実的な視点でお伝えできると考えています。
講義では技術を誇示するよりも、なぜこの選択をするのか、どのように考えればよいのかを伝えることに集中しています。

AI技術が急速に発展している今、開発者はもはやツールを消費するだけの役割に留まってはならないと考えています。
分かりやすく、シンプルに、効率的に、そして核心だけを伝えること。
これが、私が講義を設計する基準であり哲学です。

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