非開発者のためのClaude Code AI社員の作り方：コーディング不要、話すだけで作れる業務自動化社員6人

この講座は、さまざまなプロンプトを大量に集めるためのものではなく、 どの職種・どの業務にもすぐに応用できるAIディレクティングのフレームを身につけるための講座です。 業務別のプロンプトをダウンロードしても、いざ実務で使うとなると、必要なプロンプトを探し、 自分の状況に合わせて修正し、成果物を再度手直しする時間が必要になります。 この講座では、M·A·G·I·Cプロンプトフレームを通じて、目的、文脈、例、完了基準、検収基準を 一度に設計する方法を学びます。 レポート、企画書、マーケティング施策、会議の要約、業務メール、反復業務の自動化まで、 一つのフレームでつなげ、AIとの不要な修正のやり取りを減らし、 明日からすぐに業務スピードを変えられる、実践的なAI活用力を身につけられます。

コーディングを一行も知らなかった英語講師が、Claude Codeでアプリを4つ作り、毎日行っていた作業を自動化した方法をそのままお見せします。初期設定から、文書やホームページの作成、動画編集、予約の自動化まで、韓国語の文章だけで実践できる講座です。

AIを使っているものの、まだ仕事を代わりに任せるまでには至っていないのではありませんか？この講座は単なる使い方ではなく、「仕事ができるAI秘書」を自ら作り上げる過程です。 プロンプトの原理からパーソナライズ設定、業務の自動化までを一度に習得し、反復業務はAIに任せて核心的な業務に集中する、新しい働き方を実現します。

アイデアはあるけれど、開発やデザインの知識がなく、どこから始めればいいのかわからない方のための講座です。 私も最初から開発が得意だったわけではありません。AIを実際の仕事や個人プロジェクトで繰り返し活用しながら、日常の問題を解決する「해둘게」、英語学習アプリ「ENGIN」、AIミニゲーム、動画制作の自動化システムまで、一つずつ自分で作ってきました。 この講座では、完成した結果だけをお見せするのではありません。アイデアをAIが理解できる大きさまで小さくする方法、最初の機能を決める基準、AIに作業を依頼する方法、作られた結果を自分で確認して修正するプロセスを、実際の画面と制作記録を通してお見せします。 コードをすべて理解してから始める必要はありません。解決したい問題を一文にまとめ、AIに小さな成果物を一つ任せることから始められます。皆さんも、頭の中にしかなかったアイデアを、自分で確認できる画面と、実際に動く最初のバージョンへと変えてみてください。

本コースは、ChatGPTを活用して実務で必要な質問を直接設計し、それを基にアイデア生成、レポート作成、問題解決まで拡張する質問力中心の教育である。良い質問を作る方法からチーム単位のワークショップ、Why基盤思考、質問テンプレート自動化まで実習中心で構成されており、ビジネスパーソンが現場ですぐに活用できる質問設計及び思考力向上教育を提供する。

AIと埋め込みを使いながらも、その中で何が起きているのか説明するのが難しかったなら、この講義が答えになるかもしれません。シリコンバレーで現役のAI開発者として働く講師の経験をもとに、埋め込みからWord2Vec、自動微分、トランスフォーマーまでを自ら実装し、AIの原理をコードで理解できるようサポートします。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

AIに一度依頼するだけで、会社の業務を一つ、最初から最後まで自動化できます。形式がバラバラな複数のファイルの取りまとめから、データ整理、文書・見積書の自動生成、PDF変換、

同じ依頼でもClaude Codeの結果が毎回変わり、指示に書いたルールを破り、自分の成果を甘く評価して合格にしてしまう。そんな問題を経験したことがあるでしょう。パンギョでプラットフォームサーバーを開発し、毎月1,000ドル以上をClaude Codeに使う中で、プロンプトで頼むのではなく、指示・Hook・権限・Sandboxで構成したハーネスを作り、この問題を防いできました。この講義では、そのハーネスをゼロから自分で作り、Subagent・Agent Teams・Headless実行まで組み込んで、別のプロジェクトにもコピーしてそのまま使える設定一式をお渡しします。

低コストで構築する自分だけのAI本部！Gemini 2.5 FlashとDockerを組み合わせ、セキュリティを確保しつつコストを抑えた実践的な自律型AIエージェント構築ガイドです。

VBA構文の代わりに、AIに言葉で指示して「自分だけのExcelアドイン」を完成させます - コーディング知識なしで開始 · コードはAIが作成 - Excelのリボンに自分のタブとボタンを作成し、XLAMで配布 - 支払い前に第1講を無料で確認 · 生涯受講権

繰り返し業務に疲れていませんか？ この講座一つで十分です。MakeとApps Script、AIを組み合わせて業務自動化システムをご自身で構築してみてください。記念品推薦から領収書のOCR処理まで、コーディングを知らなくても真似るだけでできる実践中心の講座です。

Codexを活用し、ビジネス企画、ホームページ制作、マーケティング資料、業務整理、メール自動化までを繋げる実務型講座です。開発者でなくてもAIに仕事を任せ、成果物をブラッシュアップする方法を習得できるよう、Notion、Linear、Figma、Google Workspaceを実際の業務フローに沿って扱います。

勇敢な理論は私に行きなさい！川の始まりからまさに本番突入です。一度始めたら止められないエクセルマクロVBAの魅力に陥ってみてください！

もう生徒生活記録簿の設計を受ける必要はありません。30年のキャリアを持つ入試コンサルタントが実際に使っている、コンサルティングの秘伝書をすべてお教えします。

Google ドライブを自在に使いこなす Gemini エージェント！ 圧倒的な生産性で、Google AI 実務の完成形を体験してください。

エージェントのツール呼び出しとRAGの検索・ドキュメントアクセスにおける権限境界をテストします。実際のモデルと教育用の模擬ツール・ドキュメントを使用して、承認ゲートと検索権限フィルターを観察し、ミッション5・6の診断記録シートを作成します。

コーディングを学ばなくても、Excelの自動化は始められます。AIにやりたい業務を説明し、作成されたマクロを実行し、エラーを修正し、さらには機能を追加するまでのプロセスを、実務の例を通して学びます。講義終了後には、新しい反復業務も一人でAIとともにマクロ化できるようになることが目標です。

Spring Boot環境でOpenAI APIとSpring AIを活用し、RAGベースのドキュメント検索システムを構築する実践講座です。Prompt Engineering、Vector Store、Embeddingの概念から、Difyを活用した迅速なプロトタイピング、MCPツール連携、マルチモーダル、ガードレールまで、AI Assistant開発の全工程を段階的に学習します。直接実装する方法とノーコードツールを活用する方法を比較し、実務への適用戦略を身につけることができます。 🆕 [アップデート] セクション4には、TypeSafeのJev意思決定モデルを扱う補足講義（1時間）が追加され、エージェントの判断ロジックをより深く設計する方法まで学べます。

皆さんを「最上位エンタープライズAIシステムアーキテクト」へと招待します 単に他人が作ったライブラリを持ってきてつなぎ合わせたり、プロンプトの文言を整えたりするだけのミクロな技術者（Prompt Writer）にとどまらないでください。 数学的な第一原理からランタイム制御ループカーネル、そして自律復旧インフラに至るまで――大韓民国の産業現場を牽引してきた40年の実践的な工学的洞察を通じて、皆さんを企業のビジネスとデジタル主権を守る最高水準の 'エンタープライズAIシステムアーキテクト'へと確実に導きます。 今、制御不能なAIを完璧なインダストリアルコアへと変える偉大な旅を始めてみてください。 「デモでは完璧に動いていたAIが、なぜプロダクション環境にデプロイした途端、おかしなでたらめを言ったり、パイプラインを停止させたりするのでしょうか？」 「なぜ、数多くの企業が意気込んで始めたAIプロジェクトは、結局『PoC（概念実証）の沼』から抜け出せず、廃棄されてしまうのでしょうか？」 これは、現場で出会った数多くの開発者やシステムアーキテクトたちが私に投げかけた、最も切実な質問です。 こんにちは。私は、40年以上にわたり韓国の自動車パワートレインR&D部門（現代自動車グループR&D役員17年）で1,300億ウォン規模のエンジンおよび駆動技術の輸出を主導し、上場中堅製造企業の代表取締役（CEO/CTO）として現場を指揮してきたキム・ホンジプです。 機械工学と精密制御の現場で数十年を過ごしてきたエンジニアの目から見ると、現在の生成AI導入ブームの背後には、「致命的な不確実性のリスク」が潜んでいます。わずか0.1%の誤差やミスが、数億ウォン規模の物理設備の損傷や全社的なシャットダウンに直結するミッションクリティカルな産業現場において、単に確率に依存してもっともらしいテキストを出力する確率的チャットボットを、そのままサービスに組み込むことは、時限爆弾を抱えて火の中に入るようなものです。 この講義は、まさにその「制御不能な確率的AIを、わずか0.000%の構文エラーも許容しない、最も堅牢なインダストリアル制御コアへと鍛え上げる実践的な工学的方法論」を伝授するために企画されました。 1. 皆さんが現場で直面している3大致命的ボトルネック（Problem） 数多くのエンジニアが、単発的なプロンプトチューニング（Vibe Prompting）レベルのアプローチでプロダクション環境に挑み、次の3大構造的欠陥に直面して挫折しています。 有限のコンテキストと「中間の紛失（Lost in the Middle）」：会話やマルチターン実行が長くなるほど、主要なシステム指示が押し出され、コンテキストウィンドウが枯渇します。その結果、システムは記憶を失い、ハルシネーションを増幅させます。 非決定論的出力と連鎖的なパイプライン崩壊：JSONの閉じ括弧が1つ欠けたり、型が異なったりするごく微細な確率的変動が、基幹系ERP/CRM API呼び出しを麻痺させ、データ整合性を崩壊させます。 信頼できないコード実行とインフラセキュリティの破綻：エージェントが自律的に生成したスクリプトが、隔離されていないホストOS環境で実行されることで、カーネル脱出や機密データ流出のリスクを引き起こします。 このように産業現場におけるAIの誤作動は、単なる定量的な精度の問題ではなく、非対称なビジネス損失（Asymmetric Business Loss）という巨大な財務的災厄として迫ってきます。 2. この問題を「どのように」完全に解決するのか（Solution） 本講座は、断片化された商用ツールの使い方を教える市販の講座とは一線を画します。40年にわたる実務現場のノウハウとコンピュータシステム工学を融合し、確率的AIをシステムレベルで垂直統合的に制御する3つのハードコアアーキテクチャを伝授します。 ① プロンプティングを超えた「LLM-OS & コンテキストオーケストレーション」への移行 アンドレイ・カルパシ（Andrej Karpathy）のパラダイムに倣い、LLMを会話の応答者ではなく、コンピュータの中央演算コア（CPU）として再定義します。 コンテキストウィンドウを超低遅延の揮発性RAMとして、社内ベクトルDBをDiskとして、外部APIをI/Oバスとして体系化します。 MemGPTの階層型仮想メモリページングによって、無限に続く会話の中でも核心状態を飽和させることなく保持し、MCPベースの流動的な群知能（Liquid Swarm MAS）によって、トークンコストを極小化しながら動的なエージェントネットワークをスケーリングします。 ② 確率的ハルシネーションを0.000%に拘束する「決定論的ハーネスエンジニアリング」 言語モデルの創造的な柔軟性は思考（Reasoning）段階にのみ開放し、実際に外部システムと相互作用する物理的な出力端は、数学的なブール代数とコンパイラによって厳格に封じ込めます。 EBNF / XGrammarベースのCUDAロジットマスキングを適用し、無効なトークンの生成確率をP = 0.000%に強制的に制限します。 エージェントが生成したコードは、5msのスナップショット復元能力を備えたFirecracker MicroVMマイクロ仮想化サンドボックス内でのみ、一回限り実行されるようにし、物理的なセキュリティ隔離リングを形成します。 ③ GPUを無駄にしない「高信頼性MLOps・LLMOps自律復旧インフラ」 vLLM PagedAttentionおよびS-LoRAホットスワップを構築し、VRAMのアイドルによる浪費率を4%未満に抑制します。 マルチエージェントのAPI障害発生時には、SagaLLMの逆順補償トランザクションによってデータの一貫性を100%元の状態に復元します。 OpenTelemetry/Langfuseの分散オブザーバビリティネットワークを通じて、RAGASの忠実度スコア低下（Data Drift）を検知した際には、無人カナリア自動ロールバックを実行し、システムの可用性を守ります。 3. 螺旋的成長を導く実践的価値（Pedagogy & ROI） 本講座は、ブルームの改訂版教育分類学（Bloom's Taxonomy）5段階に沿って体系的に設計されています。学習者は、単なる理論の想起（Remember）から出発し、5段階のデバッグパイプライン（Deceptive Baselineの罠となるソースコード分析 ➔ 敵対的エンジニアリングによる分解 ➔ Robustな完全性パイプラインの確立 ➔ TEI ROIの算式算出 ➔ SOTIF/ISO 42001ガバナンス）を自らコーディングし、検証します。 単に「うまく動く」という感覚的な満足にとどまらず、Forrester TEI（Total Economic Impact）の財務モデルを適用し、皆さんが構築したAIシステムが企業の手戻りコスト（Rework Cost）をどれだけ削減し、数億ウォン規模の障害リスクを回避してROI 200%以上を実証できるのかを、経営陣の視点に立った指標として可視化します。