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非専攻者のためのAI活用研究方法論

分断されたAIツールや手作業による非効率にお悩みではありませんか?実務で培ったノウハウを活かして統合自動化ワークフローを構築し、生産性を最大限に高めます。

4名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

data-analysis
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browser-automation
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agents
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prompt engineering
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book-challenge
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受講後に得られること

  • 高度なプロンプトエンジニアリングでAI活用の深さと効率を最大化する

  • ノーコードデータ分析およびブラウザ自動化による反復業務ワークフローの構築

  • 分散したAIツールを統合し、自分だけの自動化システムを構築・最適化する

人工知能ツールを研究助手に変えられるでしょうか?

研究のスピードは、ツールを数多く使うことで決まるわけではありません。
プロンプトで質問を洗練させ、論文検索からデータの精製・可視化、ウェブクローリングやテキスト分析までを一つの研究の流れとしてつなげる必要があります。

論文を探すたびに検索語を変えるのではなく、人工知能と対話しながら文献研究の方向性を具体化します。

コーディングの知識がなくてもデータファイルを読み込んで整理し、可視化と結果の解釈を進めながら、研究に必要な洞察をまとめます。

繰り返し行うウェブ資料の収集とテキスト分析は、自然言語コーディングと基礎的な自動化によって、研究の流れに合わせて構成します。

研究ツールが分散していても問題ありません。
プロンプトからデータ分析、自動化、発表資料の作成までを直接つなげ、自分だけの研究アシスタントを構築できます。

人工知能プロンプトから論文検索、
ノーコードによるデータ分析と可視化、
自然言語コーディング・Web収集・テキスト分析まで習得します。

分散したツールと繰り返し作業から抜け出し、
研究を自ら進める自動化アシスタントを作り
発表まで完成させられる実務家へと成長します。

この講義が終わると、あなたは

散在する資料を研究の流れにつなげられます。

  • 人工知能と対話するためのプロンプトを目的に合わせて設計し、論文検索から文献整理までつながる研究プロセスを自ら構築します。検索語を毎回新たに考えるのではなく、研究課題に合った資料を探し、核心内容を比較・整理する習慣が身につきます。

  • data-analysis, browser-automation, agents, プロンプトエンジニアリング, ブックチャレンジ


✔️

断片化された人工知能ツールと反復作業を、ひとつの研究フローとしてつなぎます。

質問設計から研究結果の解釈まで
AIでつなぐ研究ワークフロー

プロンプト設計によってAIと研究課題を緻密にやり取りし、論文検索や文献研究からデータの読み取り・整理・可視化、結果の解釈までを段階的に進めます。コーディングの負担を軽減するノーコード分析と自然言語コーディングを活用し、研究の過程で行き詰まりやすい反復作業も自ら構造化します。

論文探索とデータ分析を実際の研究課題につなげる

論文を検索して文献を整理した後、データを整理・可視化し、インサイトを解釈する一連の流れを練習します。ウェブクローリングとテキスト分析によって資料の収集・分析を自動化し、人工知能ツールを組み合わせて発表資料やビジュアルコンテンツを制作します。

プロンプトと自動化の成果物を研究資産として整理する

講義で作成したプロンプト、データ分析のプロセス、ウェブクローリングとテキスト分析の結果を、研究の流れに合わせて再活用できるように構成します。最後には、最新の人工知能ツールを研究助手のように活用する方法を身につけ、分散したツールを自分だけの研究自動化システムへと発展させます。

📚

研究資料の探索から分析・自動化・発表までを一つの流れとして設計します

AIを活用した回答の生成および結果の確認

セクション1

人工知能時代の研究の基礎と文献探索

人工知能を研究方法論に取り入れる視点を身につけ、効果的なプロンプト設計を通じて、人工知能と研究目的に沿ってコミュニケーションする方法を学びます。人工知能を活用した論文検索と文献研究の手順を用いて、研究資料を体系的に収集・検討します。

セクション2

コーディング不要のデータ分析と可視化

コーディングなしでデータを読み込み、クレンジングし、分析目的に適した可視化を行う方法を身につけます。人工知能の支援を受けてデータからインサイトを導き出し、分析結果を解釈・検証するプロセスを学びます。


セクション3

研究の自動化と自然言語コーディング

研究プロジェクトを点検し、開発知識が不足していても自然言語で分析作業を実装する基礎を身につけます。ウェブクローリングとテキスト分析を活用して反復的な研究業務を自動化し、研究の生産性を高める方法を学習します。

セクション4

研究成果の発表と最新AIの活用

AIツールを組み合わせ、研究成果を発表資料やビジュアル資料として効果的に構成する方法を身につけます。最新のAI動向を把握し、個人の研究に適したAI研究アシスタントを設計する方向性を学びます。


このような方のお悩みを
解決できます!

📌

大学院生および初級研究者

論文のテーマは決まっているものの、検索キーワードの設計や文献整理に慣れておらず
検索結果を一つひとつ確認し、研究資料を手作業で分類するため、分析や執筆に集中できない方

📌

専門外出身の実務研究員

アンケートや業務データを確保したものの、コーディング経験が不足しており
データのクレンジングから可視化、結果の解釈まで、その都度異なるツールを行き来しながらレポートを作成している方

📌

AI活用による自動化を準備している中級実務者

生成AIで資料の要約や文書作成を行ってきたものの
ウェブ資料の収集、テキスト分析、プレゼン資料の作成を一つのリサーチフローとしてつなげられず、反復作業が積み重なっている方

受講前の参考事項

実習環境

  • Windows、Mac、Linuxで実習します。
    最新のウェブブラウザとインターネット環境が必要です。

  • AIツールとノーコード分析ツールを使用します。
    メモリは8GB以上を推奨します。

前提知識および注意事項

  • 人工知能ツールを使ったことがある方に適しています。
    基本的なファイル管理の経験が必要です。

  • プログラミングの専門知識は必要ありません。
    資料の解釈と研究テーマはご自身で準備します。

学習教材

  • 講義スライドのPDFを提供します。
    論文検索と文献研究の資料を活用します。

  • データ分析の実習資料を提供します。
    ウェブ収集とテキスト分析の例を併せて扱います。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIツールの活用経験がある中級実務者および研究員

  • 分断されたAIツールの統合自動化による生産性革新を望む学習者

  • 単なる効率化を超え、実質的な統合自動化システムの構築を目指す方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なコンピューター操作能力およびインターネット検索の経験

  • 研究またはデータ分析に関する基礎的な理解

  • AIツールの活用意欲および学習に対する積極的な姿勢

こんにちは
may9noyです。

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受講生

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受講レビュー

26

回答

4.4

講座評価

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講座

こんにちは。😄

時々、育児と仕事でバーンアウトになり疲れ果ててしまうこともありますが、😅

一日一日を常に感謝と楽しい気持ちで生きているIT労働者です。😅


個人ブログ:https://may9noy.tistory.com

GitHub : https://github.com/Nanninggu


人生とご家庭の中に、いつも良いことだけが溢れるようお祈りいたします。 😀

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カリキュラム

全体

16件 ∙ (4時間 16分)

講座資料(こうぎしりょう):

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