
生産性を高める NotebookLM の活用ガイド
may9noy
無料
入門 / Business Productivity, needs analysis, AI
4.3
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NotebookLM を活用して時間を節約し、業務生産性を最大限に高める方法を学ぶ講座です。
入門
Business Productivity, needs analysis, AI
断片化されたAIツールや手動作業による非効率にお悩みではありませんか?私が実務で培ったノウハウを活かし、統合された自動化ワークフローを構築することで、生産性を最大限に引き出します。
3名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限


高度なプロンプトエンジニアリングでAI活用の深みと効率を最大化
ノーコードデータ分析とブラウザ自動化で反復業務ワークフローを構築
断片化されたAIツールを統合し、自分だけの自動化システムを構築および最適化
研究のスピードは、ツールを多く使うことだけで決まるわけではありません。
プロンプトで質問を精巧に作り込み、論文検索からデータの精製・可視化、ウェブスクレイピングやテキスト分析までを、一つの研究フローとして繋げなければなりません。
論文を探すたびに検索ワードを変える代わりに、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精製し、可視化と結果の解釈へと繋げながら、研究に必要なインサイトを整理します。
繰り返される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。
研究ツールが散らばっていても大丈夫です。
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ぎ、自分だけの研究助手を構築することができます。
バラバラなツールや反復作業から抜け出し、
研究を自ら回す自動化助手を作り、
発表まで完成させる実務家へと成長します。
散らばった資料を研究の流れへとつなげることができます。
人工知能と対話する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続く研究プロセスを自ら構築します。検索語を毎回新しく悩む代わりに、研究の問いに合った資料を探し、核心的な内容を比較・整理する習慣を身につけることができます。
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
プロンプト設計によって人工知能と研究の問いを精巧にやり取りし、論文検索や文献研究からデータの読み込み・精製・可視化、結果の解釈まで段階的に進めます。コーディングの負担を軽減したノーコード分析と自然言語コーディングを活用し、研究過程で滞りがちな反復作業も自ら構造化します。
論文を検索して文献を整理した後、データを精製して視覚化し、インサイトを解釈する流れを練習します。ウェブスクレイピングとテキスト分析で資料の収集・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視覚資料を制作します。
講義で作成したプロンプト、データ分析の過程、ウェブコ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習得し、分散してい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。
AIを活用した回答生成および結果の確認
セクション 1
人工知能を研究方法論に取り入れる視点を養い、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合わせて対話する方法を学習します。人工知能ベースの論文検索と文献研究プロセスを活用し、研究資料を体系的に収集・検討します。
Section 2
コーディングなしでデータを読み込み、精製し、分析目的に合った視覚化を行う方法を習得します。人工知能の助けを借り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習します。
Section 3
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具現化する基礎を習得します。ウェブスクレイピ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。
Section 4
人工知能ツールを組み合わせて、研究結果を発表資料や視覚資料として効果的に構成する方法を習得します。最新の人工知能の動向を確認し、個人の研究に合わせた人工知能研究助手を設計する方向性を学習します。
論文のテーマは決まったものの、検索キーワードの設計や文献整理に慣れておらず、
検索結果を一つ一つ確認して研究資料を手作業で分類することに追われ、分析や執筆に集中できていない方
アンケートや業務データを確保したものの、コーディングの経験が不足しており
データの精製から可視化、結果の解釈まで、毎回異なるツールを行き来しながら報告書を作成している方
生成AIで資料を要約したり文書を作成したりしてきたものの、
ウェブ資料の収集、テキスト分析、発表資料の作成を一連の研究フローとして繋げられず、反復作業が積み重なっている方
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。
人工知能ツールとノーコード分析ツールを使用します。
メモリ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。
基礎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各自で準備します。
学習資料
講義スライドのPDFを提供します。
論文検索と文献研究資料を活用します。
데이터 분석 실습 자료를 제공합니다.
ウェブ収集とテキスト分析の例題を併せて扱います。
学習対象は
誰でしょう?
AIツール活用経験のある中級実務者および研究者
断片化したAIツールの統合自動化により、生産性の革新を求める学習者
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活用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ツール活用の意欲および学習に対する積極的な姿勢
キャリア認証
2,564
受講生
296
受講レビュー
26
回答
4.4
講座評価
8
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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