みんな人工知能ワクチンを接種したのに、誰も賢くならなかった。

韓国映画史において名作と評価される『王の男』、『オールド・ボーイ』、『パラサイト 半地下の家族』を著者の独特かつ専門的な視点に基づいて解釈して提示し、各映画に関連する演劇、漫画などの多様なジャンルとクロスオーバーさせることで、その意味を深化させて探求できる内容を盛り込みました。また、心理学者の視点から多様な側面で再解釈した内容を、講演形式の講義を通じて提示しています。

AI 技術が急速に発展するにつれ、既存の職業の形が変化し、新しい機会が創出されています。これに伴い、データ アナリスト、AI エンジニア、クラウド アーキテクトなどの技術中心の職業だけでなく、AI 倫理専門家、デジタル ツイン デザイナー、感情データ アナリストなどの融合型職業も注目を集めています。 また、エデュテック専門家、デジタル ヘルスケア コンサルタント、仮想現実クリエイターなど、技術を活用した創造的な職業群も台頭しています。AI が人間の業務を補助し拡張するツールとして定着するにつれ、継続的な学習能力と創造的な思考力を持つ人材が成功を導く重要な要素となるでしょう。

囲碁の棋力が1段～7段の有段者の方におすすめします！ 囲碁の神と呼ばれた李昌鎬9段の名局を囲碁AIが徹底分析！！ アマチュア強豪も見落とす部分まで細かく扱いました～ 1日20分の投資で停滞していた棋力を再び上げてみてください～

AI時代はゲーム業界に多くの変化をもたらしています。 特にAIベースのコンテンツ生成がゲーム産業にどのような影響を与えるのか見てみましょう。

**"AI哲学 - 人工知能時代の倫理と挑戦"**は、人工知能（AI）の発展とそれが人間社会と文化に及ぼす影響に対する倫理的、哲学的探求を扱ったテーマです。このテーマは単に技術的発展を超えて、AIが人間の生活にどのように影響し、それに応じて私たちがどのような倫理的決定を下すべきかについて深く議論します。

<2025 知彼知己リレーライブキャンペーン>の一環として、2月5日に行われたソン・ギルヨンさんのオフライン講演映像です。

[人工知能時代のシステム統制および認知的退化防止のための戦略的ロードマップ] 1. 序論：技術的主導権と戦略的指揮権 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 過去40年間の自動車R&Dおよび企業経営を通じて導き出された核心的な洞察は、技術的統制権を喪失した主体は、システムの受益者ではなく従属者へと転落する可能性が高いという点です。特に、高性能エンジンに比肩する人工知能（AI）技術の拡散は、人間を技術的な「受動的乗客」に留まらせるか、あるいはシステムを掌握する「戦略的指揮官」へと飛躍させるかの分岐点を提示しています。 現在観察されている無分別なAI依存は、人間固有の思考および分析メカニズムを機械に全面的に委任する「認知的オフローディング（Cognitive Offloading）」現象を加速させています。これは脳の実行制御ネットワーク（ECN）の不活性化を誘導し、長期的には前頭葉の機能的低下を招く「認知的退化（Cognitive Atrophy）」という構造的危機を伴う懸念があります。本過程は、このような知的危機の状況に対応し、人間の認知的能力を強化して知的主権を死守するための戦略的方法論を提示することを目的とします。 2. 認知的主権死守のための5大核心方法論 ① 認知的可塑性の維持および意図的な認知負荷の設計 (Cognitive Gym) ユーザーに即時かつスムーズな回答を提供するAIの利便性は、思考の断絶と批判的検討プロセスの省略を引き起こす可能性があります。これを防止するために、業務プロセス内に意図的な「認知的摩擦（Cognitive Friction）」を設計するプロセスが求められます。AIの自動化機能を逆手に取り、人間の思考プロセスを強制的に遅延・深化させることで、脳の神経可塑性（Neuroplasticity）を刺激し、思考の閾値を上方修正する高度な訓練を並行する必要があります。 ② 多重エージェントシステム（MAS）基盤の対抗的検証体系の構築 人間の認知体系は、AIの産出物を無批判に受け入れようとする「自動化バイアス（Automation Bias）」にさらされやすい性質があります。このバイアスを相殺するために、ユーザーの指示に忠実な主モデルとは別に、該当する論理の脆弱性を分析し攻撃する「批評エージェント（Critique Agent）」あるいは仮想の「レッドチーム（Red Team）」を運用する戦略が有効です。これは持続的な防御論理の構築プロセスを強制することで、ダニエル・カーネマンが定義した「システム2（熟考的思考）」機能を活性化する効果を提供します。 ③ 識字力（リテラシー）基盤の二重トラック（Dual-Track）およびRQTDW学習法の履行 デジタルツールに対する検証能力は、アナログ的な基礎思考体系に正比例します。テキストの文脈を深層的に把握する識字力を堅持した状態で、次のようなRQTDW 5段階ロードマップを体得することが推奨されます。 Read（深層読解）：情報の源泉に対する多角的な把握を行います。 Question（疑問提起）：論理的整合性および前提条件の妥当性について批判的な問いを投げかけます。 Think（矛盾直視）：情報間の相反関係および論理的空白を分析し、熟考します。 Discuss（深層討論）：仮想的あるいは実質的な討論を通じて論点を多角化します。 Write（再構成）：拡張された思考の結果を人間固有の言語で精緻化し、システム的に内在化させます。 ④ 責任所在の明確化のためのサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）の適用 業務の全過程をAIに委任することは、認知的麻痺を招くリスクが大きいため、人間とAIの役割を構造的に分離する厳密なワークフローの確立が不可欠です。 文脈設計段階 (Top Bun)：業務の目的設定、制約条件の付与、全体アーキテクチャの設計は、必ず人間の主導下で遂行されなければなりません。 データ処理段階 (Meat)：膨大なデータの演算、整列および下書き作成など、反復的かつ大規模なリソースが投入されるタスクをAIに委任します。 最終検証段階 (Bottom Bun)：倫理的判断、事実関係の精密なクロスチェック（Fact-check）および最終的な価値付与は、再び人間の責任領域に帰属させ、システムの安定性を確保します。 ⑤ SIFTモデルを通じたハルシネーション制御および認識的境界の強化 AIは意味に対する実質的な理解なしに、確率的な頻度に基づいてトークンを組み合わせる「確率的なオウム」の属性を持ちます。したがって、AIの流暢な出力に惑わされる「知識の幻影」を警戒すべきであり、そのために3段階のファクトチェック・プロトコルとSIFTモデルを実務に厳格に適用する必要があります。一次ソースを追跡し、外部データと照合する「横断的読解（Lateral Reading）」の習慣は、技術的利便性に安住する知的フリーライダー（無賃乗車）を防止する核心的なメカニズムとなります。 3. 結論：超知能型操舵手の戦略的使命 知能という現象は工学的設計を通じて発現しますが、これを有意義な方向へと制御し、ビジネス価値を創出する核心的な主体は、依然として人間の厳密な思考力です。本マスタークラスは、受講生がAIという強力な動力源を統制し、組織のシステムを設計する「超知能型操舵手」としての能力を確保できるように設計されています。 個々の構成員の認知的筋力を強化し、技術的挑戦に能動的に応戦してください。厳密な工学的統制と高度化された認知能力が結合するとき、人工知能は初めて構成員と組織の持続可能な成長を牽引する戦略的資産として機能するでしょう。

この講義は、HeyGen、Viggle、RunwayなどのAIツールを活用して、話すアバター、AIダンス、童話アニメーションなど様々な映像を直接作る実戦入門コースです。

この講座は、7日間で電子書籍を企画し、AIで執筆、デザインを完成させて実際の販売プラットフォームへの登録までを終える実践的なカリキュラムです。 初心者の方でも進められるようステップ別に構成されており、受講を終える頃には20ページ以上の完成されたPDF電子書籍と、プラットフォームへの登録までが完了します。 理論ではなく実行中心。 電子書籍を「書いてみる」ことではなく、「出版する」ことが目標です。

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。

本講義映像では、会社内部データをsLMに接続する効果的な方法、そしてsLM導入時に発生する各種イシューをどのように解決できるかについての現実的な方策を紹介します。

"AI 時代をリードする未来の人材、今すぐ準備しましょう!" 人工知能 (AI) は、今や私たちの生活と産業全体に革新をもたらす重要な技術として定着しています。さまざまな企業や機関が AI 技術を積極的に導入しており、関連職務に対する需要が急増しており、これは就職市場でも大きな機会となっています。しかし、AI 分野に進出するために何を、どのように準備すべきか迷っている人も多くいます。 "AI 分野就職ロードマップ" eラーニング講義は、AI 分野に進出したい就職準備生、転職希望者、非専門家向けに、体系的で実用的な就職戦略を提供します。基礎概念から実習プロジェクト、就職準備に至るまで、AI 分野のすべてをひと目で整理しました。この講義を通じて、AI 分野の技術力をしっかり身につけ、自分だけの強力なポートフォリオを完成させ、AI 産業で必要な主要人材として成長することができます。

人工知能とAI倫理を理解・学習し、自身の専攻分野と結びつけることで、AIデジタル活用能力を強化しよう！

Copilot Chatは単純なAIアシスタントを超えて、皆さんの生産性と創造力を最大化する業務の頼れる秘書となってくれるでしょう。この講義でCopilot Chatの核心機能と活用法、実務にすぐ適用可能な事例、そして各業務に合わせたカスタマイズされたティップまで学習してCopilot Chatと共に仕事のやり方が変わる体験を始めてみましょう！

コパイロット (copilot) と一緒に開発に入門してみましょう。 AIと一緒なら小学生でもついていけます！

AIに依存しない学習法。開発者から受験生、大学院生まで、実際のコーチング事例とともに、自分の努力が確かな結果につながる方法を学びます。

AIツールを活用して、人の写真を生成し、話す動画を作成できます。

AIの力で、PPTを完成させます。 この講義は単純なプレゼンテーション制作を超えて、 AIを活用して企画からデザイン、コンテンツ制作まで一度に終わらせるオールインワン講義です。 複雑なデザイン？今はAIが下書きから提案します 商品詳細ページ、動画制作、カルーセル、GIFバナー、電子書籍などPPTだけで制作 AIプロンプトベースのコンテンツ生成後、PPTでコンテンツ化など AI+PPTだけのワークフロー完全公開！ デザイナーでなくても、ツールをよく知らなくても 誰でもプロレベルの成果物を作り出せる実戦型講義。 💡 "アイデアはあなたが、残りはAIとPPTが！" 今、あなたのコンテンツ制作方式が完全に変わります。

経済学と統計学の概念を通じて採用市場の本質を理解し、これに基づき就職・転職戦略を「勘」や「スペック競争」ではなく、データに基づいた「確率の問題」として再設計します。スペックを積み上げる代わりに、合理的な採用の「場」へとゲームの「盤面」を転換する戦略として、AIを通じて採用公告・企業データを直接収集・分析し、合格可能性の高い市場と公告を選別します。経済学・統計学の核心概念の上にAIをツールとして活用し、書類・面接・応募戦略を体系化することで、非専門家でも理解可能な方式でデータに基づいた就職思考プロセスを構築する方法を提示します。また、実際の就職活動でポートフォリオとして即座に活用できる、自分のために24時間働く「採用AI秘書」を、非専門家でも可能なAIベースのバイブコーディング（Vibe Coding）で直接実装します。

こんな受講生におすすめです！ アナと雪の女王〜！見た見た！私も見たよ〜 でもどうやって作ったの？ 私もアニメーション学科に進学したいんだけど、自分がやりたいことと合ってるかな？ 大学の専攻に入ったら全部学べるのかな？ 就職するには何を準備すればいいの？ただたくさん見ればいいの？ あのアニメーションはスタイルがちょっと違って見えるけど、どうやって制作されるのか知りたい AIも発展したし、私一人でも作れないかな？ アニメーション会社に就職したいんだけど、コツは？ このクラスではこんなことを学べます。 ✔ アニメーションのジャンル、分野、概念から制作に必要なすべての制作過程！ ✔ 実際のアニメーション会社の実務パートは？制作過程にはどんな部署がどんな役割で歯車が回っているのか？ ✔ 概念、制作、管理 そして実習まで！ これだけ全部聞けば、私もアニメーション専攻より概念をもっとよく知ることになるアニメーションマスター講義！