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インフラン初のGrokbot講座、1人企業を20人のAI組織へ、コンピューターで行うあらゆる仕事を代替する24時間自動化運用Grokbot グロックボット

Grokbotで単にAIと会話するだけでなく、開発、リサーチ、デザイン、運用業務を代行するAI Agentチームを作る方法を学びます。Agentの設計からPrompt/Rules、ブラウザ、ターミナル、ツールの活用、Multi-Agentの協業、Memory、Skill、Routine、コスト最適化と失敗からの復旧までを自ら構築し、最終的には人が継続的に指示しなくても反復業務を遂行する24時間稼働のAI Companyシステムを完成させます。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

grok
grok
AI
AI
Model Context Protocol
Model Context Protocol
grok
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AI
AI
Model Context Protocol
Model Context Protocol

受講後に得られること

  • 私の業務を実際に遂行するGrokbot AI Agentを自ら設計・構築できます。

  • 開発者・Researcher・Designer・CEO/Managerなど、役割ごとのAgentを作成し、1つのAI Teamとして協働させることができます。

  • Agent間のDelegation、Handoff、Review構造を設計し、複数のAgentが自ら業務を分担し、結果を検証できるようにします。

  • Memory、Skill、Routineを活用して反復業務を自動化し、人が継続的に指示しなくても実行されるAutonomous Workflowを構築できます。

  • トークンとコストを制御しながら、失敗・再試行・検証・復旧まで含めた安定した24時間のAgent運用構成を設計できます。

  • 最終的に、Research → Design → Development → Reviewまでつながる自分だけのAI Companyを自ら構築できます。

今重要なのは、AIに上手く質問する能力ではありません。AIに仕事を任せ、検証し、複数のAgentを組織して結果を生み出す能力です。

Elon Muskは、AI時代に最初に影響を受ける領域として
キーボードとマウスで情報を扱うデジタル労働(ホワイトカラー業務)について語りました。

そして今、その変化は単にChatGPTに質問する段階を超えつつあります。

Grokbotは自分のコンピューターを持ち
ブラウザを開き、ターミナルを実行し、ファイルを編集し、複数のアプリケーションを行き来しながら
人間から実際の業務を引き継げるAIエージェントです。

さらに重要な変化は、その次です。

Agentを1つ使うのではなく、
Engineer、Manager、Researcher・Designerのように役割を専門化した複数のAgentを作り、
互いに仕事を引き継ぎながら動き続ける組織を作ることができます。

最近公開されたGPT6アストラの公式動画を見ると、AIに直接プロンプトを入力せず、音声でコンピューター上の作業を操作している様子をご覧いただけます。

xAIはGrok Botを、実際に24時間稼働するAIチームメイトという方向性で公開し、社内ではsales outbound、marketing campaign、office operation、bug fixなどの業務にも利用したと説明しています。


では、少し危険な想像をしてみましょう。

ある日、隣の席の同僚が自分の業務だけを自動化するのではなく、

あなたが行っている反復的な業務まで分析して
Grokbotに任せてしまったら、どうなるでしょうか?

その人は1日に8時間働いているとは限りません。

自分の代わりにコーディングを行うEngineer Agent、

論文や競合他社の資料を調査するResearch Agent、
成果物を検証するReviewer Agent、
業務を割り振るManager Agentを、

UI/UX、HCIリサーチ、デザイナーなどのエージェントを作成し、

同時に複数のタスクを実行している可能性もあります。

このときの競争力は、単に

「私はAIを使いこなせる」

ではありません。これからより重要になる能力は

どの業務を人間が担い、
どの業務をAgentに委任し、
どのようなAgentを作成し、
Agent同士がどのように協働し、
結果をどのように検証するかを設計する能力

です。誰もが経営者とマネージャーのマインドを持ち、オーナーシップを持ったエージェントたちをオーケストレーションできる能力が必要になってきます。

なぜ今Grokbotなのか?

Grokの発展の方向性にも注目する必要があります。

xAIのGrok 4.6は、一般的なチャットだけでなく、software engineering、knowledge work、tool use、そしてagentic taskを強化する方向で開発されています。

Elon MuskはGrok 5について、xAIがAGIに到達する可能性にも言及しています。これが実際のAGIにつながるかどうかは、誰にも断言できません。

しかし重要なのは、正確なAGIのリリース日ではありません。

モデルの知能が向上し続けるほど
人が直接処理しなければならない作業の割合は減り、
人がAIに業務を定義し、割り当て、検証する割合は高まる可能性が高いということです。

ですので、私はこれからの開発者にも

コーディング能力 + Agent Engineering + AI Management

も併せて求められる可能性が高いと考えています。

この講義では、その変化を待ちません。

今すぐ使えるGrokbotで、自分で小さなAI組織を作ってみます。

このような方におすすめです

AIを使っているものの、依然としてすべての作業を自分で行っている方

ChatGPT、Grok、Claudeを毎日使っていても
結局は質問して→回答をコピーして→再度修正して→また質問するという方法なら、

AIは使っていますが
まだAIに業務を任せているわけではありません。

この講義では、単発の対話を超えて
Agentに実際の業務と責任を任せる方法を学びます。

開発生産性を何倍にも高めたい開発者

1つのAgentにすべてを任せるのではなく

  • エンジニア

  • レビュアー

  • リサーチャー

  • マネージャー

  • ウォッチャー

などのように役割を分担し、

実際のコードベースで複数のAgentが作業できるようにしてみます。

「AIでコーディングする」から
「AI開発チームを運営する」へ移行したい方に適しています。

個人企業、スタートアップ、サイドプロジェクト、株式金融クオンツをAI組織として運営したい方

人材を継続的に採用する前に
業務そのものをAgentが担える構造へと再設計してみることができます。

アイデア調査 → 開発 → 検証 → 反復作業まで

複数のAgentが連携する
小さなAI Companyの構造を自ら構築します。.

特にこのようなことを考えたことがある方におすすめです。

  • 「Agentを24時間ずっと働かせることはできないだろうか?」

  • 「Claude CodeやCursorよりも、より自律的な構造を作りたい。」

  • 「Agentを複数同時に動かす場合、どう管理すればいい?」

  • 「AIにブラウザやコンピューターまで直接使わせたい。」

  • 「開発AgentとManager Agentを別々に作ったら、どうやって連携させる?」

  • 「私が寝ている間も、プロジェクトを進められるようにできないだろうか?」

  • 「MCPと外部ツールのプラグインを、実際のAgent構造ではどのように使えばいいのだろう?」

  • 「1人で複数のAIチームメンバーを運用する構造を作りたい。」

1つでも当てはまるなら、この講義がまさにその次のステップです。

受講後は、講座を修了すると、単にGrokbotの機能を説明できるだけでなく、

実際の業務を遂行するMulti-Agent 24時間自律運用システムを自ら設計できるようになります。

具体的には、以下のことが可能になります。

  • Grokbotをインストールし、実際の業務をAgentに委任する

  • AgentごとのPrompt / Rules / 役割と責任を設計する

  • Computer、Browser、Terminal、Fileの操作を実行させる

  • Plugins / MCPで外部ツールを接続する

  • 実際のサービスコードベースでEngineer Agentを運用する

  • CEO / Manager Agentを通じてタスクを分配する

  • Agent → Agent業務のハンドオフを設計する

  • 複数のAgent間でContextとShared Stateを管理する

  • 反復業務をRoutineにする

  • Autonomous Loopによって長時間Agentを実行する

  • Watcher Agentで他のAgentの状態と結果を監視する

  • 複数の専門Agentを組み合わせてMulti-Agent組織を作る

  • 新しいアイデアを実際の製品へと発展させるAI Companyの構造を設計する

私がすべての作業を行うのではなく、
作業を行うシステムを作る人になること。

この講義の特徴

01. 機能の説明ではなく、実際の業務を任せます..

実際のサービスのコードベースとプロジェクトを対象にAgentに業務を任せ、失敗させ、修正し、再び実行しながら

Agentを実際のチームメンバーのように運用するプロセスをご紹介します。..


02. 単一のAgentではなく、AI組織まで構築します..

ほとんどのAgentチュートリアルは、1つのAgentで終わります。

しかし複雑な業務では、1つのAgentが
企画、開発、レビュー、リサーチ、管理の役割をすべて担うよりも

役割を分担したAgent同士が協働するように設計できます。

この講義では

Engineer → Reviewer → Manager → Watcher

のようにAgentを専門化し、

Context、Shared State、Handoffを通じてつなぎ、
小さなAI組織へと発展させていくプロセスを扱います。


03.「人が続けてPromptを入力しなければならない構造」から脱却します

AI Agentの真のレバレッジは
一度の回答品質を高めることだけにあるのではありません。

人が介入しなくても次の作業を見つけ、実行し、確認し、再び続けていく仕組みから、はるかに大きなレバレッジが生まれます。

そのため後半では

ルーティン
→ 自律ループ
→ ウォッチャー
→ マルチエージェント

順番に自律性を拡張していきます。


04. 講義自体が一つの実験です

講義では単純な例だけを作るわけではありません。

新しいMVPのアイデアをAgentたちに伝え
実際の製品へと発展させるプロセス
を扱います。

何をAgentに任せられるかだけでなく、

どこまで任せてはいけないのか、
どこで人が介入すべきなのか、
どのように検証の仕組みを構築すべきなのか

これも併せて扱います。

これが重要です。自動化の目標はAgentを数多く作ることではなく、信頼できる結果をより少ない人間の介入で繰り返し生み出すシステムを構築することだからです。

このような内容を学びます


Grokbot、Agent Fundamentals、Prompt、Rules

Grokbotが従来のChat AIと何が違うのかから始めます。

Agentが仕事を遂行する仕組みとContext、Tool、Instructionの関係を理解し
インストール後、最初のAgentに実際の業務を任せてみます。

そして、Agentの性能を左右するPromptとRulesを設計しながら

「AIに質問する方法」と「AI社員に仕事を任せる方法」の違いを理解します。..

Computer Use、MCP、プラグイン、エンジニアエージェント、マネージャーエージェント、ハンドオフ

Agentに実際の作業環境を提供します。

Computer、Browser、Terminal、Filesを使えるようにし
MCPとPluginを通じて必要なツールを接続します。

その後、実際のサービスコードベースで作業するEngineer Agentを構築し
CEO / Manager Agentを追加します。

最後にAgent間の

Context、Shared State、Task、Handoff

構造を設計し、複数のAgentが一つの目標に向かって協働できるようにします。

Routine、Autonomous Loop、Watcher、Multi-Agent、AI Company

最後の段階では、人が絶えず指示を出さなくても動く仕組みを作ります。

反復業務をRoutineにし
Agentが次の行動を続けるAutonomous Loopを構築します。

Watcherを配置して進行状況と結果を監視させ
分野別の専門Agentを追加して

1つの小さなAI Company

形態へと拡張します。

単なるデモではなく
新しいアイデアが実際のMVPや製品へと発展していくプロセスを共に進めます。

シリコンバレーの生存者 | アメリカカタツムリ

Global Tech Sceneの最前線で培った経験とノウハウをもとに、非専攻者が技術的な壁を乗り越え、ビジネスのオーナーになる道を示します。

  • 現)シリコンバレーのAIコーディングエージェントスタートアップ創業者

    • 自社開発AIツール「Snailer CLI」を運営(20K+ダウンロード)

    • Google for Startups Programに選出 恒一

  • 前)米国ビッグテックおよび有望なスタートアップのエンジニアとしてのキャリア

    • Amazonの最終選考まで進んだが、起業のために辞退

    • シリコンバレーAIフィンテックスタートアップのエンジニア

    • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon フルスタック・フェローシップ

    • 国内検索エンジンポータル、フィンテック開発

    • AIスタートアップ AR/B2B/SDK開発

  • 実証された教育力

    • ソウル所在の4年制大学でコンピュータ工学/経営学をダブル専攻し、複数の起業経験を持つ

    • 累計受講生1,800人以上を輩出、SNSスレッド4.5K以上/Substackフォロワー480人以上を保有

気になる点はありますか?

Q. 開発者でなくても受講できますか?

基本的なGrokbotの使用方法とAgentの設計部分は、開発者でなくてもついていけます。

ただし、Engineer Agent、Terminal、実際のコードベース、MCPなどの内容が含まれているため
開発経験があれば、講義をより深く活用できます。

単なるGrokbotの使い方に関する講義ですか?

いいえ。

基本的なインストールと使い方は序盤で手早く扱い
講義の核心はその後です。

Computer Use、MCP、Engineer Agent、Manager Agent、Agent Handoff、Autonomous Loop、Watcher、Multi-Agent構造まで拡張し

Grokbotを1つのプログラムではなく、Agent Runtimeのように活用する方法を扱います。..

Q. Claude Code / Codex / Cursorを使っていますが、それでも役に立ちますか?

はい。

この講義の核心は、特定のモデルにコードをうまく書かせる方法よりも

Agentの役割設計、ツールの使用、業務の委任、Context管理、Agent間の協働、自律実行構造

にあります。

そのため、他のCoding Agentをすでに使ったことがある方であれば
むしろ違いをより早く理解できます。

受講前の注意事項

実習環境

  • macOSベースで実習を行います。

  • Grokbotを直接インストールできる環境が必要です。

  • Terminalと基本的なファイルシステムの使用経験を推奨します。

  • 一部の機能やモデルの利用には、Grok/Cursorなどのサービスのポリシーや料金プランが必要となる場合があります。

  • サービスの機能やUIは、アップデートに伴い講義画面と一部異なる場合があります。

学習教材

  • excalidrawを通じてGrokbotの概念に関する講義内容を提供します。

  • 講義で作成したMVPの成果物も、参考用として併せて掲載する予定です。

前提知識および注意事項

  • Grokbot自体を初めて使用する方でも受講できるように説明します。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Grokbotをインストールしてみたものの、単なるChatbotや一時的なAgent以上に活用できていない方

  • 開発、リサーチ、デザイン、運用などの反復業務をAI Agentに任せ、業務時間を大幅に短縮したい開発者・起業家・一人事業主

  • 複数のAI Agentを作ってみたものの、Agent同士でどのように役割分担をさせ、協働させればよいのか途方に暮れている方

  • Claude Code、CursorなどのAIコーディングツールを超え、長時間自律的に動作するAgentシステムを自ら作ってみたい開発者

  • 24時間稼働するAI Agentを運用したいものの、Tokenの急増、無限Loop、Contextの増加、失敗からの復旧といった問題に悩んでいる方

  • Research、Product、Design、Engineeringの業務を同時にこなせるAIネイティブな組織を作りたい起業家やチームリーダー

前提知識、
必要でしょうか?

  • Grokbotを初めて使用する方も受講でき、特別な予備知識は必要ありません。

  • 基本的なPC、ブラウザの使用能力

こんにちは
americasnailです。

インフラン認証

1,871

受講生

105

受講レビュー

79

回答

4.4

講座評価

8

講座

  • シリコンバレーの生存者|アメリカカタツムリ

    Global Tech Sceneの最前線で培った経験とノウハウをもとに、非専攻者が技術的な壁を乗り越え、ビジネスのオーナーとなる道を示します。

    • 現)シリコンバレーのAIコーディングエージェントスタートアップ創業者

      • 自社開発AIツール 'Snailer CLI' 運営(18K+ダウンロード)

      • Google for Startups Programに選出

    • 前)米国ビッグテックおよび有望スタートアップのエンジニアキャリア

      • Amazon最終段階、起業のために辞退

      • シリコンバレーのAIフィンテックスタートアップエンジニア

      • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon フルスタック・フェローシップ

      • 国内検索エンジンポータル、フィンテック開発

      • AIスタートアップ AR/B2B/SDK開発

    • 実証された教育力

      • ソウル市内の4年制大学でコンピュータ工学/経営学を複数専攻し、数多くの起業経験を持つ

      • 累計受講生1800+人を輩出、SNSスレッド4.5K+/Substackフォロワー470+を保有

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