Claude Code実務AI業務自動化Obsidian LLM Wiki・Excel・PPT・デヌタ分析

Claude Codeを掻甚し、文曞䜜成、デヌタ分析、レポヌト䜜成などの反埩的な実務業務を自ら自動化する、実践䞭心のコヌスです。探玢・蚈画・実装・怜蚌ずいう䜓系的なプロセスに沿っお、議事録、Excel、PPTなどさたざたな業務をAIが凊理できるよう蚭蚈し、コヌディングなしで自動化のフロヌを構築する方法を孊びたす。単なる機胜孊習にずどたらず、自分自身の反埩業務を芋぀け出し、AIに眮き換える実務蚭蚈力たで身に぀けたす。

難易床 入門

受講期間 6か月

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data-processing
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n8n
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prompt engineering
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claude
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claude
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孊習した受講者のレビュヌ

4.9

5.0

HellSage

100% 受講埌に䜜成

週末に䞀気に進めお、最埌たで受講したした。 講矩時間は3時間9分ず曞かれおいたすが、あれこれ詊しながら進めおいるず、時間はあっずいう間に過ぎたす。 講矩玹介にも曞かれおいたすが、この講矩の良いずころは、未経隓者を察象に、むンストヌルや準備の手順を簡単か぀簡朔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るずころです。 䟋題を芋おいるず、どんなものが圹に立぀のかをよく考えお䜜られおいるこずも䌝わっおきたす。 短い自動化の䟋題の䞭に、あなたが求めおいるものが䞀぀はあるでしょうずいうような印象も受けたした。 最近、いく぀かClaudeの講矩を芋たしたが、これから初めお始める方にずっお、この講矩ならではのメリットははっきりありたす。そういう方におすすめしたす。

5.0

볎묌섬

24% 受講埌に䜜成

ただ党講矩を受講し終えおはいたせんが、目次を芋るず私にずっおたさに必芁な内容ですね。 序盀だけ聎いおみたしたが、今のずころ難しさもなく、内容がよく頭に入っおくる感じです。埌半の内容も同じような感じだず嬉しいです。

5.0

Soon ho Jeong

31% 受講埌に䜜成

ただ初心者で慣れおいたせんが、わかりやすく説明しおくださったので理解できたした。

受講埌に埗られるこず

  • Claudeを掻甚した高床なデヌタ分析および凊理自動化ワヌクフロヌの蚭蚈

  • 探玢・蚈画・実装・怜蚌に基づくAI自動化システムの蚭蚈および問題解決胜力

  • 議事録・報告曞・Excel・PPTなど、10皮類以䞊の実務自動化事䟋を適甚

  • デヌタ分析、レポヌト、n8n連携など、さたざたな実務シナリオにAI自動化を適甚


繰り返し䜜業は、もうAIに任せたしょう

Claude Codeでスマヌトに業務を自動化


これからはAIに自分の仕事を

䞀぀䞀぀説明する必芁はありたせん。

Claude Codeを掻甚した

AI業務自動化

業務時間を200%確保

珟圚、講矩は玄80公開されおおり、今埌すべおのコンテンツが順次曎新される予定です。8月に講矩を受講しおレビュヌを投皿しおくださった方には、別途AI・LLM講矩を無料でご提䟛したす





Claude Codeでフォルダ敎理から
売䞊分析、レポヌトの䞋曞き䜜成たで、
定型業務をAIで自動化する
実務蚭蚈スキルを身に぀けたしょう。


散らかったフォルダヌの敎理、議事録の芁玄、
売䞊デヌタの怜蚌など
10皮類以䞊の業務自動化事䟋を通じお
AIで時間ず劎力を節玄する専門家ぞず
生たれ倉わるこずができたす。




この講矩が終わるず、あなたは


反埩的な実務業務をAIで自動化する胜力をたったく新たに蚭蚈できたす。

  • 単に機胜だけを習埗するのではなく、探玢・蚈画・実装・怜蚌の4段階のプロセスを通じお、議事録の芁玄、報告曞の䜜成、Excelデヌタの敎理など、10皮類以䞊の実務自動化プロゞェクトを自ら蚭蚈・実装する経隓を積みたす。AIを掻甚した業務凊理の䞀連の流れを自分で構築できる専門家ぞず成長したす。






✔

Claude Codeで業務自動化を
実珟する秘蚣

Claude Codeを掻甚した
実務業務自動化の完党攻略

本講座では、Claude Codeを䜿甚しお反埩的な実務を䜓系的な4段階のプロセス探玢・蚈画・実装・怜蚌で自動化する方法を詳しく解説したす。コヌディングなしでも実際の業務にすぐ適甚できる自動化フロヌを自ら蚭蚈・実装する胜力を身に぀けられたす。

さたざたな実務自動化事䟋

議事録の芁玄や報告曞の䜜成、Excelデヌタの敎理、領収曞の経費凊理、Web資料の調査報告曞の䜜成など、Claude Codeの4぀の䜜業モヌドを掻甚しお、10皮類以䞊の実務自動化プロゞェクトを実際に䜓隓し、すぐに業務ぞ応甚できたす。

自動化ワヌクフロヌおよびAIアシスタントの構築

얎지럜혀진 폮더 정늬부터 개읞 맞춀형 AI 업묎 비서 구축까지, Claude Code륌 활용한 자동화 워크플로우 섀계와 LLM Ʞ반의 나만의 AI 비서 제작 방법을 자섞히 닀룹니닀. 수업에서 제공하는 몚든 예제와 윔드륌 통핎 싀습 쀑심윌로 학습할 수 있습니닀.



講矩は継続的にアップデヌトされる予定です 😃



受講前の参考事項


実習環境

  • 講矩はりェブブラりザ環境で行われたす。

  • VS CodeのClaude AI拡匵プラグむンを䜿甚しお実習したす。


前提知識および泚意事項

  • 反埩的な業務の自動化に関心のある䌚瀟員および実務担圓者

  • Excel、報告曞䜜成などの実務経隓があるず、より効果的です。

  • AI掻甚の経隓がなくおも問題ありたせん。基瀎から孊びたす。

孊習教材

  • 実習に必芁なClaude Codeの掻甚䟋を提䟛したす。

  • 講矩内容をもずに、自分だけの自動化ルヌティンを蚭蚈できたす。


こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 反埩的な文曞䜜業や報告曞䜜成が倚い䌚瀟員および実務担圓者

  • Excelデヌタの敎理や議事録の䜜成など、さたざたな業務を䞀人でこなすフリヌランサヌおよび個人事業䞻

  • AIを業務に掻甚しおみたものの、毎回同じ説明を繰り返すのは非効率だず感じおいる実務担圓者

  • デヌタ分析、凊理、レポヌト䜜成などの耇合的な業務をAIで高床化しようずする䌚瀟員

  • 単玔な反埩自動化を超えお、AIを掻甚した実務䞊の問題解決およびシステム構築胜力を高めたい䌁画者、開発者

前提知識、
必芁でしょうか

  • ChatGPTなどの生成AIツヌルを1回以䞊䜿甚した経隓

  • Excel、Word、PPTなどの基本的なオフィス゜フトの操䜜胜力

  • 自動化したい反埩業務に察する明確な理解ず実務経隓

こんにちは
HappyAIです。

5,407

受講生

316

受講レビュヌ

52

回答

4.5

講座評䟡

12

講座

む・ゞンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデヌタ分析専門家 / Happy AI 代衚

👉詳现な経歎は䞋蚘のリンクからご確認いただけたす。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIずビッグデヌタ分析を研究・開発・教育・プロゞェクトの珟堎で䞀貫しお扱っおきた
ハッピヌAI代衚のむ・ゞンギュ工孊博士、人工知胜です。

自然蚀語凊理NLPずテキストマむニングに基づき
アンケヌト、文曞、レビュヌ、報道、政策、孊術デヌタなど
倚様な非定型デヌタを分析しおきおおり、
最近では生成AIず倧芏暡蚀語モデルLLMを掻甚しお
組織や業務環境に合わせた実務䞭心のAI掻甚方法を䌝えおいたす。

サムスン電子、゜りル倧孊、教育庁、京畿研究院、山林庁、
囜立公園管理公団、゜りル垂など倚数の公共機関・䌁業・教育機関ず協業しおおり、
医療・コマヌス・生態・法孊・経枈・文化など倚様なドメむンで蚈200件以䞊の研究・分析プロゞェクトを遂行したした。

 


🎒 講挔および倖泚に関するお問い合わせ

※ コモンKmongPrime専門家䞊䜍2%


📘 Bio (芁玄)

  • 2024.07 ~ 珟圚
    生成AI・ビッグデヌタ分析専門䌁業 ハッピヌAI代衚, cÃŽng ty chuyên về phân tích Big Data và AI tạo sinh, a Generative AI and Big Data Analytics Company

  • 工孊博士人工知胜
    東囜倧孊校 人工知胜倧孊院

     

    専攻詳现倧芏暡蚀語モデル(LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュヌス AIコラムニスト
    (生成AIのバむアス、RAG、LLM掻甚むシュヌ)(Các vấn đề về định kiến trong AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデヌタ専門䌁業 ステラビゞョン 開発者, cÃŽng ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然蚀語凊理・ビッグデヌタ分析研究員 tại Viện nghiên cứu do Chính phá»§ đầu tư


🔹 専門分野講矩・プロゞェクト䞭心

  • 生成AIおよびLLMの掻甚

    • Private LLM, RAG, Agent

    • LoRA・QLoRAファむンチュヌニングの基瀎

  • AIベヌスのビッグデヌタ分析

    • アンケヌト・レビュヌ・報道・政策・孊術デヌタ

  • 自然蚀語凊理(NLP)・テキストマむニング

    • トピック分析、感情分析、キヌワヌドネットワヌク

  • 公共・䌁業AI業務自動化

    • 文曞の芁玄・分類・分析

       


🎒 Courses & Activities (遞別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケヌション開発
    (ファむンチュヌニング・RAG・Agent ベヌス) – KT

2024

  • LangChain・RAGベヌスのLLMプログラミング – サムスンSDS

  • LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ゜りルデゞタル財団

  • ChatGPTベヌスのビッグデヌタ分析入門 – レットナヌむン゚デュ

  • 人工知胜の基瀎・プロンプト技法 – 韓囜職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – むンフロン

  • Pythonベヌスのテキスト分析 – ゜りル科孊技術倧孊校

  • LangChainを掻甚したLLMチャットボット䜜成 – むンフラン

2023

  • ChatGPTを掻甚したPython基瀎 – 京畿倧孊校

  • ビッグデヌタ専門家課皋 特講 – 檀囜倧孊校

  • ビッグデヌタ分析基瀎 – レットナヌむン゚デュ


💻 Projects (芁玄)

  • Private LLMベヌスのRAGチャットボット構築 (韓囜電力公瀟)

  • LLMベヌスの森林埩元ビッグデヌタ分析 (囜立森林科孊院)

  • 内郚ネットワヌク専甚 Private LLM テキストマむニング゜リュヌション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベヌスのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法孊・政策・教育デヌタ分析

  • アンケヌト・レビュヌ・報道デヌタAI分析

→ 公共機関・䌁業・研究機関を含め200件以䞊の実瞟 bao gồm các cÆ¡ quan cÃŽng quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (遞別)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)

  • ニュヌス蚘事ビッグデヌタに基づいたLLM技術認識分析 (2024)

  • NLPベヌスのテキストマむニング研究倚数
    森林・環境・瀟䌚・ヘルスケア分野


🔹 その他

  • Pythonベヌスのデヌタ分析・可芖化

  • LLMを掻甚したデヌタ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを掻甚した業務生産性の向䞊

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

37件 ∙ (3時間 9分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

7ä»¶

4.9

7件の受講レビュヌ

  • hellsage77님의 프로필 읎믞지
    hellsage77

    受講レビュヌ 8

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    週末に䞀気に進めお、最埌たで受講したした。 講矩時間は3時間9分ず曞かれおいたすが、あれこれ詊しながら進めおいるず、時間はあっずいう間に過ぎたす。 講矩玹介にも曞かれおいたすが、この講矩の良いずころは、未経隓者を察象に、むンストヌルや準備の手順を簡単か぀簡朔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るずころです。 䟋題を芋おいるず、どんなものが圹に立぀のかをよく考えお䜜られおいるこずも䌝わっおきたす。 短い自動化の䟋題の䞭に、あなたが求めおいるものが䞀぀はあるでしょうずいうような印象も受けたした。 最近、いく぀かClaudeの講矩を芋たしたが、これから初めお始める方にずっお、この講矩ならではのメリットははっきりありたす。そういう方におすすめしたす。

    • treasureisland님의 프로필 읎믞지
      treasureisland

      受講レビュヌ 2

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      24% 受講埌に䜜成

      ただ党講矩を受講し終えおはいたせんが、目次を芋るず私にずっおたさに必芁な内容ですね。 序盀だけ聎いおみたしたが、今のずころ難しさもなく、内容がよく頭に入っおくる感じです。埌半の内容も同じような感じだず嬉しいです。

      • shjeong1932님의 프로필 읎믞지
        shjeong1932

        受講レビュヌ 2

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        31% 受講埌に䜜成

        ただ初心者で慣れおいたせんが、わかりやすく説明しおくださったので理解できたした。

        • leejinkyu0612
          知識共有者

          貎重な受講レビュヌをお寄せいただき、ありがずうございたす😊 受講レビュヌむベントぞの参加確認のため、むンフランのニックネヌム、登録メヌルアドレス、受講レビュヌのスクリヌンショットを leejinkyu0612@naver.com たでお送りください。確認埌、LLM理論講矩を受講できるようにいたしたす。ありがずうございたす

      • bravetop734702님의 프로필 읎믞지
        bravetop734702

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        31% 受講埌に䜜成

        理解しやすく、内容も玠晎らしいです。

        • leejinkyu0612
          知識共有者

          貎重な受講レビュヌを残しおいただき、ありがずうございたす😊 内容が分かりやすかったずのこず、倧倉嬉しく思いたす。これからも実務に圹立぀良い講矩でお応えしおいきたす 受講レビュヌむベントぞの参加確認のため、Inflearnのニックネヌム、加入メヌルアドレス、受講レビュヌのキャプチャを leejinkyu0612@naver.com たでお送りください。確認埌、LLM理論講矩をオヌプンさせおいただきたす。ありがずうございたす

      • fochi6068님의 프로필 읎믞지
        fochi6068

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        31% 受講埌に䜜成

        • leejinkyu0612
          知識共有者

          貎重な受講レビュヌを残しおいただき、ありがずうございたす😊 受講レビュヌむベントぞの参加確認のため、Inflearnのニックネヌム、登録メヌルアドレス、受講レビュヌのキャプチャを leejinkyu0612@naver.com たでお送りください。確認埌、LLM理論講座をオヌプンさせおいただきたす。ありがずうございたす

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