学習科学でAI時代を渡り歩く

コーディングの「こ」の字も知らなくても大丈夫です。アイデアさえあれば、AIがコードを代わりに書いてくれる時代！ この講義は、単に開発言語を学ぶ講義ではありません。強力なAIコードエディタ「Cursor AI」に命令（プロンプト）を出し、自分が想像していたプログラムを直接作る「最も現代的な開発手法」を学ぶ実践講義です。

AI時代、仕事の最後は人が担います。相手との意見の相違を埋め、全員が満足できる結果を導き出す説得力と交渉戦略を、ビジネス交渉専門家の生きた事例とともに学びます。

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。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

私たちが今まで成功しなかった理由がまさにこれです。 世界を見る観点のせいなんです。 皆さんに一度お聞きしてみますね。 成功するためには一生懸命努力しなければならないですよね？ ブー！間違いです！ このように考えるから駄目だったんです。 一生懸命やる必要はありません。 これが何のばかげた話だと思われるでしょうね？ 私が今からお話ししてみますね。 一生懸命やると考える時、どんな感じがしますか？ 情熱的にやってみよう！ こんな考えが浮かびながらも、変な負担を感じます。 その負担！内面にすでに負担が生まれるんです。 これが無意識の作動方式です。 Aを考えるとBを取り出してきます。 そして今現在のレベルを維持するように作ってしまいます。 そうです。 一生懸命という言葉は情熱ではなく負担と関連があります。 私たちの集団無意識の中に教育されているのは 一生懸命という言葉は情熱と関係がありそうに見えるけれど 実際は負担と関係があるということです。 さあ、今度は世界を見る観点から一生懸命という言葉を除いてみましょう。

最近話題のバイブコーディング！AIツールを活用して、ポチッとクリックするだけでウェブサイト(Next.js)を開発し、デプロイする方法を学ぶことができます。Google Gemini proを無料で利用して開発する方法までお教えします。

非専門家もOK：AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト

コーディング、まだ一人でやっていますか？今はAIが99%を代行してくれる時代です。この講義では、複雑な文法の暗記の代わりに、Googleの強力なAI「Gemini Pro」をあなたの24時間AI開発パートナーにする方法をお教えします。有料のGemini Proモデルを無料で使用してFlutterの基礎原理を学び、実務レベルのプロジェクトを通じてアイデアを現実に変えてみましょう。

2025年の一年間、話題となった生成AI、LLM、エージェントのイシューを一度にまとめてお届けします！主要AI開発3社（OpenAI、Google、Anthropic）の発表内容を中心に、25年に驚くべき発展を遂げたAIのトレンドを振り返ってみましょう。

社会人はなぜ勉強しなければならないのか？また、どのように勉強すべきなのか？韓国最高の勉強脳専門家であり、脳科学の第一人者であるノ・ギュシク博士が教える、社会人のためのオーダーメイド勉強法！

Google Workspaceは、学校や会社でコラボレーションのために世界中で使用されているデジタルツールです。安全かつユーザー中心のUI UXを提供しており、使いやすく、スマートフォンをはじめとする様々なデバイスで利用可能です。すべての資料や文書は安全なクラウドに保存され、AI機能を活用することで、業務や学習を助け、生産性を向上させることができます。講義を受講し、デジタル世界で競争力のある能力者になることができます。 最近では、Googleの生成AI Gemini Addon機能も標準で提供されており、自身の資料を利用して安全にAIと作業することで生産性を高めています。今やデジタルとAIを共に使用することで相乗効果が生まれる時代です。 デジタルプラットフォームの利用法を知らなければ、あらゆるデジタル活動を収める場所がなくなります。プラットフォームなしにAIを使用することは、砂の城を築くのと似ています。堅固なデジタルプラットフォームで基礎を築き、その上にデジタルとAIの城を築くことができます。

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！

わずか2週間でAI無資本起業により、参入障壁のない実務経験を作る

[技術的真実のビジネス価値転換のための '思考の建築家' ロードマップ] 1. 序論：技術的真実のビジネス価値転移における制約要因の分析 企業の各部門やエンジニアリングの現場（R&D）で頻繁に観察される重大なボトルネックは、膨大なリソースと研究能力が投入された革新的な成果が「コミュニケーションの臨界点」を克服できずに埋もれてしまう現象です。これは、経営陣が技術的深部（Deep-tech）を十分に認知できていない状況と、技術人材がビジネス的観点の言語（Business Language）を適切に駆使できていないという情報の非対称性に起因するものと判断されます。 本マスタークラスは、工学および科学技術者の「テキストベースのコミュニケーション能力」を、単なる事務的な記録行為ではなく、精密な「工学的システム設計（Engineering Design）」プロセスの一環として再定義します。これにより、エンジニアの技術的洞察が単なる記録を超え、組織の戦略的意思決定を牽引する核心的資産へと変換されるメカニズムを提示します。 2. [診断] 技術的疎通を阻害する3大認知的欠陥の分析 ① 知識の呪い（Curse of Knowledge）による情報伝達の断絶 専門家が自身の高度な知識レベルに没入し、情報受容者の認知的背景を看過することで発生する現象です。これにより、難解な数式や専門略語（Acronym）中心の報告が繰り返され、最終的には意思決定者との接点の喪失、プロジェクト承認の遅延、リソース配分の失敗といった構造的な損失に帰結する可能性が高まります。 ② 論理的アーキテクチャの欠如およびデータの断片化による価値の損失 文書作成を単なる事後の行政手続きと見なすことで、体系的な設計なしに情報を羅列する誤りが頻繁に見受けられます。このような構造的欠陥は、研究開発成果の価値を伝達過程で大幅に毀損させ、エンジニア個人の能力の過小評価はもちろん、組織全体の有形無形の資産損失につながる傾向があります。 ③ 人工知能への依存深化による技術的信頼性の危機 生産性向上のために導入された生成AIが、技術的文脈への理解なしにハルシネーション（Hallucination）現象を引き起こした場合、エンジニアリングの核心価値である「技術的信頼性」が深刻に損なわれる可能性があります。論理的な検証体系を伴わないAIの活用は、業務効率化のツールではなく、潜在的なシステムリスクとして作用する恐れが多分にあります。 3. [処方] 思考の建築家（Thought Architect）のための戦略的コミュニケーション体系 ① 非構造化情報のシステム的設計（Engineering Design of Thought） 抽象的な実験データや仮説を、工学的システム設計の原理に基づいて構造化するプロセスが求められます。 結論優先方式（Bottom Line Up Front, BLUF）：核心的な価値と提言を文書の冒頭に配置することで、経営陣が迅速かつ正確な意思決定（資本投入、量産承認など）を行えるよう最適化された情報構造を目指します。 相互に排他的で、全体として網羅的（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE）：論理的な重複と漏れを防ぐ原則を遵守し、隙のない思考の流れを設計することで、報告書の論理的完結性を確保します。 ② グローバル標準の遵守および文章の品質保証（Quality Assurance） 世界の科学技術界やグローバル企業で公認されている標準プロトコルを内面化し、データの客観性と完全性を確保する必要があります。 標準技術報告構造（Introduction, Methods, Results, and Discussion, IMRaD）：序論、方法、結果、考察へと続く厳格な形式的構造を通じて、工学的叙事の一貫性と信頼性を維持します。 文章品質の5大原則（5C）：正確性（Correctness）、明瞭性（Clarity）、簡潔性（Conciseness）、一貫性（Consistency）、完全性（Completeness）を品質管理フィルターとして適用し、非専門家でも即座に理解できる明確な言語（Plain Language）体系を構築します。 ③ 人工知能の指揮権確保のための S.E.E.D プロンプト・アーキテクチャ AIを単なる代筆ツールではなく、論理的演算を行う助演者として運用するために、専用のインターフェース設計が不可欠です。 S.E.E.D フレームワーク：状況（Situation）、期待結果（Expectation）、工学的構造（Engineering Structure）、根拠データ（Data）を体系的に構造化して入力することで、AI産出物の品質を精密に制御します。 人間中心の制御（Human-in-the-Loop）：AIの誤りの可能性を遮断するため、人間が最終承認者として検証を行うプロトコルを確立し、これを通じて技術的権威を堅固に維持します。 4. [実行] 認知的主権の確保およびワークフロー最適化戦略 コミュニケーション能力は、単なる技術的手段を超え、エンジニアの認知的機能を保存する核心的なメカニズムとして作用します。 責任構造に基づくサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：文脈設計（Top Bun）と最終検証（Bottom Bun）は必ず人間が行い、中間のデータ処理（Meat）段階のみをAIに委任することで、人間固有の実行制御ネットワーク（Executive Control Network, ECN）の活性化を図ります。 知識内面化のための RQTDW 学習プロトコル：読む（Read）、問う（Question）、矛盾に向き合う（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務に適用し、情報の単なる受容を避け、知識を能動的に内面化します。 SIFTモデルに基づく精密なファクトチェック：情報源の確認（Source）、文脈の把握（Investigate）、対照確認（Find）、追跡（Trace）の過程を通じて、AIのハルシネーション現象をフィルタリングし、技術的精度を維持します。 5. 結論：技術専門家からエンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）への転移 単に与えられた技術的課題を遂行する実務者の時代は終焉を迎えつつあります。複雑で難解な技術的真実を、組織や社会が受容可能な「価値の言語」へと翻訳し伝達する能力は、現代のエンジニアが備えるべき核心的な生存戦略であり、崇高な使命であると定義できます。 テキストコミュニケーションは、単なる記録行為を超え、エンジニアの知的能力を外部に投影する最終インターフェース（Final Interface）です。本マスタークラスを通じて、自身の技術的価値を自ら証明し、組織の変化を主導する強力な「エンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）」へと成長されることを期待します。40年の工学的洞察が凝縮された本システムは、専門家としての地位を完成させる戦略的資産となるでしょう。

AI、ついに身体を持つ - ロボット時代、私の生存戦略は？ フィジカルAIは単なるロボットではありません。人工知能、ロボット工学、エネルギー技術の大融合が生み出した経済パラダイムの転換です。本コースでは、フィジカルAIの登場背景からグローバル・ビッグテックの戦略、ハードウェア主権、そしてロボット税、ベーシックインカム、グローバルな不平等といった未来社会の課題まで、多様な視点で確認することができます。

AI、統計の世界を拓く鍵 AIは、複雑な統計の原理と分析手法を容易に扱えるようにすることで、データに隠された意味を明らかにし、より良い意思決定のためのインサイトを提供します。AIは今や、統計の複雑な計算機を超え、統計的思考を支援するパートナーです。

AI時代はゲーム業界に多くの変化をもたらしています。 今後未来はどのように変わるのか、また未来はどのように準備すべきか ゲーム開発者の生存戦略について探ります。

誰よりも早く始めるClaude Code | 電子書籍 Claude Codeを素早く学び、業務自動化を始めましょう！

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

[マッキンゼー出身キム・ジェソンの問題解決即問即答：あなたの問題を一緒に解決いたします] 必須！事前受講講義：マッキンゼー出身キム・ジェソンのAIで先行く問題解決力＆リサーチ特講 https://inf.run/LmvrD 「理論だけの講義はもういらない！」実際の実戦問題をその場で即座に一緒に解決する魔法のソリューション動画！ マッキンゼー出身でAI専門家のキム・ジェソン氏が直接お一人お一人と会い、1対1で即問即答する形式であなたの問題を構造化し解決する動画映像です。 進路や些細な悩みから、世界を揺るがすAIや産業全般に対する改善の方向性のような超巨大な話まで！ 動画1本ずつ単品で購入可能な形式でアップロードされます。 有料決済受講生対象に四半期ごとに特定人数を抽選で実際に参加できる機会も提供します！ （キム・ジェソン氏の講義を多様に受講するほど当選確率Up！） 【コンセプト】 お一人と会い1対1で即問即答する形式で、産業専門家と戦略専門家が出会い一緒に正解にアプローチしていくというコンセプトです。 実際に参加された方々の満足度も非常に高かったです。（感想でご覧いただけます！） このシリーズ動画の核心は、戦略専門家であるキム・ジェソン氏が事前にテーマを受け取っていないにもかかわらず、戦略的観点からお互いに質問と答えを交わしながら正解に近づいていくという点にあります。 勘と経験に頼らず、戦略と構造化をベースに 「これ、できるんですね？」笑 という反応が自然と出てくる魔法のソリューションを体験してください！ 無料版（~10分）は全員に公開され、フルバージョンはインフラーン講義受講生またはYouTubeチャンネル【キム・ジェソンの問題解決】「プレミアムメンバーシップ」加入者に公開される予定です。 参加をご希望の方は jaesung_kim@jcurvepartners.ai に【コーヒーチャット申請】というタイトルでメールをお送りください。 メールには氏名、年齢、連絡先（携帯電話番号）、職業及び年次（学生でも可）、申請理由を詳しく記載し、キム・ジェソン氏が講義されているインフラーン講義受講キャプチャ画面を添付してお送りいただければ、当選時にご連絡いたします。（当選されなかった方の個人情報は3ヶ月後に即座に廃棄します） 映像出演時、仮名や会社名を明かさないことは可能ですが、顔のモザイク処理、音声変調などの加工をご希望の場合は出演不可となります。 映像撮影同意時、映像が再加工されインフラーン及びキム・ジェソンのYouTubeチャンネルに活用されることに同意したものとみなされます。