学習科学でAI時代を渡り歩く

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。

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。

[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で先を行く問題解決力＆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って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ら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ことにあります。 勘と経験に頼らず、戦略と構造化を基盤に 「これ、できるんですね？」ｗｗｗ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。 参加を希望される方は 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されます） 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、音声変調などの加工を希望される場合は出演できません。 映像撮影同意時、映像が再加工されて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。

日本の大学の英語選抜を初めて準備する学習者向けの入門講座です。理論5講と実習7講を通して、公式の募集要項の確認、出願書類・試験の区分、エッセイ作成のために設計されたCAREフレームワークの概要、AXの実習を兼ねた教育用例文の検討を練習します。各実習のPDFと、コピーして使えるプロンプト・例文資料を提供します。

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！

非専攻者だったごく普通の会社員パパが、AI画像で累計1000万ウォンの収益を上げるまで、1日20分の投資で給料レベルの副収入を得た実践ノウハウをお伝えします。会社員・主婦に合わせたカリキュラムで、誰でも簡単に学べます。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

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！

ディープラーニングを学んでいて、モデル名や数式が一度に登場し、大きな流れを見失ったことはありませんか？この講義では、ディープラーニングを難しい公式の集合としてではなく、ひとつの人工ニューロンがChatGPTへと発展してきた問題解決の歴史として説明します。 私はLG電子のDX Schoolで、専攻や経験が異なる受講生を対象に、数百回にわたるディープラーニング講義を行ってきました。その過程で、「説明を聞いている間は理解できるけれど、新しい数式やモデルが出てくると、また途方に暮れてしまう」という悩みがあることに気づきました。そこで、モデルの構造や計算方法よりも先に、何が問題だったのか、従来の方法はなぜ失敗したのか、そしてそれを解決するために何を変えたのかを説明する形に講義を改善しました。 この講義では、「線を引く」というひとつのイメージをたどりながら、パーセプトロンからCNN、RNN、Attention、Transformer、そして大規模言語モデルまでをつなげていきます。数式を自分で計算することよりも、それぞれの数式がどのような問題を解決するのかを理解し、新しいAIに出会ったときに、次の問いを通じて自分で分析できるようになることを目指します。 「このモデルは、どのような問題を解決するために何を変え、どのような判断を人に残したのだろうか？」 最終的には、AIを無条件に信じたり恐れたりするのではなく、モデルに任せるべきことと、人が確認し責任を負うべきことを区別する力を身につけるための講義です。

[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。

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AIに「適当に作って」と言い続けて、実力が停滞していませんか？本講義は、LLMのいい加減な生成を根本から遮断する過酷な制約システム、「Cocratesハーネス」の原理と思想を解剖します。AIの利便性という重力に抗い、すべての設計コンテキストを掌握し指揮する「真のトップティア・アーキテクト」へと超速成長するチート級の講義！

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

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AIは今やすべての世代が直面する共通の課題です。 この過程はXYZ世代別の視点の違いを超えて、AIをコミュニケーションと協働の言語に変える方法を一緒に模索します

AIに銘柄推薦を受け、 売買のタイミングまで任せれば、本当に利益が出るのでしょうか？ AIは未来の株価を当てる予言ツールではありません。 その代わりに、投資判断を揺るがす感情をチェックし、 複雑な情報を分析し、長期投資の原則を守らせる 強力な投資補助ツールになり得ます。 この講義では、損失回避・パニック売り・FOMOといった 個人投資家の代表的な行動エラーを理解し、 AIプロンプトと投資分析ツールを活用して 揺るぎない投資基準を作る方法を学びます。 目標資産の逆算からポートフォリオ設計、 節税口座の活用、自動積立設定まで、 忙しい会社員でも継続して実行できる 自分だけのAI投資システムを完成させてください。 Point 1. AI投資の限界を知り、正しく活用しよう AIが銘柄推薦や売買タイミングの予測に適していない理由をデータで理解 決算発表（アニングコール）分析、ETF重複診断、ポートフォリオ点検など、AIが得意な領域で活用 楽観的な回答だけを信じないよう、反対のシナリオやリスク要因を検討する方法を学習 Point 2. 投資心理を揺るがす誤作動を正そう 損失回避・処分効果・パニック売り・FOMOなど、繰り返される投資行動パターンを診断 衝動買いを減らす「72時間ルール」と売却条件の明文化ルーチンを実習 市場の変動にも長期投資の原則を維持できるよう支援するAIプロンプトの設計 Point 3. 自動で継続する長期投資システムを作ろう 目標資産と投資期間に基づいた積立投資計画とポートフォリオの設計 モンテカルロ分析と節税口座シミュレーションで投資戦略を点検 自動買い付けとキャッシュバッファを設定し、毎回悩まなくても実行される投資構造を完成

本講座は、iPadとAIを活用し、未経験から副業レベルの「伝わる資料」を制作するノウハウを凝縮した実践プログラムです。 単なるツールの操作説明に留まらず、プロが実践するスライド構成・配色・余白設計の**「デザイン理論」**を体系的に学びます。ChatGPTで思考を整理し、Gammaで構造化、Canvaで高品質に仕上げるという、AI時代の最速ワークフローを習得。 「デザインの正解」を論理的に理解することで、ビジネスや教育の現場で即戦力となる、説得力を持った資料制作を実現します。AIを賢く使いこなし、ワンランク上のクリエイティブ・スキルを手に入れましょう。「デザインの正解が分からない…」そんな悩みを解決します。30年のデザイナー経験を持つプロが、スライド構成・配色・余白設計の理論を体系的に伝授。ChatGPTで構成を練り、Gammaで瞬時に可視化、Canvaでプロ級に仕上げる、AI時代の最速ワークフローを習得。iPadひとつで、ビジネスや教育の現場で即戦力となる「伝わる資料」を作れるようになります。

Notionひとつで効率的なスタートアップ業務システムを構築する方法🧑🏻‍💻 (実務担当者作成の業務テンプレート提供)

「AIは人に取って代わるものではありません。AIに依存する人を、AIを使いこなす人が取って代わるのです。」 AI時代、より簡単に成果物を作れるようになった時代だからこそ、さらに重要性を増す人間の思考力と問題解決力。 マッキンゼー出身のキム・ジェソンが、AIで一歩先を行く問題解決力と強力なリサーチ戦略、そして成果を実現させる説得戦略まで、一歩ずつ丁寧にお教えします。

セルフホスティングAIエージェントのHermesとOpenAI Codexを使い、朝のブリーフィングを届けるAI秘書から、コンテンツ・データ・財務部門まで、複数のAI社員が働く自分だけのバーチャルオフィスを構築します。 全74ユニット、受講期限無制限！