マッキンゼー出身キム・ジェソンのAIでリードする説得力＆交渉戦略

「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。

[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。

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マッキンジー出身の戦略コンサルタントがデジタルマーケティングにアプローチした場合、どのようにアプローチするのでしょうか。実際にマッキンジでコンサルタント生活をして、その後、一番企画デジタルメディアプランナーとして働いたキム・ジェソン首席の鮮やかなカンファレンス講義を盛り込みました。

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1on1面談は単なる対話ではなく、管理者が部下と定期的に会うことで信頼を築き、成長の道を切り拓く核心的なコミュニケーションツールです。このマニュアルは、1on1面談の多様なトピックとスキルを短く簡潔なマイクロラーニングコンテンツとして構成し、管理者がいつでもどこでも簡単に学習し、実務で即座に活用できるようサポートします。

造船・海運産業は伝統的な重工業の代表分野ですが、デジタル変革と人工知能（AI）技術の結合を通じて新たな競争力を確保しています。本講義は、AI基盤の造船所生産管理、船舶設計自動化、海上物流最適化、予知保全システム構築など、実際の現場で活用される具体的な適用事例を中心に構成されました。 現場中心のアプローチで、単純な理論ではなく**「造船所でAIが実際にどのように働くか」**を理解することができます。また、AI技術の導入段階で考慮すべきデータインフラ構築、モデル学習、そして海洋環境特有の制約事項まで扱います。

朝鮮時代から近現代史まで、正規教育では扱われなかった興味深い実話を発掘します。風水地理、禁書、内侍の私生活、文化財の還収など、多彩なテーマを通じて歴史を立体的に照らし出し、過去と現在をつなぐ人文学的な洞察を提供します。

最近のマーケティング、まだ手作業で企画してレポートを作成していますか？ この講義では、GPTを活用して戦略を立て、広告やコンテンツを自動で運用し、KPIレポートまでリアルタイムで作成する方法を扱います。 マーケターなら誰もが気になる「効率的な働き方」を、この講義でぜひ体験してください。

人間関係をさらに良好にする方法、自分を輝かせ、相手と円満な関係を保てる会話術、職場での困った状況に活用できる会話センスで構成されています。

生成AIツールを活用したノーコードデータ分析をテーマとします。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、JuliusなどのAIツールを使用し、データ収集、分析、可視化、レポート作成など、データ分析の全段階を実行します。

[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副業王 1日2時間で月100万円を目標にします。 2人の子どもを育てながら、現在も1日2時間で月1500万円の純利益/売上6000万円を生み出すノウハウを 一つ残らず公開します。 オンライン販売でのAI活用は私が最高だと自負しています。 スマートストア/クーパン/ブランディングまで ソーシング/マーケティング/詳細ページ/販売までオールインワンパッケージ 運任せで商品を作り出すのではなく、 市場を読み→売れる構造を作り→露出と転換をシステムのように回す方式で 設計されています。 時間は少なく使いつつ、無駄足を減らすために必ず必要なものだけを順序立てて盛り込みました。 このコースがしてくれること -何を売るか途方に暮れている状態から、「売れる商品」を選べるようにします -キーワードと意図を読み取り、お金になる顧客に先に出会う方法を教えます -同じ製品でも「カテゴリー名」を変えて競争を避ける戦略を立てます -クーパン・ネイバーで露出が出る構造とタイミングをロードマップで設定します -詳細ページで転換率を引き上げ、レビュー/ブログ/広告まで連結します -AIで画像/コンテンツ制作時間を減らし、1日2時間運営を可能にします カリキュラムが含む核心フロー 1) 売れる商品企画 製品ではなく顧客の「問題」を売る方式 顧客の不便な習慣からアイデアを引き出す 検索パターンで市場の深さを読む方法 実習:自分の製品が解決する問題3つ整理 2) キーワードリサーチ実戦 検索量より重要なのは「意図」を読むこと 検索→比較→購買フローで核心ポイントをつかむ クーパン vs ネイバー キーワードリサーチの違い 実習:自分の製品キーワード探し 3) 競争を避けるカテゴリー化 同じ製品でも名前が変われば市場が変わる原理 新しいカテゴリー名を作って競争のないポジションを作る 成功事例分析+ニッチ露出構造 実習:自分の商品の新しいカテゴリー名企画 4) プラットフォーム戦略(クーパン・ネイバー) 上位露出を「努力」ではなく「構造」で作る方法 クーパン/ネイバー露出ロジック理解 新規カテゴリー進入タイミング、流入データ読み取り 実習:プラットフォーム進入ロードマップ作成 5) 転換率を作る詳細ページ 顧客は製品ではなく感情と確信を買う 感情→認識→説得フローでストーリーライン設計 実習:自分の詳細ページ感情ポイントリビルド ChatGPT/エディターでリデザインまで実際制作 6) AI画像・コンテンツ制作実習 プロンプト設計法で必要な画像を素早く抽出 Freepik活用+ビジュアルコンテンツ制作 実習:詳細ページ制作およびフィードバック 7) お金のかからないマーケティングから有料広告まで 0円マーケティング:レビュー型/体験型コンテンツで信頼構築 ブログ:露出型ライティングと転換型構造の結合 有料広告:ネイバー/クーパン広告構造解剖、ROAS基準運営 自動入札の罠を避け、CTR中心でサムネイル/キーワード設計 実習:自分の商品広告プロモーション設計 なぜ効率的なのか - このコースは「何をすべきか」だけを言うのではなく、 - 実際にお金になる順序で「商品-キーワード-カテゴリー-プラットフォーム-詳細ページ-マーケティング-広告」を一本の線で繋げます。 200~300万円の講座?良い講座はたくさんあります。しかしこの価格でこれほどのクオリティの講座は ないと自負します! 月2時間の副業で最も致命的なのは、一生懸命やっているのに方向が間違っていることです。 ここはその時間を節約するために、最初から市場と顧客の意図を基準に動けるようにし、 一度作った構造が継続的に売上を生み出すように設計されています。

仕事ができるリーダーは何が違うのでしょうか？ 国内初の大企業女性役員ユン・ヨスンの経験を通して、「仕事の本質」、「組織を率いる方法」、「変化に適応する態度」を学びます。行き詰まったリーダーシップ、ユン・ヨスンの講義で解決策を得てください。

マーケティング実務者が抱える「データはあるが結論が出せない」という問題を、問題定義→分析→解釈→1ページレポートへとつながる実務ルーチンとChatGPTの活用によって解決できるよう支援します。

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、その中でもChatGPTのようなGenerative AIについて多岐にわたって学習し、それを基に実務で活用できるAIツールの使い方をお伝えします。生成AIを活用したマーケティング企画や、マーケティングコンテンツ開発に役立つ生成AIツールの紹介と活用（ChatGPT、画像生成AI）といった内容で構成されています。

数千枚の履歴書を検討した面接官が直接教える経験者開発者のための戦略的履歴書作成法 ✅ 実際の採用決定権者の生々しいインサイト ✅ 大企業/スタートアップ両方の経験に基づく戦略 ✅ 経験3年目以上のサーバー開発者特化コンテンツ ✅ 「面接官も忙しい」- 30秒以内に勝負を決める方法 ✅ AIはツール、核心はストーリーテリング

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