ChatGPTに質問したことはあっても、自分の業務にどう活用すればよいのかお悩みではありませんか？
この講義ではChatGPTの基本的な使い方とプロンプトエンジニアリングを身につけ、 文書・ライティング・データ分析に応用します。その後、プログラムでAIを活用するAPIやドキュメント検索、 エージェントの基本構造までつなげて学びます。
📄 文書を読み、📊 数字を整理し、💻 必要なAI機能をコードで連携してみましょう。
リクエスト → 実行 → 確認 → 修正
本講義はすべての動画が一度に提供される完成型の講義ではなく、 先に公開された授業を学びながら、続編の動画を順次視聴できる連載型の講義です。
初回公開時には、00 オリエンテーションから15B「連携ツールの参照と実行権限を区別する」まで提供します。 ChatGPTの基本原理とリクエストの作成方法、文章作成・資料整理、Projectsやリサーチ・連携ツールの活用基準から学習できます。
16Aからカリキュラムの順序に沿って、APIの基礎、画像・音声の活用、ドキュメント・データ分析、さらに発展的な内容を順次公開します。 決められた時間に参加するリアルタイム授業ではなく、収録動画が順次追加されていく形式です。
本編70レッスンの公開が完了した後は、各チャプターで学んだ内容を新しい業務状況に適用する 「チャプター別実務適用演習」動画を付録として順次追加する予定です。
本編では概念と基本的な実習を学び、付録では資料・要件・成果物の条件が異なる状況に応用します。 付録の詳細なテーマ・授業回数・公開スケジュールについては、確定後に別途ご案内します。
初回販売開始から20A公開前まで
15Bまで先に公開した後、後続講義を順次追加します。
20A「分析する前に行・列・単位を確認する」公開時点
20章全体ではなく、20Aの公開時点を基準とします。
00から99までの本編70回分の全公開完了時点
付録の公開完了を待たず、本編全体の公開完了を基準とします。
現在適用中の販売価格は講義ページで、実際のお支払い金額は決済画面でご確認ください。
「要約は受け取りましたが、重要な条件が抜けていないか分かりません。」
「表やチャートはできましたが、そのまま使っても大丈夫でしょうか？」
レポート・業務メール・アンケート・顧客からの問い合わせを題材に、何を依頼し、どこを確認するかを練習します。
🌱 一般活用パートはコーディングなしで始めます。
「ChatGPTは使ったことがありますが、APIはどこから始めればよいのでしょうか？」
「文書検索やエージェントは、どのような構造で作るのでしょうか？」
チャット画面の外でリクエストとレスポンスを扱い、必要な関数やドキュメントを連携する基本構造を学びます。
🧑💻 APIの実習にはPythonの基礎知識とコード実行の経験が必要です。
この講義のプロンプトエンジニアリングは、例文を暗記するだけでは終わりません。 目標・対象・入力資料・制約・根拠・出力形式を定め、結果で確認する条件も併せて記述します。
この資料で良いプレゼンテーション資料を作成してください。
添付したアンケートCSVのみを根拠として、非技術部門のチーム長に説明する10分間のプレゼンテーション概要を作成してください。7枚のスライドで構成し、主要な数値の根拠と推奨アクションを結び付けてください。
単語をたくさん入れるのではなく、どのような結果なら使用できるかを先に決める練習です。
🟢 初期先行公開範囲に含まれる実習です。
就職規定PDFから応募資格を探し、根拠となる文章とページを原文と照らし合わせます。 「または」という条件が「かつ」に変わっていないか、ファイルにない内容を勝手に付け加えていないかを確認します。
授業用の仮想規定を活用する文書分析実習の案内です。実際のChatGPTの回答画面ではありません。
📦 実習後に残るもの：応募条件・根拠文・ページ・追加確認項目を整理した表
📅 データ分析の基礎は先行公開授業で、発展実習は20A～20Cで順次公開します。
売上資料の行・列・単位を確認したうえで、月別・製品別に集計します。チャートを作成した後は、元データと合計、軸の単位、集計基準を比較し、結果ファイルを再度開いて確認します。
🧮集計基準を確認 → 📈チャートを確認 → 💾結果ファイルを保存・確認
講義用の仮想売上資料と教材のデータ分析の流れです。実際の応答や性能測定結果を示す画面ではありません。
📦 実習後に残るもの：売上サマリー・チャート・エクスポートしたファイルと計算確認記録
機能の名前だけでなく、どのような作業に必要なのかを理解します。
提供されたファイルと依頼文を使い、自分の条件に置き換えてみます。
原文の条件、数値計算、出力形式と実際の結果を照合します。
確認した結果と修正理由、まだ行っていないことを残します。
🔜 このセクションは、16A以降、順次公開される後続カリキュラムです。
以下の内容全体が初期先行公開の範囲に含まれるわけではありません。現在視聴できる動画はカリキュラムでご確認ください。
開発パートではOpenAI APIを利用して、プログラムが LLM（大規模言語モデル）にリクエストを送り、結果を受け取る仕組みを学びます。 Responses APIの入力と指示を区別し、最終テキスト・ツール呼び出し・使用量を分けて読み取ります。
RAGでは、質問に関連する資料を見つけてモデルの入力に接続する方法を学びます。 マネージドFile Searchと自分で構築するRAGを比較し、検索された文書の関連性・バージョン・権限・引用を確認する基準を見ていきます。
AI Agentの学習では、どのようなツールを使い、実行結果をどのように確認し、どの時点で停止するかを見ていきます。Agents SDKの小さな実行フローを読み、人による承認と実行記録も併せて確認します。
ツール呼び出しの構造を説明する教材用の図です。実際のAPI実行成功画面や完成したサービス画面ではありません。
ChatGPTの基本原理と作業環境、望む結果を依頼する方法を学びます。文章作成・資料整理・コーディングに関する質問・学習に活用しながら、回答を確認するための基礎力を身につけます。
目的と根拠を盛り込んだ依頼を設計し、複数段階の対話と資料を管理します。Projectsとリサーチ、APIの基礎、画像・音声の活用、文書・データ分析へと進みます。
ツール呼び出し、構造化出力、会話状態、RAGとAgents SDKを扱います。Fine-tuningの適用判断、評価データとセキュリティ・コスト・エラー処理まで学習します。
まず公開される00～15B → 公開スケジュールに合わせた19～20章関連のレッスン
依頼文の作成、文章作成、資料整理、Projectsと資料調査の基本を身につけた後、ドキュメント検索とデータ分析へ進みましょう。
基本活用・検証基準 → 順次公開される16～18章 → 21～31章関連のレッスン
Python実行環境を準備し、API・ツール呼び出し・ドキュメント検索・エージェント・評価と運用へと進みます。
本編70回分の公開完了後、教材の各チャプターと連動する「チャプター別実務適用演習」を、付録として順次追加する予定です。
本編で学んだ概念と確認基準をもとに、資料・目的・制約が異なる場合に、依頼と作業手順をどのように変えるのかを見ていきます。
例示プロンプトを見せるだけで終わらず、具体的な業務状況を出発点に、依頼・実行・検討のプロセスをつなげます。
概念と基本練習、検証方法を学びます。必要な機能と依頼方法を理解し、提供された例の結果を確認します。
同じ原則を、読者・資料・出力形式が異なる状況に適用します。そのまま使用する部分と、新たに決めるべき条件を区別します。
📅 付録は本編の70回の授業には含まれない追加学習動画です。追加動画の総数と個別の公開スケジュールは確定後にご案内します。本編の「休日を除き1日最低2講義以上」という公開計画を付録にも同様に適用するという意味ではありません。
授業教材PDFと各回ごとの実習案内を併用します。規定・ポリシー・提案書、アンケート・顧客からの問い合わせ・売上データ、画像・音声など、目的の異なる入力を使って練習します。
どのファイルを先に使い、どの結果を確認するかを、回ごとに案内します。
受講生用教材と本編の各回別実習資料のご案内です。規定・ポリシー・顧客データなどは講義用の仮想資料です。
こんにちは。Web開発とIT職業訓練の講義経験をもとに、開発と教育をつなぐディエクサーズ（DXers）です。
何をクリックするかだけでなく、なぜそのように要求するのか、結果の何を確認すべきかも併せて説明します。
💡必要な資料と条件を定め、
🔍説明と実際の結果を比較し、
🛠️うまくいった部分は維持しながら必要な部分を修正します。
いいえ。初回公開範囲は00オリエンテーションから15Bまでで、16A以降の動画は本編の連載スケジュールに従って順次追加されます。
本編連載期間中は休日を除き、1日最低2講義以上を公開する予定です。本編完結後、付録は別途スケジュールに沿って順次公開します。
20A動画の公開時点で1回目、本編70回の全公開完了時点で2回目の値上げを予定しています。個人の進捗率とは関係ありません。
各チャプターで学んだ内容を新たな業務状況に適用する「チャプター別実務適用演習」を付録として追加する予定です。
一般活用パートはコーディングなしで始められます。API実習にはPythonの基本文法と、パッケージのインストール・コード実行の経験が必要です。
受講料にはChatGPTの有料サブスクリプション料金やAPI利用料金は含まれていません。実際にAPIを呼び出す前に、ご自身のアカウントで利用できる機能・認証・支払い状況と費用をご確認ください。
一部の回では、仮想応答・ログ・学習データとローカル検査を通じて構造を理解します。コードの読み取り、DRY RUN、仮想結果の確認と実際のAPI呼び出しを区別します。
ChatGPTとCodexの役割は区別していますが、Codex CLI・リポジトリ開発を深く扱う専門コースではありません。Webサービスを企画からデプロイまで完成させるA to Zコースとも範囲が異なります。
📄 必要な資料を準備し · 💬 望む結果を依頼し · 🔍 出てきた答えを自分で確認してみましょう。
まず、先行公開された00~15Bで身につけた基準をAPI・RAG・AI Agentへと広げ、
本編を完走した後は、「チャプター別実務適用演習」で新たな状況に応用してみてください。
![Java 21 完全攻略 [初級] - 基礎からオブジェクト指向まで講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341895/cover/01kpmzav9m0vmhd3n09g4x5dca?w=420)
![[インストラクション提供] サム・アルトマンのClaude実務設定：仕事ができるAI秘書の作り方講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341569/cover/01kmh9frekfcfekxh6bnbq9ygv?w=420)
