[Rookissライブセミナー] AI時代を生き抜くゲーム業界の人材像と学習戦略

◾ キャリアの空白期間を作らず、在職中に転職するための戦略と、退職前後のキャリア管理のノウハウを実践的に身につけます。 ◾ 現在の自分のキャリアを点検し、次のキャリアに向けた戦略を立てます。 ◾ 具体的な転職の方向性や時期などを設定し、次のキャリア目標を策定します。 ◾ 転職に必要な履歴書、面接、交渉に向けた実践に備えます。

新入社員・新入社員予定者に必要な挨拶、メール、電話、報告、メッセンジャーなど核心的なマナーを1時間以内にまとめ、実務ですぐに適用できるよう支援する講義です。

こんな受講生におすすめです！ アナと雪の女王〜！見た見た！私も見たよ〜 でもどうやって作ったの？ 私もアニメーション学科に進学したいんだけど、自分がやりたいことと合ってるかな？ 大学の専攻に入ったら全部学べるのかな？ 就職するには何を準備すればいいの？ただたくさん見ればいいの？ あのアニメーションはスタイルがちょっと違って見えるけど、どうやって制作されるのか知りたい AIも発展したし、私一人でも作れないかな？ アニメーション会社に就職したいんだけど、コツは？ このクラスではこんなことを学べます。 ✔ アニメーションのジャンル、分野、概念から制作に必要なすべての制作過程！ ✔ 実際のアニメーション会社の実務パートは？制作過程にはどんな部署がどんな役割で歯車が回っているのか？ ✔ 概念、制作、管理 そして実習まで！ これだけ全部聞けば、私もアニメーション専攻より概念をもっとよく知ることになるアニメーションマスター講義！

人事担当者の視点から教える、合格率を高める自己PR書の書き方講座

会社員3,000名以上を1対1でコーチングしてきた 김나이 キャリアアクセラレーター。キャリア転換を自ら経験して培った洞察と数多くのコーチング現場で得たインサイトを基に、キャリア成長のための「準備方法から実践のコツまで」全てお伝えします。

本講義はインフラーンとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層である就職準備生は全額無料で受講できます。 就職専門家キャリアディガが就職・転職にすぐ適用できるAI活用法を段階別にお教えします。AIが初めての方も負担なく始められるよう、基礎から実習まで!一度に付いていけるように構成されています。

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。

第1世代データサイエンティストとして始まり、2度の機械学習スタートアップのエグジット、国家AI戦略委員会まで、AIの潮流を誰よりも近くで経験し、変化の渦中で自分なりの基準を築いてきたハ・ヨンホ代表とのミートアップ録画映像です。 AIを使えば使うほど、むしろ自分の専門性が何なのか分からなくなる感覚、皆さんも一度は経験したことがありますよね？ この不安の正体はワークスロップ（Workslop）、そして私たちが気づかないうちに積み重なっている技術・認知・意図の負債です。 今回のミートアップは、不安の正体を診断することから始まり、検証能力と構造設計、自分だけの判断基準を築く学習法まで！揺らぐことなく働くための実践的なお話を共有します。

「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。

棋力向上に飢えている有段者！ 正しい囲碁の定石を知り、実戦に活用したい方！ 囲碁講師 ヨングム囲碁（ムン・グクヒョン）の明快な解説！ 1日10分！50日完成プロジェクト！

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毎日繰り返されるメールの整理、レポート作成、資料の要約… 本当に人間が直接やらなければならないのでしょうか？ ChatGPTは会話だけで終わってしまい、自動化は難しく感じていませんでしたか？ しかし、コーディングなしでも1時間あれば実務の自動化を実現できます。 この講座は、非エンジニアでもn8nとAIを活用して 業務フローを自動化し、毎日発生する繰り返し業務を減らせるように設計された実践講座です。 実際に手を動かしながら、職場で即戦力となる自動化ワークフローを作成していきます。 不要な説明は省き、本当に必要なことだけを詰め込みました。 今日から仕事のやり方が変わる体験をすることになるでしょう。

"実践に最も近く！就職、コーディング大会、実力を同時に掴む。" 企業コーディングテストに完璧に備える！基礎から中級まで実力向上！ この講義は、コーディングテストの準備に欠かせない核心だけを詰め込みました。 基礎概念から実践問題まで段階別に構成されており、プログラミングの実力向上と実践感覚を同時に養うことができます。

[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。

「機械は正解を言い、人間は問いを投げかける。」 AIを学ぶほど人間らしさを取り戻す授業。 さあ、「知性」を訓練する時間です。

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。

私の仕事の未来を診断し、AIと共に成長する方法を学びます 今必要なのは私の仕事の未来を読む力！産業再編と技術転換の流れの中で今、私の仕事にどのような変化が訪れるのか、そしてどのように備えることができるのかを職務の観点から具体的にお教えします。

漠然としたアイデアを「完成可能な作品」に変える方法を学びます。一人で書き始めて最後まで書き切れない理由は、才能がないからではなく、企画・構造・ジャンル・シーン単位の設計が欠けているからです。私はシナリオ修士（MFA）学位と10年以上の執筆経験、そして一つの作品で公募展2回受賞した経験をもとに、現場基準の作法をオンラインで段階別に整理してお伝えします。 本講義である「チャプター1：映画企画」では、企画のメソッドからログライン・企画意図の作成法までを一度に整理し、AIを企画・補助作家として活用するためのプロンプトエンジニアリングを学びます。そして最終的には、講師と共に自分が執筆したい作品の「1文ログライン」を完成させます。重要なのはAIではなく作家の判断と設計であり、AIはその過程を効率的に遂行させてくれるツールであるという観点で進めます。 『AI時代の映画・ドラマストーリーテリング：作品とキャリアを作る物語設計』の全授業過程は、映画企画 → 構造 → プロット・キャラクター → ジャンル → シーン・脚色の5チャプターのロードマップで構成されており、各段階を踏んでいくことで、最終的に長編映画シナリオ1本（または目標に応じてシリーズ企画書＋1〜2話の台本）まで拡張することができます。（※ただし、本講座はチャプター別の個別販売方式です。）

徹夜で作ってもダサいPPTはもうおしまい！25年のベテラン講師がパワーポイントの基礎から最新AI活用法まで、実務に必ず必要なエッセンスだけをぎゅっと詰め込みました。デザインセンスがなくても作業時間は半分に減らし、クオリティは2倍に上げる「プレゼンテーションのすべて」を伝授いたします。

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。