標本分布、仮説検定、回帰分析、ロジスティック回帰などの実務的な統計手法をRで直接実装し、解釈する深化過程です。ChatGPTやGeminiなどのAIチューターを活用し、コードの生成から分析結果の解釈、レポート作成までを学習することで、データ分析能力を一段階高めることができます。

「まだコーディングの本を見て勉強していますか？」 現職のロンドン経営大学で、MBA大学院生と経営学部の大学生から受講評価5.0満点を受けた講義。 AIデータ分析講義を自宅で受講できます。 文系出身の未経験者も、現場で即活用できるデータ分析実務能力と、就職活動完成のためのデータ分析ポートフォリオまで。 コーディングの知識がなくてもChatGPTを活用してデータ分析およびプロジェクト授業を教えている英国教授(British Professor)です。

いつでもどこでも簡単で強力なデータ分析！ コーディングを知らなくてもOrange 3で簡単に！

ChatGPTを利用したデータ分析とPandasの活用方法を学習できる講座です。ChatGPTが創る変化した未来を先取りして体験してみてください。

ChatGPTを使ってみることと、実際に生成AIサービスを開発することは全く別物です。API呼び出しから会話の状態管理、構造化された出力、関数呼び出し、文書ベースのRAG、MCP連携、AIエージェントの実装まで習得する必要があるからです。この講義では、長年のデータ分析・AI講義の経験を活かし、複雑な概念をPythonの実習を中心に解説します。生成AIの原理からOpenAI Responses APIとマルチモーダル機能、File SearchベースのRAG、外部ツール連携、Agents SDKまで段階的に学習し、実際に動作するAIアプリケーションを完成させます。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

現役データサイエンティストから学ぶPythonプログラミング基礎実習講座！累計受講生5,000人以上が選んだこの講座では、Selenaと一緒にPythonの基礎から実習まで段階的に完成させることができます。生成AIとLLMの時代を生きる今、必ず身につけるべき必須言語はまさにPythonです。受講生の高い満足度を背景に、講義評価5点満点中5点を得た検証済みの講座であり、受講時にはいつでも質問やコミュニケーションが可能な無制限Q&Aオープンチャットルームも提供されます。

実務で最も多く活用される分野（ファイルやフォルダー、Excel、PowerPoint、Word、PDF、データ分析）の業務自動化のためのChatGPTプロンプトの使用法を、様々な実習例を通して、お伝えします。

生成AIの活用過程で発生する可能性のある情報セキュリティおよび個人情報保護の問題を理解し、AI基本法と最新のセキュリティ戦略に基づいて安全なAI活用体制を構築できるよう、完全ガイドを提示します。

本講義映像では、会社内部データをsLMに接続する効果的な方法、そしてsLM導入時に発生する各種イシューをどのように解決できるかについての現実的な方策を紹介します。

プログラミング初心者が最も多く選ぶ言語、Pythonの核心を素早く習得し AIコードツールCursorで直接プログラムを作成してみましょう。

すべてのゲームのルールが変わる — 量子コンピュータが切り拓くビジネスの新次元 単なる技術発展を超え、産業全体のパラダイムを変える量子コンピュータは、すでに未来のビジネス環境を決定づける核心的な変数として浮上しています。量子コンピュータの基本原理から、金融、製薬、セキュリティなど全産業にわたる革新事例、そしてグローバルテック企業の戦略的な動きまで、巨大な技術変化の流れを洞察力を持って分析します。複雑な物理学の知識がなくても「量子リテラシー」を身につけたい実務家へ、未来型の人材へと生まれ変わるための最も確かなロードマップを提示します。

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。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

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。

チャットに最適化されたLLMで分類・ルーティング・ガードレールを行うと、文字列が返ってきて、その文字列を再度パースする必要があります。そこには幻覚や型の逸脱、数秒の遅延、出力トークンのコストが伴います。 この講義では、TypeSafe初のSystem OneモデルであるJevを軸に、状態（state）を入力すると、スキーマ内の型付きの判断とキャリブレーション済みの確率が出力される構造を扱います。モデルは文字列を生成しません。並列サンプリングとRLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）がなぜ判断を高速化するのか、Choice・Score・Noulを1つのリクエストにどう組み合わせるのか、そして構造化できる判断はJevに任せ、自由記述はLLMに任せるハイブリッドまで、概念とコードで整理します。

"ディープラーニングのコードは動くのに、論文の数式はどうしてこんなに馴染みがないのだろう？" AIを勉強していると、ある瞬間、数式の壁にぶつかります。その壁の正体を遡ってみると、結局、最も基礎的な数学の言語をしっかりと固めていないことに突き当たります。 この講義は、集合という言語から始まり、方程式、関数、数列、指数・対数、三角関数まで、18講にわたって核心的な概念だけを選んで解説していきます。公式を暗記させることはしません。AIの文脈がどこにつながるのかを簡潔に示しつつ、この講義の主な目的は一つです。それは、その後の線形代数、微積分学、確率統計を学ぶ際に揺るがない土台を作ることです。 「スミンジョンウム（数民正音）」シリーズの第1弾として、残りの3編をしっかりと消化するための共通言語を、この講義で作り上げます。

LLMの限界？ シリコンバレーの現場で経験したRAGの試行錯誤と運用ノウハウをもとに、実践的な問題解決法をお伝えします。

エージェントの概念から実践までを一度に？！OpenClawベースで完成させる、途切れのない統合カリキュラム。（Mac推奨）

「毎日のメールや資料作成に追われる日々はもう終わりです。30年のクリエイティブ経験を持つプロが、ChatGPTを使って1日2時間の余白を生み出し、副業や学びに投資できる人生へと再設計する実践的なメソッドを伝授します。」毎日のメール作成や資料作成に追われていませんか？30年のクリエイティブ経験を持つプロが、ChatGPTを使って業務時間を大幅に短縮し、1日2時間の自由な時間を生み出す方法を伝授します。難しい専門知識は不要。AIを"思考のパートナー"として使いこなし、40代からの人生後半戦を軽やかに、豊かに生きるための実践スキルを体系的に学びましょう。