あなたは指示するだけ、仕事はAIがやります：Google Opal 業務自動化システム

ビッグデータ分析記事の資格を取得するための完璧なロードマップ！ データ分析初心者から専門家まで合格するための体系的な学習コースを提供します。

毎回新しいウィンドウを開き、コピーして、メッセンジャーに貼り付ける作業 —— 今日で終わりにしましょう！ 自ら動く自分だけのAI秘書、OpenClaw実践コース

話せばAIが直接行います！ ファイル、報告書、メールまで。コーディングなしで完全自動化するClaude Cowork実践講座！

コード一行も知らなくても大丈夫です。 これからはAIと「対話」しながら開発するバイブコーディングの時代です。

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AIは人に取って代わることはできないでしょう。 しかし、「AIを活用するあなた」が、活用できないすべての人に取って代わることになります。

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Python入門者から脱却し、Python実務のスペシャリストへとアップグレードするカリキュラム！ Pythonを活用したデータ分析やデータ視覚化について学び、実践プロジェクトを通じて業務への活用力を高めましょう。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

AIを実際の業務に適用可能なプロンプト活用法と、AX（AIトランスフォーメーション）組織の構築戦略を学びます。 ワークフロー単位の体系的なアプローチで反復業務を自動化し、即座に現場へ適用できる実務中心の業務自動化ソリューションを完成させます。

CopilotとAgentの違いを正しく理解し、プロンプトコーチ・翻訳・社内規定Agentなど、自分の業務ですぐに使えるAgentを実際に作成してみます。反復作業、文書整理、会議管理など、時間を奪う課題を非専門家でも作成可能なカスタマイズAgentで解決し、業務効率を最大化します。

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AI活用能力が給料を決定します。 毎日行っていた退屈な反復業務、これからはAIに任せてください。 '業務自動化のほぼすべて'は、コーディングの知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を勝手に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な書類作業やデータ整理から解放され、他人より一歩先を行く'AI仕事ができる人'へと生まれ変わるでしょう。

クリック一つでAI業務自動化＋副収入創出！！！ 業務自動化の決定版「Make」、複雑な設定や機能のせいで始めるのをためらっていませんでしたか？ 初心者でも簡単に進められるステップバイステップの講義で、夢に見た自動化を自ら実現してみてください。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

必要不可欠だが存在しない機能のせいで時間を無駄にしている方々のための自動化Online Classesです。 チャットルームに定期メッセージを予約すること、共有したOneDriveファイルやチームチャンネルのファイルが作成/修正/削除された時に通知を受け取ること、Plannerに作業が作成されたり完了したりした時に通知を受け取ること、自分に作業が割り当てられたら自分のOutlookスケジュールを作成することを通じて、シンプルだが繰り返し行われ、自分の時間とエネルギーを使わなければならない業務を自動化します。

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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自動化、何から始めればいいか分からず悩んでいませんか？ この講義では、Google Opalを利用して非専門家でも理解できる方法でAI自動化を解説します。 難しい理論よりも、実際に活用できる自動化の事例を中心に、 反復業務を減らし生産性を高める方法をお教えします。 AIを「ただ聞くだけの技術」から 「自ら活用する道具」に変えたい方のための講義です。

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生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなしてくれるCursorと、機能を拡張してくれるMCPで先んじる方法！

コンピューターサイエンスを基盤とする経験豊富な開発者が、最新のAI技術スタックへと転換するための実務中心のカリキュラムです。LLMベースのアプリケーション設計から実装まで、既存のソフトウェア工学の知識を活用してAIソリューションの導入戦略を樹立します。伝統的な開発経験と現代のAI技術を融合させ、キャリアを再構築します。

Codexを活用し、ビジネス企画、ホームページ制作、マーケティング資料、業務整理、メール自動化までを繋げる実務型講座です。開発者でなくてもAIに仕事を任せ、成果物をブラッシュアップする方法を習得できるよう、Notion、Linear、Figma、Google Workspaceを実際の業務フローに沿って扱います。

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OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。