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。

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。

溢れる技術トレンド、何が本当に重要なのか迷っていませんか？ガートナー、マイクロソフトなどグローバルレポートを分析し、2026年を貫く10の核心技術(マルチエージェント、フィジカルAI、AIセキュリティなど)をわかりやすく整理します。

「自分のアイデアがお金になる？AIでの収益化、本当に可能なの？」 毎日同じ給料で、息苦しさを感じていませんか？頭の中にひらめくアイデアはあるけれど、いざ始めようとすると何から手をつければいいか分からず途方に暮れていませんか？「AI」がトレンドだとは聞くけれど、コンピュータに詳しくない自分には、まるで遠い国の話のように聞こえていませんか？ もし、コーディングが一行もできなくても、マーケティングの経験がなくても、あなたのアイデアを「売れるデジタル商品」に変え、さらにはあなたが眠っている間にもお金が入ってくるシステムを作れるとしたらどうでしょうか？ この講義は、まさにその「方法」を教える実践ガイドです。

「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。

[工学的直感のシステム化および知能型問題解決手法ロードマップ] 1. 序論：問題解決パラダイムの転換（Problem Architectの誕生） 現代産業の複雑性は、個々のエンジニアの認知的能力を超える水準に達しており、これは単なる事後対応的な修理である「トラブルシューティング」の限界を明確に示しています。数万個の変数が絡み合う製造およびR&Dの現場で有意義な解決策を導き出すためには、発生した問題を解決することを超え、問題の発生構造自体を設計段階で消滅させる「問題アーキテクト（Problem Architect）」への進化が不可欠です。 本マスタークラスでは、40年の工学的直感を最先端の人工知能技術と結合し、不確実性を工学的必然性へと転換する具体的な知能型問題解決技法を提示します。 2. 段階別知能型問題解決技法（The Methodology） ① データ駆動型の因果関係究明技法：DMAIC 4.0 シックスシグマの正統な手法であるDefine（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Improve（改善）、Control（管理）を、現代的な人工知能の演算能力と結合して高度化します。 主要工程入力変数（Key Process Input Variable, KPIV）の選別：AIアルゴリズムを活用し、数千個の変数の中から相関関係ではなく実質的な因果関係を持つ核心因子を抽出します。 統計的正合性の確保：工程能力指数（Process Capability Index, Cpk）1.33以上の能力をデータで立証し、「偶然の良品」ではなく「統計的必然性による無欠陥」を実現する分析プロセスを確立します。 ② 仮想検証およびリードタイム短縮技法：Zero-Trial戦略 物理的な試行錯誤を最小限に抑えるため、現実の工程をデジタル空間に完全に複製したデジタルツイン（Digital Twin）環境での検証技法を導入します。 無コスト限界テスト：実際の生産ラインの中断や試作品の破壊なしに、仮想環境で数万回のシミュレーションを行い、最適の工程条件を導き出します。 マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）ベースのRCA：検索、推論、交差検証を同時に行う多数のAIエージェントを投入し、根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）に要するリードタイムを革新的に短縮する「時間のレバレッジ」技法を適用します。 ③ 論理的思考および知識資産化技法：ピラミッド叙事およびナレッジグラフ 現場の解決経験が個人の記憶に留まらず、組織全体の知能として拡散するようにする知識構造化技法です。 ピラミッド原則およびSCQAフレームワーク：バーバラ・ミントのピラミッド原則とSituation（状況）、Complication（展開）、Question（質問）、Answer（回答）構造を結合し、複雑な技術的懸案を経営陣が即座に受容できる論理的叙事として再構成します。 ナレッジグラフ（Knowledge Graph）の構築：断片化された技術報告書や図面データを、リアルタイム推論が可能なグラフ構造に変換します。これにより、特定の地点の問題解決事例が全世界の生産拠点へと即座に伝播（横展開、Yokoten）される組織的学習システムを構築します。 ④ 透明性ベースの意思決定支援技法：説明可能なAI（XAI） 人工知能の結果値を盲目的に受け入れるのではなく、工学的論理に基づいて検証する技法です。 思考の連鎖（Chain of Thought）の可視化：AIが最終結論に達するまでの段階的な論理展開過程を透明に公開（Glass Box）することで、意思決定の根拠を確保します。 人間中心のガバナンス（Human-in-the-Loop）：AIは最適の代替案を提案する副操縦士（Co-pilot）の役割を担い、最終的なトリガーは人間の工学的洞察と倫理的判断によって承認されるよう設計します。 3. 人間中心の認知的主権確保技法 システムの自動化率が高まるほど、それを運用する人間の認知能力の低下を防ぐための能動的な対応技法が求められます。 サンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：業務の全過程をAIに委ねるのではなく、文脈設計（Top Bun）と最終的な価値判断（Bottom Bun）を人間が先制的に占有することで、認知的麻痺を防ぐ構造的な作業技法を適用します。 RQTDW学習プロトコル：読む（Read）、質問する（Question）、矛盾を直視する（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務プロセスに強制し、情報の単純な受容を拒否して知識を脳に能動的に内面化させます。 意図的な認知的摩擦（Cognitive Friction）：AIが提供する過度にスムーズな回答に対して批判的な距離を保つため、批評エージェント（Critique Agent）を活用した対抗的な検証過程を経ます。 4. 実戦適用：問題消滅（Designing Out）のための超格差リーダーシップ 問題解決の究極的な成熟度は、発生した問題をうまく解決することではなく、問題が発生し得ないシステム構造を設計（Designing Out）することにあります。 データインフラおよび自律運用設計：リアルタイムのデータ収集からフィードバックループに基づく補正までつながる自律運用体系を構築し、ヒューマンエラーの介入の可能性を遮断します。 組織的知能（Organizational Intelligence）化：個人の熟練したノウハウを標準化されたアルゴリズムとナレッジグラフに変換し、組織全体の上方平準化された問題解決能力を確保します。 5. 結論：工学的厳密さが完成させる未来の競争力 知能は人工知能技術から発現しますが、その知能を閉じ込め、目的に合わせて作動させる器は、厳密で精巧な工学的問題解決技法だけです。 本マスタークラスは、僥倖や確率に頼る技術導入から脱却し、データと論理でシステムを完全に掌握する「真のAIアーキテクト」へと生まれ変わる道を提示します。技術を支配し、問題を消滅させる超知能型の操舵手としての地位を確立されることを願っています。

ChatGPTを活用して、初心者でも誰でも2024年度予備創業パッケージに申請できるように、事業計画書を作成するノウハウを盛り込んだ講義を意欲的に準備しました。

土地確保の段階から最終的な投資決定に至るまで、不動産開発の全過程で必ずチェックすべき必須妥当性項目を実務的な観点から整理します。各段階別のリスク要因を体系的に分類し、これらを分析して事業の実質的な収益性と実現可能性を診断する方法を提示します。これにより、事業の本質的な価値を見抜き、最適な事業推進の方向性を導き出すことができる分析能力の内在化に焦点を当てました。

企業の持続的成長のための新事業開発の重要性を把握し、国内外の成功事例から学ぶ新事業発掘及び管理戦略を策定することができます。

[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。

AI技術とUXデザインが結合するAX時代、プロダクトチームはどのような戦略で顧客体験を設計すべきでしょうか？ 17年キャリアの大企業責任研究員であり、HCI博士出身の知識共有者が最新トレンドと活用事例、研究結果に基づいてお教えします。

ChatGPTでどこまでできる？シリーズ、 株式自動売買アプリケーションとウェブ投資レポートの作成！

<プロンプトエンジニアリング> 著者直伝の講義です。 ChatGPT、Bing、Bard、HyperCLOVA Xなどを自由自在に使いこなしてみましょう。

人工知能が初めての方の目線に合わせたAI入門講座！データから生成AIまで、核心となる概念を分かりやすく整理しました。AIを作るのではなく、問いを投げかけ説明できるレベルの実務的な理解を目指します。

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デジタルマネーの標準を読み解く — ステーブルコインが切り拓く金融の新たな秩序 不確実なデジタル資産市場の中でも、唯一「実際のお金のように」機能するステーブルコインは、すでにグローバル金融インフラの中核として浮上しています。デジタル経済のパラダイムシフトを最前線で理解したい実務家に向けて、必要な必須知識を凝縮して提供します。

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AIを使っていながら、まだ毎回新しくプロンプトを打ち込んでいますか？ コードは生成されるものの、チーム単位の自動化やシステム化はできていないのではありませんか？ この講義は、Claude Codeを単なる「対話ツール」として学ぶ過程ではありません。 Agent、Sub-agent、Agent Teams、Memory、Hooksを活用し、AIをシステムとして設計する方法を学ぶ過程です。

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AI、ついに身体を持つ - ロボット時代、私の生存戦略は？ フィジカルAIは単なるロボットではありません。人工知能、ロボット工学、エネルギー技術の大融合が生み出した経済パラダイムの転換です。本コースでは、フィジカルAIの登場背景からグローバル・ビッグテックの戦略、ハードウェア主権、そしてロボット税、ベーシックインカム、グローバルな不平等といった未来社会の課題まで、多様な視点で確認することができます。

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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。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。