AI初心者からエキスパートレベルまでを対象とした一連の動画を公開します。.
特定のレベルをトレーニングすることも、動画1から50まで全てを学習して本格的なAIプロを目指すこともできます。.
レベル50まで、そしてそれ以降も、皆さんが習得すべき特定のツールに関する新しい動画を随時追加していきます。.
レベル1 - AI初心者
第1話～第10話：「私はAIを理解する。」
動画1～10を視聴すると レベルがアンロックされます：AIユーザー🟢
レベル2 - プロンプト
第11話～第20話：「私はAIと適切にコミュニケーションできる。」
動画1～20を視聴すると レベルがアンロックされます：AIパワーユーザー🔵
レベル3 - 職場におけるAIの活用
第21話～第30話：「私はAIを実務に活用できる。」
動画1～30を視聴すると レベルがアンロックされます：AIプロフェッショナル🟣
レベル4 - AIビルダー
第31話～第40話：「私はAIシステムを構築できる。」
動画1～40をご覧ください： レベルアンロック：AIビルダー🟠
レベル5 - AIプロ
第41話～第50話：「私はその裏で何が起こっているのか理解している。」
動画1～50をご覧ください： 🎓 AI PRO - 卒業
レベル1 - AI初心者
第1話～第10話：「私はAIを理解する。」
| エピソード | エピソード | 5分間の動画 |
|---|---|---|
| 1 | AIとは一体何なのか？ |
専門用語を使わずに、AI、生成型AI、LLMについて解説します。AIは「すべてを知っている」のではなく、予測・生成するものであることを説明します。 コース動画へのリンク： https://www.youtube.com/watch?v=L2PQyiOh7qE 記事全文へのリンク： https://www.aiassistantstore.com/blogs/blog/what-actually-is-ai |
| 2 | ChatGPT、Claude、Geminiなど - 違いは何ですか？ |
モデルとAIアプリの違いを解説します。同じ簡単な質問を複数のアシスタントで比較します。「最高のAI」は一つではないことを教えます。 コース動画へのリンク： |
| 3 | 初めての本格的なAIプロンプト | 悪い例：「メールを送ってください」。良い例：目的＋状況＋対象者＋期待される結果。. |
| 4 | 優れたプロンプトを構成する4つの要素 | タスク、コンテキスト、制約、出力について学習します。視聴者にシンプルで再利用可能なフレームワークを提供します。 |
| 5 | AIをGoogleのように扱うのはやめよう | 会話の進め方やフォローアップの指示の仕方を指導します。平均的な最初の回答が、繰り返し練習することでいかに優れた回答へと向上するかを示します。. |
| 6 | AIが時としてでっち上げをする理由 | 幻覚。もっともらしい誤った答えを示す。初日から「重要な事実を確認する」ことを教えます。. |
| 7 | AI知識 vs インターネット検索 | モデルの既存の知識で十分な場合と、最新のウェブ調査／検索が必要な場合について説明します。. |
| 8 | AIに絶対に入れてはいけないもの | パスワード、機密性の高い顧客情報、商業的に機密性の高いデータ、個人情報。データ／プライバシーに関する意識向上を図る。. |
| 9 | AIは見たり、聞いたり、読んだりできる | マルチモーダルAI（画像、スクリーンショット、文書、音声、オーディオ）を紹介します。簡単なスクリーンショット／画像の例を示してください。. |
| 10 | 初心者向けチャレンジ：AIに実際の仕事をさせてみよう | 乱雑なメモ書きをAIが要約、メール、アクションリスト、計画に変換します。エピソード1～9の要約。. |
レベル2 - プロンプト
第11話～第20話：「私はAIと適切にコミュニケーションできる。」
| エピソード | エピソード | 5分間の動画 |
|---|---|---|
| 11 | コンテキストはAIの超能力である | ほぼ文脈情報がない状態と、豊富な背景情報がある状態で、同じ要求内容を示しています。. |
| 12 | AIの例を挙げてください | 例に基づいた指示の仕方を教える。「これと同じようなものをあと3つ書いてください。」というように、漠然とした指示よりも例の方がはるかに効果的に文体をコントロールできることを示す。. |
| 13 | 制約条件で回答を制御する | 長さ、対象読者、読解レベル、除外事項、トーン、締め切り、予算、その他の制約。. |
| 14 | AIにあなたが望むフォーマットを正確に提供させる | 表、箇条書き、チェックリスト、見出し、テンプレート、構造化データ。. |
| 15 | AIに視聴者が誰かを伝える | 同じ技術的な内容を、子供、顧客、営業担当者、エンジニア、そしてCEO向けに分かりやすく解説する。. |
| 16 | 大きな問題を小さな問題に分解する | 「私のビジネス戦略を作成する」というのではなく、調査→アイデア→評価→戦略→行動計画という流れを示します。. |
| 17 | AIに自身の回答を改善させる | 定義された基準に基づいて批判を行い、弱点を特定し、改良版を作成するように指示してください。. |
| 18 | 下書き→批評→改善のループ | あなたの主要な専門的手法の一つを紹介してください：生成、レビュー、検証、改善、最終化。. |
| 19 | 永久に再利用できるプロンプトを作成する | 良い会話を、[顧客] 、 [製品] 、 [目標]などを使って再利用可能なプロンプトテンプレートに変換します。 |
| 20 | 究極のプロンプトチャレンジ | エピソード11～19の内容をすべて活用し、まずはひどい一行の依頼から始めて、徐々にプロフェッショナルな提案へと昇華させていく。. |
レベル3 - AIの活用
第21話～第30話：「私はAIを実務に活用できる。」
| エピソード | エピソード | 5分間の動画 |
|---|---|---|
| 21 | PDFやドキュメントと対話する | 文書をアップロードし、それに関する質問をし、重要な情報を抽出し、必要なアクションを特定します。. |
| 22 | 重要な点を失わずに要約する | 要約、詳細要約、行動、リスクの違いを説明してください。「これを要約してください」という指示がなぜ不適切な場合が多いのかを示してください。. |
| 23 | 乱雑な文書から情報を抽出する | 請求書、レポート、メモ、PDFなどを構造化された表や情報に変換します。. |
| 24 | AI研究を適切に行う方法 | 質問 → 調査計画 → 情報源 → 調査結果 → 検証 → レポート。詳細な調査ツールを紹介します。. |
| 25 | 一つの情報源だけを鵜呑みにしてはいけない | 主張、日付、情報源を比較検討する。矛盾する情報とその調査方法を示す。. |
| 26 | AIを使ってあらゆることをより速く学ぶ | 個別のチューター、学習プラン、クイズ、そして解説セッションを作成します。. |
| 27 | AI + スプレッドシートとデータ | データのアップロード／サンプリング、傾向の把握、質問の提示、要約の計算、視覚化の提案などを行います。. |
| 28 | レポート、メール、プレゼンテーションを作成する | 一つの情報セットを基に、役員向けメール、詳細な報告書、プレゼンテーションの概要を作成します。. |
| 29 | AIで画像を作成する | 被写体、構図、照明、カメラ/スタイル、アスペクト比に関するプロンプトを表示する。一発撮りではなく、試行錯誤の過程を示す。. |
| 30 | AI音声、オーディオ、ビデオ | 音声生成、文字起こし、音楽/オーディオ、AIビデオについて解説します。特定のブランドに深く踏み込むのではなく、小規模なマルチメディアワークフローを一つ作成します。. |
レベル4 - AIビルダー
第31話～第40話：「私はAIシステムを構築できる。」
ここからシリーズの内容は、 AIを使うことから、 AIを使って構築することへと変化します。
| エピソード | エピソード | 5分間の動画 |
|---|---|---|
| 31 | 新規チャットの開始を停止 - AIワークスペースの構築 | プロジェクト／ワークスペースについて説明します。永続ファイル、コンテキスト、会話、指示などが含まれます。最新の製品は、このモデルをますますサポートするようになっています。. |
| 32 | 独自の専門AIアシスタントを構築 | AIに仕事、行動、知識、出力ルールを与えます。カスタムアシスタント/Gemなどを導入します。例えば、Geminiは現在、Gemを再利用可能なカスタマイズ版Geminiとして説明しています。. |
| 33 | 自動化を分かりやすく解説 | トリガー → 条件 → アクション。例：新規問い合わせ → 分析 → 分類 → 回答案の作成 → CRM。. |
| 34 | 自動化の中にAIを組み込む | ワークフロー内でAIが分類、抽出、要約、コンテンツ生成を行う様子を実演します。. |
| 35 | 初めてのノーコードAIワークフローを構築しよう | Zapier、Make、n8nなどのツールを使用した、エンドツーエンドの実用的な自動化。. |
| 36 | AIエージェントとは何ですか? | アシスタント、ワークフロー、エージェントの違い。目標、推論、ツール、行動、記憶、自律性について説明する。. |
| 37 | AIエージェントにツールを与える | 検索、メール、カレンダー、CRM、データベース、ファイル、API。自律性を与える前に、権限について説明してください。. |
| 38 | AIに独自の知識を与えよう | 知識ベースとRAGについて簡単に紹介します。回答を生成する前に、関連する企業情報を取得します。. |
| 39 | コーディングが苦手でもAIを使ってコーディングする方法 | 小さなWebアプリケーション/スクリプトを生成してください。次に、デバッグ、テスト、そして生成されたコードを何も考えずに実行することがなぜ危険なのかを説明してください。. |
| 40 | 構築しよう：あなたの最初のAI従業員 | 最終課題：情報を受け取り、調査・分類し、出力を行い、人間の承認を必要とするシンプルな問い合わせアシスタントを構築する。. |
レベル5 - AIプロ
第41話～第50話：「私はその裏で何が起こっているのか理解している。」
このセクションこそが、あなたのプログラムを 「ChatGPTのクールなプロンプトを10個紹介します」で終わってしまう何千ものコースから際立たせる部分です。
| エピソード | エピソード | 5分間の動画 |
|---|---|---|
| 41 | APIとは何ですか？ | SAN APIをソフトウェア同士の通信として説明してください。基本的なAI APIリクエストを概念的に、または画面上で1つ作成してください。. |
| 42 | トークン、コンテキストウィンドウ、およびAIメモリ | トークン、コンテキスト制限、会話履歴、そしてコンテキストが多いほど必ずしも良いとは限らない理由について説明します。. |
| 43 | 構造化された出力 | AIに文章ではなく、フィールド/データを確実に返させる方法。スキーマ/JSONを紹介し、機械が予測可能な出力を必要とする理由を説明する。. |
| 44 | AIがツールや関数呼び出しをどのように活用するか | ユーザーが質問する → AIがツールを選択する → ツールが実行される → 結果が返される → AIが応答する。これはエージェントを理解する上で非常に重要です。. |
| 45 | AIを外部世界と接続する | コネクタ、統合、および MCP などのプロトコルについて概念的に説明します。AI がツールやデータへの制御されたアクセスを取得すること。. |
| 46 | 適切なAIモデルの選択 | スピード、インテリジェンス、コスト、コンテキスト、マルチモーダル機能、専門モデル。ブランドへの忠誠心ではなく、選択の重要性を教える。. |
| 47 | 専門家がAIをテストする方法 | 評価機能を導入します。AIワークフローを展開する前に、テスト問題、期待される動作、失敗事例、およびスコアを作成します。. |
| 48 | AIセキュリティ：迅速なインジェクションとデータ漏洩 | ビジネスシステムに接続されたAIが新たなリスクを生み出す理由を示します。権限、信頼できないコンテンツ、承認、最小アクセス権限などがその例です。. |
| 49 | 人間＋AIが盲目的な自動化に勝つ | ヒューマン・イン・ザ・ループ・システム、信頼度閾値、エスカレーション、監査証跡、責任、そしてAIが意思決定を行うべきでない場合。. |
| 50 | 独自のAIオペレーティングシステムを構築しよう | 最終段階：実際のプロセスを特定する → モデルを選択する → コンテキスト/知識を作成する → プロンプト → ツール → 自動化 → 検証 → 人間の承認 → 結果を測定する。. |
あなたのトレーニングはまだ始まったばかりです。.
50話以降も続きます….