コース概要
📚 コンテンツ概要
初心者からAIエージェントアーキテクトへと変貌させる5セッションの集中型ブートキャンプ。カリキュラムはプロンプトエンジニアリングの「BRIC」フレームワーク、読解とバズるコピーライティングのコンテンツ加速、ExcelおよびPowerPoint向けの業務自動化、RAG（検索拡張生成）を活用した「第二の脳」の構築、そして自律的なデジタル従業員の創出を網羅。
基本的なプロンプトエンジニアリングから複雑な業務ワークフローを自動化する自律エージェントの展開まで、AIのマスターを目指す包括的ガイド。
🎯 学習目標
- プロンプトエンジニアリングの熟達：BRICフレームワーク、ツール選択戦略、および少数例提示（Few-Shot Prompting）など高度な技術を活用し、汎用的なAI出力を排除。
- コンテンツ加速：「コンテンツアルケミー」を習得し、濃密なドキュメントを即座に要約し、スタイルDNA抽出によってバズりやすい人間らしいコピーライティングを生成。
- 業務自動化：AIを活用して複雑なExcel数式や完全なPowerPointプレゼンテーションを数分で生成することで、手作業の煩わしさを解消。
- 知識管理：RAG技術を用いて「第二の脳」を構築し、幻覚を防止し、プライベートデータを安全にクエリ可能な形で活用。
- エージェントアーキテクチャ：マルチステップのワークフローを実行し、リアルタイムウェブと対話可能な自律的な「デジタル従業員」を設計・構築・展開。
🔹 1レッスン：基礎と「魔法の呪文」
概要：AIマスタリー・ブートキャンプへようこそ。ここでは初心者が陥りがちな「ゴミを投入すればゴミが出てくる（Garbage In, Garbage Out）」という障壁を解体します。このセッションでは、大規模言語モデル（LLM）と効果的にやり取りするための重要なメンタルモデルを確立します。まず、「ツール選択戦略」を定義し、論理処理には推論モデル（例：DeepSeek-R1）、大量の読み込みが必要な場合は長文対応モデル（例：Claude）、日常業務には万能モデル（例：ChatGPT-4o）を適切に使い分ける方法を学びます。その後、カリキュラムの基盤となるBRICフレームワーク（背景、役割、指示、制約）を紹介。この普遍的な公式により、曖昧な依頼を明確な工学的命令に変換します。さらに、「少数例提示」による個人の書き風を再現する技法と、「思考の道筋」（Chain of Thought）を用いて、AIがその思考過程を示させることで、精度を向上させます。最後に実践演習として、高次元感情知能（EQ）を要する敏感な拒否メールをBRICを使って作成します。これらの「魔法の呪文」をマスターすることで、次のセッションでこれらプロンプトを活用し、読解スピードとバズるコンテンツ制作を強化できる土台が整います。
学習成果：
- タスクの性質に応じて、適切なAIモデルタイプ（推論型／長文対応型／万能型）を選定する戦略を身につける。
- 「背景・役割・指示・制約」からなるBRICフレームワークを活用し、汎用的な返答を排除する正確なプロンプト構造を実装。
- 少数例提示（Few-Shot Prompting）を用いて、特定のトーンや文体を模倣するようにAIを訓練。
- 思考の道筋（Chain of Thought）プロンプトを活用し、複雑な論理的推論タスクにおける正確性を向上。
- ブリック構造を活用して、高次元感情知能（EQ）を備えたプロフェッショナルなメールを作成し、構造化されたコミュニケーションの習得を証明。
🔹 2レッスン：コンテンツアルケミー（読解・執筆加速）
概要：第1セッションで習得した「BRIC」フレームワークとプロンプトエンジニアリングの基礎をもとに、本セッションでは基本的なインタラクションから高負荷の「コンテンツアルケミー」へと進みます。まず「情報ジューサー」として、情報過多の問題に対処。長文対応モデルを活用し、100ページのPDFや1時間以上の会議記録を瞬時に処理。未整理のノイズから構造化された経営要約や戦略的タスクリストへと変換する具体的な抽出プロトコルを学び、重要情報を漏らさないようします。次に、出力側の課題である「バズるコピーライティング」に焦点を当てます。汎用的な文章生成を超えて、先端的なスタイルの模倣を実現。LinkedInやTwitterで高い反応を得た投稿を分解し、「スタイルDNA」——文長、ハック構造、フォーマットの分析——を抽出。これにより、AI検出機（AI radar）を回避する人間らしいコンテンツを生み出します。このスキルを統合した実践ワークフローでは、密度の高い産業レポートをアップロードし、特定の「インフルエンサー風」に仕上げ、3つの高エンゲージメント型ソーシャルメディア投稿へと転換します。このテキスト処理とスタイル移譜の支配は、第3セッションでのエクセルの構造化データ環境およびパワーポイントのビジュアルデザインへの応用のための基礎を築きます。
学習成果：
- 長文対応モデルを活用して、長編ドキュメント（PDF/会議記録）を行動可能なタスクに要約する「情報ジューサー」ワークフローを習得。
- 高評価コンテンツを解析し、ロボットっぽいトーンを排除する再利用可能な「スタイルDNA」プロンプトを生成する方法を学ぶ。
- 技術的産業レポートを、魅力的で人間らしいソーシャルメディア投稿に変換するエンドツーエンドの「コンテンツアルケミー」ループを実行。
🔹 3レッスン：職場パワーアップ（エクセル＆パワーポイント自動化）
概要：第2セッションで習得したテキストのアルケミー（読解・執筆加速）の習得を基盤に、第3セッションでは現代職場の構造的柱である「データ分析」と「ビジュアルプレゼンテーション」に焦点を当てます。前回はテキストの消化と生成に注力しましたが、本モジュールでは企業生活における最大の時間泥棒である「グリッド」と「スライド」に挑戦します。まず「エクセル・サバイバー」で、VLOOKUPや複雑なネストIF関数の構文を暗記する必要はもうありません。代わりに、自然言語プロンプトを使ってエラーのない数式を生成し、ピボットテーブルの作成を即座に導く方法を学びます。次に「パワーポイント・ターミネーター」へ移行。単一文のアイデアから「フルデッキ」の構成へと進み、GammaやCopilotなどのAIネイティブデザインツールを活用します。中心となるディープダイブでは、これらのスキルを統合し、迅速なワークフローを構築：原始データの分析から洞察を抽出し、すぐに視覚的に洗練された10スライドのプレゼンテーションに変換します。この「職場パワーアップ」により、個人の効率が飛躍的に向上しますが、同時に重大な限界も浮き彫りになります：AIは速いですが、依然としてあなたの個別のプライベート文書や企業知識にはアクセスできません。このギャップが第4セッションの出発点となり、RAG技術による「第二の脳」の構築でコンテキスト問題を解決します。
学習成果：
- 自然言語の要求を、複雑なエクセル構文（VLOOKUP、IF、マクロ含む）に変換し、手動の数式コーディングを排除。
- GammaやCopilotのようなAI駆動のプレゼンテーションツールを活用し、単一のプロンプトから構造的アウトラインと完全にデザインされたスライドデッキを生成。
- 原始データ分析からプロフェッショナルなクライアント向けプレゼンテーションへの統合ワークフローを10分以内に実行。
- 一般的なAIモデルがプライベートデータのセキュリティに関して抱える限界を認識し、ローカル知識ベースへの移行準備。
🔹 4レッスン：あなたの第二の脳を構築する（個人知識ベース）
概要：第3セッションで出力の自動化（エクセル／パワーポイント）に焦点を当てましたが、本セッションでは一般のAIの致命的な欠陥である「幻覚（Hallucination）」問題に取り組みます。これは、プライベートなコンテキストが不足しているため発生します。本セッションでは、一般のLLMを個人的な「第二の脳」に変える技術である検索拡張生成（RAG） を紹介します。RAGを「閉じた教科書試験」（推測）から「開かれた教科書試験」（自らの資料を参照）へとモデルの動作モードを変えることで、事前に回答する前にあなたの特定ドキュメントを参照するようにします。コアモジュールでは「NotebookLMのマスター」を紹介。会議記録や電子書籍まで膨大なデータセットをインプットし、即座に引用を生成したり、音声学習ポッドキャストを作成する方法を実演します。さらに企業用途への拡張も視野に入れ、CozeやDifyなどのプラットフォームを用いて、会社製品マニュアルのみを学習素材として使用する24時間稼働のカスタマーサポートボットの構築をイメージします。セッションの最終段階では「仮想面接官」の演習に取り組み、履歴書を入力して就職面接をシミュレーション。これにより、第5セッションでこの知識を持つ脳に「行動」能力を与えるための基礎が整えられます。
学習成果：
- 検索拡張生成（RAG）を定義し、「開かれた教科書試験」方式がAIの幻覚をどのように排除するかを説明。
- Google NotebookLMをマスターし、静的ノートやPDFをインタラクティブでクエリ可能なデータベースおよび音声ポッドキャストに変換。
- アップロードされた製品マニュアルのみに基づいて回答する企業カスタマーサポートボットの論理フローを設計。
- 履歴書とポートフォリオを知識ベースにインプットし、個人向け「仮想面接官」ボットを成功裏に構築。
🔹 5レッスン：デジタル従業員を雇う（エージェントとワークフロー）
概要：第4セッションでは、プライベートデータを供給することで「第二の脳」を構築しました。本最終セッションでは、単なる受動的なチャットボットに「相談」するのではなく、積極的な「デジタル従業員」を「雇う」という究極の飛躍を果たします。まず、自律エージェントのアーキテクチャを定義し、プラグインを追加することで、LLMが「手と目」を持ち、リアルタイムウェブをブラウズしたり、画像を生成したり、外部APIと連携したりできるようになることを説明。核心講義では「ワークフロー自動化」に焦点を当て、単一ターンのプロンプトではなく、順次タスクチェーンを設計することに移行します。例えば「ニュース監視 → 要約 → 草案作成 → 画像取得 → 投稿」といった複雑なワークフローを分解し、人間の介入なしにAIがマルチステップの論理を実行できることを示します。最後に、ノーコードプラットフォーム（例：Coze）を用いた「展開」について学び、学生が自分のボットをWhatsAppやDiscordに公開する方法を指導します。セッションは「最終課題」で締めくくり、学生は機能するエージェント（例：「夕食決定マシン」）をリリースし、ライブリンクを共有。これにより、初心者から「エージェントアーキテクト」への正式な卒業が達成されます。
学習成果：
- 受動的なAIチャットボットと、プラグインを搭載したアクティブな自律エージェントの違いを明確に理解。
- 内容監視・生成など複雑なタスクを自動化するマルチステップワークフロー（チェーン）を設計・実装。
- 検索や画像生成などの外部ツールを統合し、AIにリアルタイムの相互作用能力を付与。
- メッセージングプラットフォーム（WhatsApp/ Discord）またはウェブインターフェースに機能する「デジタル従業員」を展開。
- 最終的なライブエージェントプロジェクトを提示し、「ゼロからエージェントアーキテクト」認定を完了。