AIマスターブートキャンプ：ゼロからエージェントアーキテクトへ
5回の集中型ブートキャンプで、初心者からAIエージェントアーキテクトへと変身するためのカリキュラム。プロンプトエンジニアリングの『BRIC』フレームワーク、読解力とバズるコピーライティングのコンテンツ加速、ExcelやPowerPointでの業務自動化、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について学びます。
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。
レッスン 共 5 课时 · 预计 20.0h
レッスン
Lesson
This lesson teaches you to optimize AI performance by matching specific tasks to the right model architecture and using the BRIC framework to provide essential structural context. You will also learn how to use few-shot prompting to refine the AI's output style, ensuring your results are both accurate and tailored to your professional needs.
This lesson introduces the Content Alchemy Framework, a methodology for rapidly transforming dense information into strategic intelligence by prioritizing high-speed synthesis and human-centric stylization. Students learn to move beyond passive reading by using the Info Juicer process and recursive prompting to extract actionable insights while maintaining a unique, professional voice.
This lesson explores the shift from manual, syntax-heavy office tasks to intent-based productivity, where AI acts as a translator for complex Excel formulas and automated slide deck creation. By adopting an architectural mindset, you will learn to leverage natural language to direct AI agents, allowing you to focus on high-level business logic and strategic storytelling rather than technical execution.
This lesson introduces Retrieval-Augmented Generation (RAG) as a method to eliminate AI hallucinations by grounding responses in your own curated documents rather than relying on internal training data. You will learn how to transition from prompt engineering to source engineering using tools like NotebookLM to build a reliable, verifiable "Second Brain" for personal and enterprise knowledge management.
This lesson explores the transition from passive chatbots to autonomous agents by integrating planning, memory, and tool-based execution into a recursive workflow. Students will learn how to design multi-step processes that enable AI to interact with real-world data and self-correct through sequential logic.