01
自分で確かめる
自然で自信のある回答でも、重要な情報は一次資料や原典で確認します。
THE FOUNDATION
使う前に、
大切にしたい3つのこと。
AIの便利さを活かすために、講座全体を通じてこの3つを繰り返し確認します。
02
情報を守る
個人情報、機密情報、認証情報は入力しない。組織のルールも確認します。
03
小さく試す
影響の小さい題材から始め、使う前と後を比べながら学びを深めます。
LEARNING PATH
知る。試す。深める。
順番に進めると、知識と実践が自然につながります。
LATEST UPDATE
ローカルLLMの実力を、
回答と生成物で比較。
天安門事件と安倍元総理暗殺事件について、学習済み知識のみ・検索ありの回答と評価を比較。ゲーム課題では、生成プロンプトと生成物をそのまま掲載しています。
ローカルLLM比較を見る →
ローカルLLMは、検索して保存までできる？
8モデル・13条件の実行結果を掲載。検索結果の原文、内容の評価、検索時間、ファイル保存の成否と、Codexの参考出力を確認できます。
比較記事を読む →ループ・グラフとトークン消費
第9章にグラフエンジニアリングを追加し、ループ、複数LLMノード、並列化、再試行によるトークン消費と費用の考え方を整理しました。
第9章を読む →OWASP・MCP・トークン資料を更新
OWASPの2026年版、MCP 2026-07-28版、OpenAIのTokenizer・Usage APIと照合し、第4・5・8・9章を更新しました。
全講座を見る →CURRICULUM
あなたの現在地から、
学びを選べます。
各章は「知る」だけで終わらず、小さな演習と振り返りを通して、次の行動につながる構成です。
CHAPTER 00
STARTはじめの一歩：AIを知り、安全に試す
AIと生成AIの違い、AIの得意分野と利用時の注意点を知り、安心して最初の質問を試します。
本文を読む →CHAPTER 01
BASICS生成AI基礎：質問と回答の基本
目的から質問を組み立て、Markdownを使った構造化プロンプトと回答の確認方法を学びます。
本文を読む →CHAPTER 02
PRACTICE日常・業務で安全にAIを活用する
日常や業務の作業を分解し、情報を分類して、小さく安全にAI活用を試します。
本文を読む →CHAPTER 03
CREATIVE制作のための生成AI
文章、画像、動画、音声の制作工程で、条件の伝え方と権利・誤認への配慮を学びます。
本文を読む →CHAPTER 04
BUILDAIを活用したプログラミング
仕様づくり、試作、テスト、セキュリティ、知的財産まで、AI支援開発の確認点を整理します。
本文を読む →CHAPTER 05
UNDERSTAND生成AI・LLMと機械学習のしくみ
LLM、Transformer、ハルシネーション、RAG、ファインチューニングの関係を学びます。
本文を読む →CHAPTER 06
GOVERN組織へのAI導入と業務活用
目的、データ、責任、評価、ルールを整理し、組織でAIを監査可能に運用する考え方を学びます。
本文を読む →CHAPTER 07
LOCALローカルAI・ローカルLLM・オープンウェイトの基礎：実行環境・評価・注意点
用語、実行ソフトウェア、ハードウェア、性能評価、データ処理と通信の確認点を学びます。
本文を読む →CHAPTER 08
CONNECTAIエージェントとMCP：外部ツール連携の利便性・危険性・作成方法
MCPの構造、外部ツール連携の利便性と危険性、読み取り専用サーバーの作成・試験方法を学びます。
本文を読む →CHAPTER 09
DESIGNAIエージェント設計：プロンプト・コンテキスト・ハーネス・ループ・グラフと人間の関与
5つのエンジニアリング領域を整理し、ループとグラフ、トークン消費、HITL・HOTL・HOOTLによる人間の関与を考えます。
本文を読む →CHAPTER 0 HIGHLIGHT
最初の一歩は、
「任せすぎない」ことから。
AIは、文章の整理、アイデア出し、言い換えなどの下書きに役立ちます。一方で、もっともらしい誤りや古い情報、偏りを含むことがあります。
0章の本文を読む →AIの得意分野と利用時の注意点
得意整理する・広げる・整える
注意事実性・最新性・文脈・偏り
人が担う判断する・確認する・責任を持つ
SAFE USE
安心して学ぶための、
3つの約束。
- 1
入力してはいけない情報を知る
個人情報、機密情報、認証情報、許可のない資料は入力しません。
- 2
大事な情報は確かめる
制度・医療・法律・料金などは、公式情報や専門家にも確認します。
- 3
人を傷つける使い方をしない
なりすまし、差別、権利侵害につながる使い方を避けます。