大学生・専門学生｜月4回・90分 × 12か月（全48回）
AIキャリア
業務自動化・AIエージェント・RAGアプリ開発を実務レベルで。G検定対策と就活ポートフォリオまで。
1年後にできるようになること
- 業務自動化とAIエージェントを設計・実装できる
- RAGアプリを開発し、評価・セキュリティまで説明できる
- G検定対策と就活で語れるポートフォリオを完成させる
使用ツール：ChatGPT / Claude / Gemini、Python、SQL、Google Apps Script、Zapier・Make等のノーコード自動化、AI API、ベクトルDB、GitHub
カリキュラム（全48回）
スキルテストの結果で、入門は1か月目・中級は5か月目・上級は9か月目からスタートします（それより前のレッスンも復習として受講できます）。
STEP 1 AIを知る
1か月目 生成AIの基礎とルール
- 1LLMのしくみと限界
- 2大学のAIポリシーとレポート
- 3情報漏えいと契約・規約
- 4主要ツールの使い分け
STEP 1 AIを知る
2か月目 プロンプト設計と知的生産
- 1構造化プロンプト
- 2リサーチと論文読解
- 3資料・スライド作成
- 4プロンプトライブラリの構築
STEP 1 AIを知る
3か月目 データ分析（Python・SQL）
- 1Python×AIでデータ分析
- 2SQL入門
- 3可視化とダッシュボード
- 4第1回発表会（データ分析） 発表会
STEP 2 AIを使う
4か月目 業務自動化
- 1業務フローの分解
- 2ノーコード自動化
- 3Google Apps Script×AI
- 4自動化の効果測定
STEP 2 AIを使う
5か月目 LLM API開発
- 1API基礎とキー管理
- 2構造化出力とツール呼び出し
- 3Webアプリ化
- 4コストとレート制限
STEP 2 AIを使う
6か月目 AIエージェント
- 1エージェントとは
- 2エージェント設計
- 3人の確認ポイント（承認）
- 4第2回発表会（自動化・エージェント） 発表会
STEP 3 AIでつくる
7か月目 RAGアプリ開発
- 1埋め込みとベクトル検索
- 2文書の前処理とチャンク
- 3RAGの評価
- 4引用表示とUI
STEP 3 AIでつくる
8か月目 評価・セキュリティ・運用
- 1プロンプトインジェクション
- 2個人情報・著作権・社内規程
- 3ログとモニタリング
- 4品質評価の設計
STEP 3 AIでつくる
9か月目 開発プロジェクト
- 1課題設定と要件定義
- 2開発
- 3ユーザーテスト
- 4第3回発表会（プロジェクト） 発表会
STEP 4 AIで成果を出す
10か月目 G検定対策
- 1AIの歴史と機械学習の手法
- 2ディープラーニング
- 3法律・倫理・社会実装
- 4模擬試験
STEP 4 AIで成果を出す
11か月目 就活ポートフォリオ
- 1ポートフォリオ設計
- 2GitHub整備と技術記事
- 3面接で語るAI経験
- 4実案件ケーススタディ
STEP 4 AIで成果を出す
12か月目 修了
- 1総復習
- 2最終プロジェクト仕上げ
- 3リハーサル
- 4修了発表会 発表会