この動画は、AI初心者から上級者まで対応した包括的なAI学習ロードマップを提供する。ChatGPTやClaude等の大規模言語モデルから、画像・動画・音声生成ツール、そして自動化やエージェント構築まで、実践的なアプローチで段階的にスキルアップできる内容となっている。技術的知識は不要で、日常業務の効率化から本格的なツール開発まで、個人のニーズに応じた3つの学習パスが示されている。
はじめに
AIはますます強力になり、私らの日常業務のあらゆる場面に深く織り込まれてきとる。無視しようとする人もおるけど、AIは消えることあらへん。この動画を見とるということは、もうそれは分かってるはずや。AIを学ぶべきかどうかを悩んでるんやなくて、どうやって学ぶかを知りたがってるんやろ。
仕事をもっとスマートにしたいか、新しいアイデアを生み出したいか、ビジネスの一部を自動化したいか、それとも単に時間を取り戻したいか、どれでもこの動画が完全なロードマップを提供してくれるで。
重要な概念、適切なツール、そして明確なステップバイステップのアクションプランを学んでもらう。思ってるより簡単やし、最後までに99%の人より先に進んでることになるで。
でも、AIの世界は圧倒的に感じることもあるのは分かってる。だから本格的に始める前に、ほとんどの人が躓く最大の障壁を整理してみよう。
「私は技術的やない」って？全然問題あらへん。最近のAIツールのほとんどは、技術的やない人向けに作られてるんや。ちょっとでも技術に興味があって、学んで実験する意欲があるなら、この動画をクリックしたということはそうやと思うけど、それだけで十分や。はっきり言うけど、ここでは一切コーディングは必要あらへん。
「変化が速すぎる」って？毎週新しいモデル、新しいアップデート、新しいベンチマークが出てくる。ある日はChatGPTがトップで、次はClaude、その次はGeminiや。でも実際のところ、そのほとんどはただの雑音なんや。
最新リリースを追いかけるんやなくて、一つの堅実なモデルに集中してた方がずっとええで。どうせ1ヶ月以内にみんな横並びになるんやから。本当に重要なのは基礎、コアスキルや。そして、それらは変わらん。
すぐに全部説明していくで。「ツールが多すぎる」って？確かに何千もあるけど、そのほとんどは必要あらへん。実際、必要なことの90%は3つから5つの堅実なツールだけでできるんや。残りは重複してるか、超ニッチなもんばっかりや。このリストを絞り込むのも後で手伝ったるわ。
「AIニュースについていけへん」って？正直、ついていく必要あらへん。俺みたいにAIコンテンツを作ってるんやなければ、全部のヘッドラインをフォローしたり、新しいツールを全部テストしたりする理由はない。もっと大きな絵、根本的なトレンド、そして実際に重要なアップデートを意識する方がええで。
一番簡単な方法は、いくつかの良いニュースレターを購読することや。全部をふるいにかけて、テストする価値があるもんをテストして、ハイライトをまとめるのが仕事の人らのやつをな。業界に特化したものも含めて、たくさんあるで。私らもFuturediaで一つ運営してる。俺は偏ってるかもしれんけど、一番ええと思ってる。でも、この動画の主旨やないけどな。
3つの学習パス
ここには万能の解決策はないけど、ほとんどの人は3つのパスのうちの一つに当てはまる。
パス1は日常の探索者や。複雑なもんを作ろうとはしてへん。ただ生活を楽にしたいだけや。書類を要約したり、もっと明確なメールを書いたり、プレゼンを準備したり、学習を整理したりや。時間を増やして、ストレスを減らしたいんや。
例えば、ChatGPTを使って授業計画を下書きして、異なる学年レベルに合わせて調整する教師や、Notebook LMを使ってノートを整理して試験準備をする学生みたいなもんや。
パス2はパワーユーザーや。もっと速くもっと多くのことをやりたい。コンテンツ作成でも、ブレインストーミングでも、問題解決でもな。
例えば、Perplexityでリサーチして、ChatGPTでスクリプトを書いて、MidjourneyでサムネイルJを作って、RunwayでBロール映像を作って、Sunoで音楽を作って、Dscriptで編集して、n8nで投稿ワークフローを自動化するクリエイターみたいなもんや。
ツールを重ねることで、めちゃくちゃ強力になれるんや。
パス3はビルダーや。もっと深く掘り下げたい。タスクを自動化したり、カスタムツールを作ったり、ビジネスの一部をスケールしたりや。n8n、Make、Cursorみたいなツールを使う。これらを使えば、アプリを繋げて、複雑なタスクを自動化して、強力なシステムを全部コードを書かずに構築できるんや。
サポートチケットを処理するエージェントを作ったり、リード生成を自動化したり、チームが毎週何時間も節約できる内部ツールを構築したりできるで。
はっきりしておくけど、この動画ではノーコードビルダーに焦点を当ててる。ここで話してることは全部アクセスしやすいもんや。
そして素晴らしいのは、あるパスから次のパスに移るのが思ってるより簡単ということや。探索者として始めて、数週間後には本物のツールを構築してるかもしれん。うまくいけば、この動画の助けでな。
核となる概念
ツールに入る前に、いくつかの核となる概念を整理しよう。
人工知能（AI）は大きな傘や。学習、推論、問題解決みたいな人間の知能をシミュレートするように設計されたソフトウェアや。その中に機械学習があって、これはAIシステムが実際にどうやって学ぶかや。データのパターンを見つけて、明示的にプログラムされることなしに時間をかけて改善していく。
それから深層学習があって、これはニューラルネットワークを使う機械学習のサブフィールドや。そして最近、ほとんどの人がAIについて話すときは、通常は生成AIツールのことを指してる。テキスト、画像、動画、音楽、その他のコンテンツを作成できるツールやな。この動画ではそれに焦点を当てる。他のものは文脈を提供するためだけに言及したんや。
そして新しい用語も出てくるけど、文脈の中で説明していくで。
ツールの分類
さあ、ツールについて話そう。この動画の中で最も重要な部分の一つやけど、最も圧倒的に感じる可能性がある部分でもある。
文字通り何千ものAIツールがあるけど、5つの主要カテゴリーに分類できる。LLM、リサーチ、画像、動画、音声や。
それからもう一つのカテゴリーがあって、これは多分あなたが遭遇するAIツールの80%が当てはまるもんや。これらは特化したラッパーで、基盤モデルを使って、その上に素敵なUIと追加機能を構築してるんや。そのセクションでもっと詳しく説明するけど、これを理解すると、AI ツール全体の世界がそれほど圧倒的に感じなくなるで。
すべてのツールを何時間もかけてリサーチする必要はない。代わりに、解決したい問題、時間やエネルギーを食ってるタスクを特定することから始めて、それを助けてくれる最適なツールを探すんや。
膨大な数のケースで、解決策は大規模言語モデルまたはLLMになるで。
大規模言語モデル（LLM）
LLMは、ほとんどの人のAIツールキットの中で最も重要なツールや。たくさんの選択肢があるし、正直言うとどれを使うかはそんなに重要やない。
ChatGPTを選ぶかもしれん、慣れてるから。Geminiを選ぶかもしれん、Googleプロダクトを使ってるから。Claudeを選ぶかもしれん、彼らの哲学が気に入ってるから。Grokを選ぶかもしれん、イーロンのファンやから。Metaを選ぶかもしれん、オープンソースに興味があるから。
みんなちょっとずつ違う強みと雰囲気を持ってるけど、コア機能は非常に似てるし、根本的な概念、特にプロンプトエンジニアリングは全部で共通してるんや。
この動画では、最も広く使われてるからChatGPTを例のほとんどで使うけど、ここで見せるすべてのことは、どのモデルを選んでも適用できるで。
これらのツールは大規模言語モデルまたはLLMと呼ばれるもので動いてる。人間の言語を理解、生成、操作するために大量のテキストデータで訓練されたニューラルネットワークの一種や。
めちゃくちゃ多用途で強力や。コンテンツ作成やリサーチから、コーディング、翻訳、カスタマーサポートなど、あらゆることに使われてる。
ほとんどの人がここから始めるし、それには理由がある。ほぼ全員が、仕事や日常生活でLLMの高い影響力のある使用例を見つけることができるんや。
ChatGPT、Claude、Gemini、Grokを含むこれらのモデルの多くはマルチモーダルでもある。つまり、テキスト以上のものを扱えるということや。画像を分析したり、ビジュアルを説明したり、場合によっては動画や音声を処理したりできる。例えば、Geminiは現在、動画入力の理解で最も優れた一つや。
でもLLMの周りで見かける用語で理解しておくと便利なものがいくつかある。
プロンプトは、モデルに与える指示や入力や。トークンは小さなテキストの塊で、通常は数文字か単語の一部や。LLMは入力と出力を単語やなくトークンで処理する。長さの制限や価格を扱うときにトークンを理解するのは便利で、ほとんどのモデルは使用されたトークン数で課金されるからな。
ハルシネーションは、モデルが何かを作り上げることで、通常は自信を持ってやる。これは頻繁に起こるから、答えが100%正確やと決して仮定したらあかん。重要な出力は常にダブルチェックや。
RAGまたは検索拡張生成。これは、モデルが訓練だけに頼るんやなくて、実際のデータや文書を検索して答えを根拠づけるセットアップや。インターネットを検索して、その情報を使うようなもんやな。
ニューラルネットワークは、LLMを動かしてる根本的なアーキテクチャや。人間の脳が情報を処理する方法にインスパイアされて、データのパターンや関係性を認識するように設計されてるんや。
これらを暗記する必要はない。続けていって、文脈で見ているうちにもっと理解できるようになるで。
ChatGPTの簡単な使用例
ChatGPTを使った簡単な使用例をいくつか紹介しよう。
URLを貼り付けて記事の要約を取得する。ラフなスクリプトをアップロードして、あなたの声を保ちながら文章を引き締めるように頼む。巨大なPDFを投下して、消化しやすい分析を得る。複雑な数学問題を解く。アイデアをブレインストーミングしたり、ライティングを自動化したり、タスクを簡素化したり、リストは延々と続くで。
解決したい問題があるなら、ここから始めや。
ChatGPTができることすべての完全な深堀りが欲しいなら、別の動画を作ってるで。ChatGPTでレベルアップするもう一つの速い方法は、HubSpotが提供してるこの無料のChatGPTリソースバンドルや。
キャリアでChatGPTを活用して先に進んだり、問題を解決したり、時間を節約したりする方法について詳しく説明する合計5つのPDFがある。俺のお気に入りは「ChatGPTで仕事の日をスーパーチャージ」と呼ばれるもんや。
営業とマーケティング、プロジェクト管理、意思決定と問題解決の強化、時間管理と組織化など、様々な業界でChatGPTがどのように使えるかの具体例をカバーしてる。
コツやステップバイステップで説明してくれて、「今日ChatGPTを試す100の方法」というセクションもあって、どんなキャリアでも使えて修正できる100のサンプルプロンプトがある。必ず適用できるのがたくさんあるはずや。
そして、それはバンドルのリソースの一つに過ぎん。説明のリンクを使ってダウンロードしに行ってくれ。この動画のスポンサーをしてくれて、このチャンネルを見てる人らに無料リソースを提供してくれたHubSpotに感謝や。
リサーチツール
次のカテゴリーは技術的にはLLMの上に構築されてるけど、めちゃくちゃ便利で、考え方を助ける方法が独特やから、独自のカテゴリーにする価値がある。
核心では、これらのツールは言語モデルをリアルタイム情報やあなたの個人データソースと組み合わせて、速く検索、要約、統合を助けてくれるんや。
Perplexityはここでの最大手の一つや。RAG（検索拡張生成）を使って、実際のソースに根拠づけられた答えを提供するAI駆動の検索エンジンや。
ChatGPTやClaudeもインターネットを検索できるけど、Perplexityは最初からリサーチに特化するように構築されてて、それがめちゃくちゃ得意やから、チェックする価値があるで。
もう一つの傑出したツールはNotebook LMや。これは俺がこれまで使った中で最も強力なセカンドブレインかもしれん。あなた自身の材料、ノート、PDF、記事、YouTube動画をアップロードして、それらを本当に便利な方法でクエリ、要約、接続してくれるんや。
あなたの個人的な知識ベースを内側から外まで知ってるAIリサーチアシスタントを持ってるみたいなもんや。あなたの文書のどこからでも直接ソースを見つけて配置して、それをどこから得たかを見せてくれる。
学生でも、戦略家でも、研究者でも、ただもっと明確に考えようとしてるだけでも、こういうタイプのツールは情報を処理して適用する方法を本当にアップグレードしてくれるで。
画像生成
画像カテゴリーは爆発的に成長してて、これらのツールが作り出せる品質は正直すごいで。今では、超リアルなシーン、ブランドグラフィック、スタイル化されたイラスト、そして清潔で編集可能なテキストまで、全部一つのプロンプトから作れるんや。
今日のほとんどの画像モデルは拡散と呼ばれるものをベースにしてる。ランダムなノイズのフィールドから始まって、徐々にそのノイズを取り除いて、あなたのプロンプトにマッチする最終画像を明らかにするんや。
異なるツールには異なる強みがある。Midjourneyは、リアリズムと美的品質で俺のお気に入りや。ChatGPTの画像ジェネレーターは、インタラクティブな作成でめちゃくちゃ素晴らしい。画像を生成して、小さな詳細を変更したり、背景を削除したり、新しい要素を追加したり、全部自然言語を使ってできるんや。
Ideogramは、ポスター、ロゴ、UIモックアップみたいな画像内のグラフィックデザインとテキストで特に強い。
はっきりしておくけど、これらのツール全部が全てをかなりうまくできる。でも、あなたの目標によって、他より一つの方があなたに適してるかもしれん。俺がリストした以上にもっとたくさんあるしな。
動画生成
動画は、AIで最も速く動いてる分野の一つで、新しいアップデートが可能なことを絶えず再形成してる。つい最近、GoogleのVeo 2が巨大なアップデートを出して、めちゃくちゃバイラルになった。あなたも多分見たことあるやろ。
単一のプロンプトから、同期された動画、対話、音響効果、感情まで含む完全なシーンを生成できるんや。
「私らは話せる。もう沈黙はない。はい、私らは話せる。」
これは以前なら完全な製作パイプラインが必要やったのに、今では数分で起こる。そして、Luma AI のDream Machineは驚異的な物理学でさらに物事を推し進めた。数ヶ月前には不可能に感じた複雑な動きでシーンを作成できるんや。
他の素晴らしい動画ツールのリストは絶えず成長してる。AI動画を生成する主な方法は2つある。テキストから動画と、画像から動画や。
テキストから動画は、プロンプトを書くだけで完全なシーンを生成する。それから画像から動画は、開始フレーム、終了フレーム、または両方を提供して、モデルがそれからアニメーション化する。これによってもっとコントロールができて、プロンプトを通じてアクションを誘導しながら美学をコントロールできるんや。
リアルモーションを使ってキャラクターをアニメーション化させてくれる追加ツールもある。RunwayのAct One は、あなた自身や他の人の動画をアップロードして、その動きでキャラクターやシーンを駆動できる。
Momoは、映像を想像できるあらゆるスタイルにリスタイルするのがめちゃくちゃ得意や。Topazは創造的に動画をアップスケールして、詳細を再想像しながら品質を向上させる。
ここには遊べる楽しいものがたくさんあって、速く進化してる。多くの人がソーシャルメディアでバイラルになるために使ってるけど、完全なミュージックビデオや大企業のための広告まで作るのにも使われてるで。
音声生成
AI音声にはいくつかの主要分野がある。
テキストから音声は長い道のりを歩んできて、ElevenLabsはここでまだリーダーや。超リアルなナレーション、あなた自身の声のクローン、または異なるアクセントや音調のカスタム音声を生成できる。スクリプトを書いて、音声を選んで、数秒で磨かれたナレーションを生成する。これらの音声は非常に自然で会話的に聞こえる。素晴らしいで。
音楽生成は、ちょっと心を吹き飛ばすカテゴリーや。主にSunoとUdioという主要プレーヤーがいて、テキストプロンプトだけから歌付きの完全な長さの多楽器曲を作ることができるんや。
それから、ChatGPTでできるような音声入力もある。リアルタイムで話しかけて、自然な会話音声で応答してくれる。驚くほど流暢で、めちゃくちゃ役立つアシスタントと前後の会話をしてるみたいや。
そうやろ？
その通り。どれだけ自然に感じられるかはかなりクールやね。たくさんのことを知ってる友達とチャットしてるみたいや。
特に外出中やマルチタスクしてるときは、めちゃくちゃ便利やで。
そして、さらに物事を推し進めて、Google AI Studioみたいなツールは、あなたの音声を聞いて、同時にあなたのスクリーンを見て、あなたが働いている間にリアルタイムのガイダンスや指示をくれるんや。新しいソフトウェアを学ぶときのアシスタントとして使ったことがあるで。
背景はまだそこにある。OK。次に、スクリーンの左上にあるエフェクトコントロールパネルに行って。そこにウルトラキーエフェクトのオプションが見えるはずや。キーカラーオプションの隣にあるスポイトアイコンをクリックして、プログラムモニターの青い背景をクリックして。
特化したラッパー
カバーしたい追加カテゴリーがもう一つある。とりあえず特化したラッパーと呼ぼう。
オンラインで何千ものツールを見るやろうけど、ほとんどは全く新しく見えるけど、実際はChatGPT、Claude、Geminiみたいなファンデーションモデルの上に構築されたカスタムインターフェースに過ぎん。
メールを書いたり、履歴書を修正したり、PDFをレビューしたり、マーケティングコピーを生成したりみたいな非常に特定の使用例のために設計されてるんや。そして通常は、きれいなUI、いくつかのガードレール、事前に読み込まれたプロンプトエンジニアリングを追加して、その一つのタスクのためにそれらのモデルを使いやすくしてる。
そして、それは悪いことやない。これらのツールは本当に便利やで。でも、実際に何を見てるかを理解することが重要や。自分に聞いてみてや。これは新しい能力なのか、それとも単に磨かれたラッパーなのか？後者の場合、よく練られたプロンプトといくつかの例でChatGPT内で自分で再現できるかもしれん。
そこからは選択や。利便性とユーザーエクスペリエンスにお金を払いたいか、それとも自分で構築したいか？時間はもっとかかるかもしれんけど、よりコスト効率的でカスタマイズ可能かもしれん。
とはいえ、いくつかのプラットフォームは基本的なラッパーをはるかに超えてる。複数のツールを完全なエンドツーエンドワークフローに結合してるんや。
例えば、広告コピーを書いて、ブランド化された画像と動画を生成して、Facebook広告キャンペーンを実行して、それから結果を自動的にA/Bテストするマーケティングプラットフォームみたいなもんや。そして、それらは適切な使用例のためのゲームチェンジャーになり得る。
LLM、自動化、カスタムエージェントでそんなものを再現できるか？絶対にできる。後でそれらのセクションに着いたときに、どうやるかを見せてやる。
パワーユーザーからビルダーにパスを変えるところや。もっとたくさんのセットアップ、テスト、試行錯誤が関わってくる。多くの人にとって、月額20ドルや50ドル余分に払うのは、その面倒を避ける価値があるんや。
俺の目標は、どのパスを取るべきかを言うことやない。これらのツールが何で、なぜ存在するのか、そして何があなたの時間とお金に値するかをどう決めるかをはっきり見せることや。
それが主なカテゴリーや。そして、これらのツールのいくつかで学習曲線を短縮するために、Futurediaで完全な学習プラットフォームを構築してるで。ChatGPT、Notebook LM、Midjourney、その他を含むほとんどの主要ツールの完全深堀りコースと、プロンプトエンジニアリングやあなたのサイト用のチャットボット構築みたいなスキルやその他の側面のコースがある。
一つのサブスクリプションに全て含まれてる。始めたばかりでも、内部システムを構築してても、ビジネスでAIを適用してても、あなたがいる場所にぴったり合うコースがあるやろう。説明のリンクを使って7日間の無料トライアルを取得できる。
もしコースがあなたの好みやなければ、ニュースレターが最も重要なアップデートでループに入れてくれるで。
でも要点は、今日すべてを習得する必要はないけど、次のステップは続けることや。もしそれの準備ができてるなら、次に見ることをお勧めする動画はこれや。
4つの核となるスキル
でも続ける前に、ちょっと視点を広げてみよう。ツールは変わる。機能は進化する。でも、これら4つの核となるスキルは、何があっても有用であり続けるで。
プロンプティングは最も重要なスキルや。AIと明確にコミュニケーションを取る方法を学ぶことで、より良く、より有用な応答を得られるんや。ほとんどのタスクには高度なプロンプトエンジニアリングは必要ないけど、いくつかのシンプルなベストプラクティスが結果を劇的に改善してくれるで。
まずは具体的になることから始めや。曖昧なプロンプトを使うと、ChatGPTは本当に欲しいもんを推測して、すべての隙間を埋めなあかん。
それらのプロンプトを改善する最も簡単な方法の一つは、シンプルな構造に従うことや。目的、文脈、ルールや。
目的は、AIに何をして欲しいか？商品説明を書く。この概念を説明する。5つのアイデアをブレインストーミングする。
2番目は文脈。これは重要や。モデルに関連する背景と情報を与える。これは誰のため？何についてのもん？例えば、このレジュメから、これらの箇条書きから、Z世代の聴衆のため、みたいなもんや。
または、強力な文脈の形式は例や。特にライティングではな。特定のトーンやフォーマットが欲しいなら、サンプルを含めや。
それから3番目はルール。制限、フォーマット、スタイルの好みを追加する。箇条書きを使う。100語以下に抑える。シンプルな言語を使う。JSONで応答する。フレンドリーな専門家のように聞こえるようにする。表やフローチャートを含める。
簡単な例をやってみよう。これは曖昧なプロンプトや。「生産性についてブログ投稿を書いて」。
送信した後、もうそれが何を推測しなあかんかったか分かるやろ。聴衆は誰や？どんなトーンが欲しい？どのくらいの長さにすべき？どんな種類の生産性について話してるんや？それは曖昧な用語や。
今度はこれと比較してみて。「私はビジネス生産性コーチです。忙しい起業家のために生産的な月曜日を計画する方法について500語のブログ投稿を書いてください。カジュアルにして、3つの実用的なヒントを含めてください。最後にモチベーショナルな引用で終わってください」。
これははるかに有用や。目的、文脈、ルール構造を正確な順序で従う必要はない。重要なのは、それらの要素をカバーすることや。
この例では、目的は500語のブログ投稿を書くこと。文脈は、私はビジネス生産性コーチで、忙しい起業家のために月曜日の計画について。ルールは500語、カジュアルなトーン、3つのヒント、引用で終わる、やった。
そして、ブログ投稿の場合、通常は以前のブログ投稿をアップロードして、このスタイルで書くように頼めるで。最後に「これは例のブログ投稿です。このスタイルで書いてください」と追加するだけや。簡単やろ。
ロールプロンプティングは、もう一つの強力なテクニックや。トーン、視点、応答の深さを、モデルに誰であるかを伝えるだけで瞬時に変えるショートカットみたいなもんや。
簡単な例や。「あなたは旅行ブロガーです。初めて東京を訪れる体験を説明してください」対「あなたはビジネス旅行コンサルタントです。初めて東京を訪れる体験を説明してください」。
これは簡単な例やけど、役割を割り当てるだけで、追加詳細を加える前でさえ、文脈とトーンがどれだけ形成されるかに注目してや。
最初の応答は、食べ物、文化、街の風景、感覚的詳細に焦点を当てる傾向がある。2番目は、空港の効率性、交通機関、会議スペース、ビジネスエチケットをハイライトするやろう。同じ都市、同じ質問、完全に異なる出力や。
時間が経つにつれて、自然にこの方法で考え始めるようになる。目的、文脈、ルールみたいな厳格な順序に常に従うわけやない。すべて含まれるけど、自然に混ざり合うんや。重要なのは、何が欲しいか、誰のためか、どう聞こえるべきかについて明確に考えることや。その考え方は、何を作ろうとしても助けになる。練習すればするほど、より強力になるで。
より深い掘り下げのために、使える追加のヒントとテクニックがたくさんあるこのリソースをお勧めする。
すべてのAIツールを知る必要はない。ただ世界を知るだけでええ。主なカテゴリーと何が可能かを理解する。そうすれば、問題に遭遇したとき、それが解決可能やと認識して、どこから探し始めるかが分かるで。
ワークフロー思考は、大きなタスクをAIが助けられる小さなステップに分解する能力や。巨大な複数ステップのリクエストを一度にLLMに投げようとすると、通常は崩れる。でも、明確なステップに分解して、それぞれに適切なツールを使うと、はるかに良い結果が得られるで。
時には、タスクがAIでできないように見えるかもしれんけど、たぶん80%はできる。それでも大幅な時間節約や。
創造的リミックスは、予期しない方法でツールを組み合わせるスキルや。計画に従うためだけやなく、何が可能かを探索するためや。時には明確な目標から始める。他の時は何かを試して、興味深い結果を得て、代わりにその方向に進むことを決める。
これは特に創造的ツールでAIでよく起こる。結果は常に予測できないけど、時には元の計画に厳格に固執するより、AIが得意なことに寄りかかる方が良い結果を生むんや。
レベルアップ：自動化とエージェント
さあ、レベルアップの時間や。個々のツールがどう動くかを理解して、それらをリンクし始めたら、タスクを自動化し始めることができる。
つまり、手動入力なしであなたのためにステップを完了するワークフローを構築することや。ZapierやMakeみたいなプラットフォームは何年も前からこれをやってるけど、n8nが最近特に人気になった。
その人気の一部は、ユーザーがワークフローテンプレートを売ることを許可してるからで、それがいくつかのグリフティングにつながった。「私の50ドルのテンプレートを買えば、自動操縦で1日1000ドル稼げる」みたいなやつや。
だから、それについてのYouTube動画を見てるなら、何に注意すべきかを知っといてや。とはいえ、プラットフォーム自体は驚くほど強力や。
そして、その台頭の大きな理由の一つは、AIエージェントノードの導入や。これは、エージェントを構築する最も直感的な方法の一つや。だから、AIで最も話題になってて、本当に有用な概念の一つへの素晴らしい入り口や。
そして、ここに自動化とエージェントの重要な違いがある。
自動化は固定されてる。ステップバイステップのシーケンス、AからBからCに従う。分岐論理で複雑になっても、まだ事前に決められた道に従ってるんや。
エージェントは動的や。推論したり、決定を下したり、文脈に基づいてどのアクションを取るかを選択したりできるんや。
機能するために、エージェントには3つのものが必要や。脳、通常は大規模言語モデル。文脈や過去のやり取りを保持するメモリー。そして、メッセージを送ったり、文書を更新したり、ワークフローをトリガーしたり、APIを呼び出したりできるアクションであるツール。
練習する素晴らしい方法は、AI個人アシスタントをゆっくり構築することや。シンプルに始めて、進むにつれてツールと機能を追加するんや。
だから、たぶんカレンダーを読んで、一日の簡単な要約を与えて、最も重要なことを優先順位付けするエージェントから始めるかもしれん。それから、イベントを再スケジュールしたり、時間をブロックしたりする能力を追加する。
そのすべての後、たぶんメールを読んで要約し始めて、最終的にはあなたの代わりに返信を送りさえするようになるかもしれん。
それから、追加の文脈のためにSOPやnotion文書にアクセスを与えて、シンプルなチャットインターフェースを通じてすべてを接続できるかもしれん。TelegramやWhatsAppでもええで。
時間が経つにつれて、「何かが起こった、明日のスケジュールを再調整して」みたいなクイックメッセージを送ることができるようになって、それを実行してくれるで。
または「今日緊急なものをまとめて」や「notionの私のフックデータベースにインスパイアされたAIエージェントについての動画のフックを書いて」や「私の最新のYouTube動画のコメントを要約して」みたいなもんや。あなたに適用されるあらゆる種類のことを構築できるで。
そして、すべてのエラーをキャッチするし、ビジネス内で実行するエージェントを構築する前に実験、デバッグ、反復する安全な方法やから、これみたいなものから始めることをお勧めする。
この種のワークフローを構築する方法についての完全な動画を持ってるで、もっと深く行きたいなら。多分そこにある最も分かりやすいエージェントガイドや。
そして、もうエージェントを使ってるかもしれんことを言っとく。ChatGPTのディープリサーチモードや、PerplexityやGeminiの似たような機能。それはシンプルやけど強力なエージェントや。
だから、リサーチタスクを与えて、それからそれにアプローチする最良の方法を計画する。インターネット全体の複数のソースを検索して、ギャップを特定して、戦略を軸にして、それからすべてをクリーンなレポートにまとめる。めちゃくちゃ有用や。
でも、あなたが選ぶどんなタスクにも調整された、その同じ種類の推論と実行力を与える自分自身のエージェントを構築する方法を学ぶのが次のレベルや。
バイブコーディング
バイブコーディングは、後のAIアップデートから現れたソフトウェアとツール構築への新しいアプローチや。でも、バイブコーディングが通常どう動くかの基本的アイデアはこうや。
音声やテキストを使って、普通の言葉で欲しいものを説明する。AIがコードや基本的なアプリ構造を生成する。テストして、何が動いて何が動かないかを見る。変更を説明する。それからAIがアプリを更新する。そして、欲しい方法で動くまでそれを繰り返すだけや。
AIが与えてくれるもんの流れに合わせて、バイブして、コーディングが必要なく何か機能的なものを得るまでやるんや。
今、これは完全スケールの本格的ソフトウェアをバイブコーディングで得るレベルにはない。ジャック・ドーシーやない限りは。でも、コンセプトの証明、プロトタイプ、またはテストできるMVPは得られるで。
つまり、アプリを完全にバイブコーディングしてアプリストアに公開してる人のケースもあるけどな。でも、今多くの人がこれを使ってる素晴らしい方法は、自分の生産性を合理化する個人使用ツールや内部アプリを構築することや。
例えば、あなたの営業ワークフローだけのための軽量CRMを構築するかもしれん。または、あなたの声とフックテンプレートとストーリーテリングフォーマットが組み込まれたコンテンツ作成アプリとか。
この種のワークフローをサポートするいくつかのツール。Windsurfは、磨かれたインターフェースでシンプルで使えるアプリを構築できる。コードは必要ない。MVPや内部ツールに最適や。
Lovableは、ソロクリエイターや小さなチームのために設計されてる。ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てて、AI駆動製品を素早く設計・構築するのを助けてくれる。
Replitは、ブラウザ内でクリーンなUIを持つ完全なアプリを構築・テストできる。特に軽い技術知識があれば、迅速なプロトタイピングに良い。
Cursorは最も強力や。AI駆動のデスクトップコーディング環境や。既に少しコードを知ってて、ハンズオンコントロールが欲しいなら理想的や。コードの仕方を知らなくても使えるけど、最初に始めるときはより威圧的に見えるやろう。
でも、これが全部重要な理由は、ソフトウェア作成をこれまでになくアクセシブルにしてるからや。自分のために構築してるか、アイデアをテストしてるだけなら、従来のコーディングより速くて楽しいことが多いで。
そして、ツールが良くなるにつれて、より多くの人がサブスクリプションベースのSaaSツールを、それらにプロンプトするだけでパーソナライズされたバージョンと置き換えることができるようになるで。
今、これについてはまだ深掘り動画を作ってない。作る前に欲しいレベルの専門知識に達してないんや。でも、もっと先に行きたいなら、既に探索する良いリソースがたくさんあるで。
アクションプラン
これを実行可能にするために、シンプルなプランに分解したで。
まず、あなたの人生、仕事、ビジネスで最大の痛点を特定する。最もストレスや先延ばしを引き起こすもの、そして最も時間を取るもんや。
次に、潜在的解決策がどんな感じか書き出す。ラフで不完全に感じても構わん。
それから、それを解決するのに助けになるツールをリサーチして、ChatGPTに助けを求める。多くの場合、ChatGPTみたいな大規模言語モデルになるやろうけど、俺が前にカバーしたカテゴリーに基づいて、そうやなければどこを見るかかなり良いアイデアを持ってるはずや。
そこから、反復する。サブタスクに分解するか、俺らがカバーしたプロンプトエンジニアリングを少し使う必要があるかもしれん。最初から完璧にする必要はないけど、ただ調整して、そのタスクを解決できるまで反復するんや。
これに捧げられる時間を何でも使う。全力で行く必要はない。週に2回15分でさえ、後で深刻な時間節約につながることがあるで。
今、これと並行して、新しいツールを探索してみる。既にChatGPTを使ってるなら、その中で何か新しいことをやってみて。プロジェクトを作ったり、画像を生成したり、マインドマップを作ったり、文書やデータセットを分析したりや。ほとんどの人が気づいてるよりはるかに多くの組み込み機能を持ってるんや。それら全てをカバーした動画を持ってるで。
PerplexityやNotebook LMみたいなツールで実験することもお勧めする。両方ともめちゃくちゃ有用で、無料バージョンで作業するのにたくさん与えてくれる。
そして、個々のツールを探索したら、それらを組み合わせ始める。2つ以上を接続するシンプルなワークフローを構築するだけや。
それから次のステップを取って、何かを自動化する。基本的な反復タスクを選んで、それを自動的にやるシンプルなワークフローを設定する。最初の自動化を構築するハードルを乗り越えたら、あらゆる場所で機会を見始めるで。
だから、すべてをまとめると、痛点から始めて、適切なツールを見つけて、反復して、組み合わせて、それから自動化する。それが完全なロードマップや。
カッコいいからAIを使うんやない。実際に問題を解決するために使うんや。あなたの人生や仕事の一つの摩擦点から始めて、今日カバーしたツールと概念でどこまで行けるか見てみて。
これのほとんどは、最初に期待するよりもずっと簡単に来るし、すべての新しいリリースについていく必要はない。ツールは変わり続ける。コアスキルと原則は変わらん。
ここでカバーしたことの小さな部分だけでも適用すれば、もう99%の人より先に進んでるで。そして、もっと深く行きたいなら、Futurediaで完全なコースプラットフォームを構築してる。20以上のAIコースにわたって500以上のレッスンがある。ChatGPT、プロンプトエンジニアリング、自動化、カスタムGPT、動画生成、AIでのコーディングなどの完全な学習パスを見つけるで。
全て一つのサブスクリプションに含まれてる。だから、始めたばかりでも、内部システムを構築してても、ビジネスでAIを適用してても、あなたがいる場所にぴったり合うコースがたぶんあるで。説明のリンクを使って7日間の無料トライアルを取得できる。
または、コースがあなたの好みやなければ、ニュースレターが最も重要なアップデートでループに入れてくれる。
でも要点は、今日すべてを習得する必要はないけど、次のステップは続けることや。もしそれの準備ができてるなら、次に見ることをお勧めする動画はこれや。
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