スキルアップカレッジ 生成AI入門
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コース概要
ChatGPTの登場から3年あまりが経ち、2026年の生成AIは日々の仕事や学習に欠かせない道具となりつつあります。本コースでは、生成AIの定義と歴史から始め、大規模言語モデルの仕組み、主要サービスの比較、プロンプトの組み立て方、マルチモーダルやAIエージェントといった発展的な活用領域、そして著作権や情報漏えいなどのリスク管理までを、初学者向けに体系立てて学びます。仕組みと使い方の両面を理解することで、流行に振り回されず長く役立つ基礎力を身につけることが目標です。
学習の流れ
レッスン1で生成AIの全体像と歴史を押さえ、レッスン2では大規模言語モデルの内部の仕組みを理解します。レッスン3で2026年時点の主要サービスを比較し、用途に応じた選び方を学びます。レッスン4では実際にAIへ指示を出すスキル、つまりプロンプトエンジニアリングを身につけます。レッスン5では画像生成・動画生成・AIエージェント・RAGといった広がりつつある活用領域を整理し、最後のレッスン6で著作権・情報漏えい・ガイドラインといった安全に使うための知識をまとめます。前半（レッスン1〜3）で「知識」を、中盤（レッスン4〜5）で「活用力」を、後半（レッスン6）で「リスク対応」を学ぶ三段構えの構成です。
このコースで学べること
- ✓ 生成AIの基本的な仕組みと、できること・できないことを区別して説明できる
- ✓ ChatGPT・Claude・Geminiといった主要な生成AIサービスの特徴を理解し、用途に応じて選べる
- ✓ プロンプトの基本要素を理解し、目的に合った指示文を組み立てられる
- ✓ ハルシネーションが起こる理由を理解し、出力結果を批判的に評価できる
- ✓ 著作権・情報漏えいなどのリスクを理解し、安全に生成AIを活用できる
対象者
生成AIという言葉は聞いたことがあるが、まだ本格的に使ったことがない、または使い始めて間もない社会人・学生。業務での活用や日常生活での利用を視野に入れつつ、断片的な情報ではなく仕組みから体系的に理解したい方
レッスン一覧
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1
生成AIとは何か——種類と歴史をつかむ
生成AIの定義と従来のAIとの違いを理解する。テキスト・画像・動画など主要な種類を整理し、ChatGPT登場から2026年までの流れを把握する
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2
大規模言語モデルの仕組み——なぜAIは文章を生成できるのか
トランスフォーマー、トークン、確率予測といった基本概念を学び、ハルシネーションがなぜ起きるのかを仕組みから理解する
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3
主要な生成AIサービスを比較する——ChatGPT・Claude・Gemini
2026年時点で主流の3大生成AIサービスについて、提供元・モデル・特徴を整理し、用途別の使い分けを学ぶ
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4
プロンプトエンジニアリング入門——伝わる指示文の組み立て方
プロンプトの5つの黄金要素を学び、Chain-of-Thoughtや具体例の活用といった基本テクニックを習得する
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5
マルチモーダルとAIエージェント——広がる活用領域
画像・動画生成、音声、AIエージェント、RAGといった発展的な活用領域を整理し、業務での活用シーンを理解する
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6
生成AIを安全に使う——著作権・情報漏えい・ガイドライン
生成AIの利用で発生しうる著作権リスクや情報漏えいリスクを理解し、日本のガイドラインや実務的な注意点を学ぶ
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総復習テスト
全レッスンの内容を振り返るテスト
このコースの用語集（61語）
- アテンション
- トランスフォーマーの中核となる仕組みで、文章中のある単語を処理するときに、ほかのどの単語に「注意を向けるか」を計算する。文脈の理解を可能にし、現在の生成AIの精度を支えている。
- 依拠
- 著作権法上の概念で、ある著作物を作るときに既存の著作物を参考にしているかどうかを指す。生成AIで作ったコンテンツが既存作品に「依拠」かつ「類似」していれば、著作権侵害と判断され得る。
- 音声合成
- 文章を人間が話すような音声に変換する技術。ナレーション、オーディオブック、コールセンターの自動応答などに活用されている。
- 音声クローン（おんせいくろーん）
- 特定の人物の声を学習し、その人の声で別の文章を読み上げさせる技術。詐欺などの悪用懸念があり、各サービスで利用条件が厳格化されている。
- 学習データ（がくしゅうでーた）
- AIモデルを訓練するために使われる文章・画像・音声などの大量のデータ。生成AIの能力や知識の範囲は、学習データの内容と質に大きく左右される。
- カットオフ日
- AIモデルの学習に使われたデータが収集された最後の時点。これより後の出来事や情報については、モデルは原則として知らない。