3分でわかる講座の全体像
まず全体像を把握したい方のために、この講座が何を目的にしていて、どんな人に向いているかを先にまとめています。
この講座の目的
AIに依頼しながら、小さなアプリを自分で試作し、改善を続けるための最初の型を作ることです。
得られる状態
何を作るか、どう依頼するか、どこを確認するかが具体化し、受講後も一人で小さく作り続けやすくなります。
向いている人
未経験から始めたい人、動画学習だけでは止まってしまう人、アイデアを形にしたい人に向いています。
向いていない進め方
最初から大規模アプリを完成させたい、基礎を飛ばして高度な開発だけをやりたい場合には順番が合いません。
講座ロードマップと位置づけ
この講座が全体のどこにあるかを、フロー型で整理しています。先に全体像を把握したい方は、ここで学習順と次の選択肢を確認できます。
Vibe Coding 開発ロードマップ
AI Agent 自動化ロードマップ
横断活用プログラム
セット受講でまとめて進めるプラン
似た講座をまとめて受講したい方向けに、パック提案を用意しています。単発受講だけでなく、学習順と導入順をセットで設計したい場合に適しています。
AI初心者パック
この講座を含む個人・少人数チーム向け
まず手を動かすところから始めたい方向けに、開発入門と自動化入門をセットにしたパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で学習順の設計相談と日程調整を一括対応
Vibe Coding マスターパック
この講座を含む個人開発者・開発チーム向け
試作から上級設計までを連続で学び、継続開発へ接続したい方向けの開発特化パックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で受講順に合わせた課題設定とフォロー方針を提供
AI Agent マスターパック
業務改善担当・技術担当向け
小さな自動化から運用設計までを段階的に進め、実務フローへ定着させたい方向けのパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で導入候補業務の優先順位整理を先行実施
企業導入パック
企業・部門導入向け
Vibe Coding と AI Agent の企業研修を組み合わせ、組織導入をまとめて設計する法人向けパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で部門横断の導入ロードマップ策定を支援
パック相談
受講順と対象講座をまとめて相談できます
「どのパックが合うか」「どの順で受けるべきか」を、現在の経験や導入目的に合わせて提案します。
この講座で得られること
単にAIツールを触るだけでなく、作りたいものを言語化し、試作し、改善するための型を学びます。
プログラミング未経験から始めやすい
構文暗記よりも、AIへの指示の出し方とアプリの考え方を中心に学ぶため、学習の入口で詰まりにくい構成です。
自然な言葉でアプリを形にできる
やりたいことを整理してAIに伝える流れを学ぶので、ゼロからでも画面、機能、修正依頼まで進めやすくなります。
小さく作って改善する進め方が身につく
最初から完璧を目指さず、まず動くものを作り、改善を重ねる実践的な開発の型を習得します。
よくある失敗を避ける観点も押さえる
AI任せで破綻しやすいポイント、確認手順、修正依頼のコツもセットで扱います。
よくある悩み
Vibe Codingは便利そうに見えても、何から始めるべきかが曖昧だと手が止まりやすい分野です。講座ではその詰まりを前提に進めます。
プログラミングに苦手意識があり、何から始めればよいかわからない
AIでアプリが作れると聞くが、実際にどこまでできるのか見えない
動画や記事を見ても、実際に手を動かすところで止まってしまう
作りたいアイデアはあるが、技術がなく形にできない
受講後の変化
学んだ知識をそのまま使って、自分で小さく作り始められる状態を目指します。
AIに依頼しながら、簡単なWebアプリや業務ツールを組み立てる流れがわかる
画面作成、機能追加、修正依頼の基本パターンを実践できる
一人で試作を続けるためのチェックポイントが整理できる
受講後に次に作るべきものと、その進め方が明確になる
カリキュラム
2日間の集中講座で基礎を固め、受講後のサポートで実際に手を動かし続けられるようにします。
Day 1: Vibe Codingの基本をつかむ
Vibe Codingの考え方と、AIに任せる範囲の整理
アプリの要件を言葉にするコツ
まず動く画面を作るための指示の出し方
エラー時に確認するポイントと修正の頼み方
Day 2: 自分のアイデアを形にする
機能追加、見た目調整、改善の進め方
AI出力を鵜呑みにしないチェック観点
小さなアプリを完成まで持っていく流れ
受講後2週間で自走するための次の一歩を整理
受講内容
基礎理解から実践、受講後の継続までをセットで支援します。価格の詳細は申込時に案内される最新情報をご確認ください。
2日間の集中講座
事前準備ガイド
ハンズオン形式の実践ワーク
2週間のSlackサポート
フォローアップセッション
復習用の教材とテンプレート
講座のゴールは「理解した」で終わることではなく、受講後に自分で小さなプロダクトを作り続けられる状態を作ることです。
初心者向け講座で重視していること
入門編で必要なのは、難しい仕組みの理解を急ぐことではなく、AIを相手に作る手順を自分の中に持つことです。最初の成功体験を作りつつ、途中で止まらない進め方まで含めて整理します。
受講前に多い不安
初心者向け講座では、最初から技術の理解度を求めることはしません。実際には、『コードが読めない』『AIが何をしているのかわからない』『途中で詰まったら自分では戻せない気がする』といった不安を持った状態で参加する方が大半です。この講座では、そうした不安を前提に、まずは小さく作って確認すること、AIの出力をそのまま信じずに観察すること、詰まったときの戻り方を最初に身につけることを重視します。
専門用語が多くて学び始める前に止まってしまう
動画を見ても、自分で作る段階に入ると進めない
作りたいものはあるが、最初の一歩が切れない
受講後の変化
受講後は、AIを使えば何でもできるという曖昧な期待ではなく、『まず何を作るか』『どう指示を分けるか』『どこを確認して次に進むか』が具体的に見える状態を目指します。自分一人で完璧なアプリを作ることがゴールではなく、小さなWebアプリや業務ツールを試作し、改善を続けられる土台を作ることがこの講座の成果です。
AIに依頼する内容を短く具体的に整理できる
画面作成と機能追加の基本パターンを自分で回せる
受講後の自主学習で何を見るべきかが明確になる
受講者の声
未経験の方ほど、受講前は「自分にできるか」を気にします。ここでは、同じような不安を持っていた方が、受講後にどこで変化を感じやすいかをまとめています。
「技術に苦手意識が強く、最初は参加自体を迷っていました。講座では『全部を理解してから進む』のではなく、『まず動かして確かめる』流れだったので、はじめて自分でも作れそうだと感じられました。」
営業職 / 30代
「社内で使う簡単な管理ツールを作ってみたかったのですが、どこから手をつければいいか分かりませんでした。受講後は、AIへの依頼文を分けて考えられるようになり、小さな試作を一人で進められるようになりました。」
バックオフィス担当 / 40代
「これまでは動画を見ても、その場では分かった気になるだけで続きませんでした。講座では自分のテーマで試せたので、受講後に何を作るかまで具体的に決められたのが大きかったです。」
個人事業主 / 20代
初心者向けでも扱いやすい成果物の例
入門編では、難易度が高すぎるテーマを避けながらも、受講後に「実際に使える」と感じやすい題材を扱うことが重要です。ここでは、初学者でも進めやすく、学習後の応用にもつながりやすい成果物のイメージを整理しています。
小規模な業務支援ツール
社内の入力補助、一覧確認、簡単な検索、定型作業の補助など、日常業務の小さな不便を解消するツールを題材にしやすいです。
問い合わせの整理フォーム
顧客メモの入力支援画面
社内向けの簡易検索ツール
アイデアの試作アプリ
新規サービスや個人開発のアイデアを、いきなり完成品ではなく、まず触れる形にするための試作に向いています。
予約や申込の簡易受付画面
プロフィール管理のミニアプリ
サービス検証用の試作画面
学習継続のための自作テーマ
受講後も手を止めないために、自分の業務や興味に近いテーマで小さく作る題材を持てるようにします。
日報入力やタスク整理の補助
メモ整理や一覧管理の画面
既存業務の一部を置き換える簡易ツール
日程ごとの進行イメージ
「2日間の集中講座」に何が含まれるのかが分かりやすいように、各日程で進める内容を具体的に整理しています。未経験者でも、どこで何を理解し、どこで手を動かすのかが見える構成です。
AIに頼みながら小さく作る感覚をつかむ
午前: Vibe Coding の考え方、AIに任せる範囲、失敗しにくい進め方を整理
昼: 作りたいものを言葉で分解し、最初の画面や機能を決める
午後: まず動く画面を作り、表示確認と簡単な修正依頼を体験
最後: つまずいたときに見るポイントをチェックリスト化
小さな完成まで持っていき、続ける準備をする
午前: 入力、表示、簡単な機能追加を行い、試作品として形にする
昼: AIの出力を鵜呑みにしない確認観点と、修正依頼の型を整理
午後: 自分のテーマに寄せた改善を行い、実際に使うイメージを固める
最後: 受講後2週間で進める次の一歩を決める
作れるものの画面イメージ
初学者にとっては、「何が作れるか」が具体的に見えるほど申し込み判断がしやすくなります。実際の受講テーマは個別に変わりますが、講座内で目指す成果物のイメージを擬似キャプチャーで示しています。
入力フォームの試作イメージ
まずは入力欄、送信、完了表示といった分かりやすい流れから作ることで、AIとのやり取りに慣れやすくします。
入力欄
送信ボタン
完了メッセージ
簡単な入力チェック
一覧管理の試作イメージ
入力した内容を一覧で見返せる画面を題材にすると、作ったものが『使える形』として実感しやすくなります。
一覧表示
検索欄
項目カード
更新ボタン
自分のアイデアを形にするイメージ
業務や趣味のテーマに寄せることで、講座後も改善を続けるモチベーションにつながります。
予約画面
メモ管理
確認画面
次に足す機能のメモ
受講前後でどう変わるか
初心者向け講座は、知識量を増やすことよりも、「止まらずに手を動かせる状態」を作ることに価値があります。受講前後の変化を並べると、得られるものがより具体的に見えてきます。
受講前によくある状態
AIで何ができるのか曖昧で、最初の一歩が切れない
受講後に目指す状態
まず何を作り、どう依頼し、どこを確認するかが具体的に見える
受講前によくある状態
動画を見ても、自分で手を動かす段階になると止まってしまう
受講後に目指す状態
小さく作って確認しながら進める型ができ、試作を続けやすくなる
受講前によくある状態
作りたいアイデアはあるが、技術がないので形にできない
受講後に目指す状態
簡単な画面や業務ツールを自分のテーマで試作できるようになる
ページイメージ（画像は順次追加予定）
ビジュアルは順次差し替え予定。現在は理解補助用のプレースホルダーです。
Hero visual
非エンジニアがPCに向かい、AIとやり取りしながら画面試作を進めている構図。
生成意図: 「コードを自分で書かなくても作れる」を伝える導入画像。
explanatory visual
1) 指示テンプレ、2) 生成、3) 修正、4) 再生成、というループを図解。
生成意図: 「AIに依頼する試作の型」を可視化する中盤ビジュアル。
social proof / outcome visual
受講者が自分の業務に近いテーマで試作したアプリ画面のショット（簡易UIでよい）。
生成意図: 「自分のテーマで試作を進められた」結果を1枚で示す。
収録予定の動画（プレースホルダー）
動画は順次収録予定。現在はテーマと用途を示すプレースホルダーです。
Prompt → 生成 → 修正
AIへの依頼文を組み立て、生成結果を見ながら修正ループを回す最小サイクルを体感する
サムネイル: 左に指示テンプレ、右に生成結果UI。修正を加える前後の差分を強調。
配置: Hero 直下〜概要直後
画面試作 / UI改善
1画面の試作と、AIに依頼した UI リファインの過程を短く見せる
サムネイル: Before / After の2画面をひとまとめにしたサムネイル。
配置: 中盤の説明セクション直後
実務導入 / チーム利用 / 運用
試作したものをチームで共有して、改善を回していく運用イメージを伝える
サムネイル: レビューコメントを挟みながらバージョンを更新するシーン。
配置: FAQ 手前または成果物 / 導入セクション直後
よくある質問
受講前に気になりやすいポイントを整理しています。
本当にプログラミング未経験でも参加できますか？
参加できます。コードを書くこと自体よりも、AIに何をどう依頼するか、出力をどう直すかを中心に進めるため、未経験者向けに設計されています。
受講後に一人でも続けられますか？
はい。研修中に作り方だけでなく、詰まったときの見直し方や改善の進め方も扱うため、受講後に自分で試作を続けやすくなります。
どんなものを作れるようになりますか？
小規模なWebアプリ、フォーム系ツール、簡単な業務支援ツールなど、まず使える試作品を作るための土台を身につけます。
Macは必須ですか？
受講環境の前提は事前案内しますが、環境設定で詰まらないよう、参加前に確認できる準備ガイドも用意しています。
講座中にどんなものを実際に作りますか？
入力フォーム、一覧画面、簡単な管理ツール、アイデア検証用の試作画面など、未経験者でも完成まで進めやすい小さなテーマを扱います。
受講についていけるか不安です。
最初から難しいコード理解を求める講座ではなく、AIへの依頼の分け方と確認の仕方を段階的に進めます。途中で止まりやすいポイントも前提に扱います。
受講後に何から始めればよいかも教えてもらえますか？
はい。受講後に何を作るか、どこから着手するか、どう小さく改善するかまで整理して終えるため、その後の自習に移りやすくなります。
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※ 本講座で得られる成果には個人差があります。掲載している内容は一般的な学習イメージであり、同一の成果を保証するものではありません。
※ 習得度は、受講後の復習量や取り組むテーマによって変わります。
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