SHIFT AIではプログラミング知識がなくても学べる？

基本的な学習にはプログラミング知識は必要ありません。 SHIFT AIでは生成AIを日本語で操作する方法をはじめ、実践的なAI活用スキルを学んでいただけるコンテンツを提供しています。プログラミング知識なしでAIアプリ開発ができるツールの講座もあり、文系の方やIT未経験の方でも安心です。

SHIFT AIの無料セミナー特典って確実にもらえる？

はい、無料セミナーの参加特典は確実にお受け取りいただけます。セミナー終了後のアンケートに回答いただくと、翌日にLINEおよびメールで送付されます。

SHIFT AIの運営会社って信頼できる？

SHIFT AIの運営会社は株式会社SHIFT AIです。 2022年3月設立、国内利用者数No.1を獲得しており、「日本をAI先進国に」をミッションに掲げ、代表・木内翔大のもと運営しています。

SHIFT AIの質問対応・サポート体制は？講師に直接質問できる？

SHIFT AIでは動画講座のコメント欄からの質問投稿、専任コンサルタント常駐の毎日開催している「なんでも相談室」、講師への直接相談可能の学習ガイドツアーなど、複数の質問・相談窓口をご用意しています。

業務効率化

議事録も資料も自動化。
時間を生み出すAI技術が身につく。

業務を効率化 面倒な業務の
自動化方法を学べる
組織に活かせる ナレッジ化で
組織全体を効率化
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※特典の内容は変更になる場合があります。
あらかじめご了承ください。

SHIFT AIなら、
動画や記事で学び放題！

比較項目	SHIFT AI	A社	独学
カリキュラム	◎ 大変良い（1,300本以上の動画・記事教材で学び放題）	○ 良い（1,000レッスン受け放題）	× 対応なし（教材探しに時間がかかる・学べることが限定的）
サポート	○ 良い（ウェビナー、コミュニティ内でいつでも質問可）	◎ 大変良い（メンター制度あり）	× 対応なし（質問・相談できる環境がない）
特典	◎ 大変良い（プロンプト集など会員限定の特典が多い）	○ 良い（入会特典の配布あり）	× 対応なし（特典なし）
網羅性	◎ 大変良い（AIツールが豊富で目的に応じた内容も豊富）	○ 良い（学べるツールや目的が限定的）	× 対応なし（学べる範囲が自己流）
コスト	○ 良い（プランによっては◎）	○ 良い	◎ 大変良い（費用を抑えやすい）

こんな方におすすめ

「AIを使える人」と「使えない人」で、採用・年収・副業収入に明確な差が生まれはじめている。

職場の残業を減らして
業務効率を上げたい方
部署・チームへのAI導入を推進したい方
社内AI推進担当として
キャリアアップしたい方

学べること

講座一覧

作業効率化

1 AIに作業を任せる働き方を知る

AIに作業を任せることで、時間を取り戻す働き方について学びます。
2 Claudeの基本と、伝わる指示の出し方

Claudeの得意・不得意を押さえ、目的や条件が伝わる指示の組み立て方を学びます。文章の要約・言い換え・トーン変更を試し、出力を確認しながら調整する基本操作を身につけます。
3 議事録・週次レポートを作成する

会議の文字起こしと参加者情報をもとに、議事録を作成して確認・修正します。週次営業レポートの演習では、Claude Projectsに前提情報や書式を登録し、繰り返し使える形に整えます。
4 相手と目的に合わせたメールを作成する

依頼・日程調整・断り・お礼など、目的と相手に合うメール文を作成します。社内向けの案内を書き分け、AIの出力を評価して修正を依頼することで、意図に合った文面に仕上げる練習をします。
5 出典を確かめ、調査・要約を進める

AIの回答をそのまま使わず、出典を確かめ、事実・推論・不明点を分ける方法を学びます。複数社の比較表と長文資料の要約を作り、調査内容を判断に使いやすい形に整理します。
6 提案書の骨子とスライド構成を作る

AIに任せる作業と人が判断する部分を切り分けながら、資料作成を進めます。過去の資料などをもとに提案書の骨子を作り、プレゼン用のスライド構成に落とし込む実践を行います。
7 Claude Codeで仕組み化を始める

繰り返す作業を仕組みに変える考え方と、Claude Codeの基本操作を学びます。練習用フォルダを開いてファイルを読み取るなど、PC上の情報をAIに扱わせる最初の一歩を体験します。
8 ファイル整理・CSV整形を自動化する

原本をバックアップし、整理・整形のルールを伝えてからAIに作業を依頼する進め方を学びます。練習用フォルダの整理とCSV形式の表データの整形を行い、処理後の結果を確認するところまで実践します。
9 報告書のテンプレートとFAQを整える

週報を例に、報告書の下書きを繰り返し作れるテンプレートを用意します。FAQや文例集を蓄積・更新する仕組みも作り、毎回の指示や準備を減らします。
10 自分専用の業務アシスタントを作る

AIに任せる業務を費用対効果の視点で選び、使いながら改善する方法を学びます。作成したテンプレート・FAQ・参照資料を1つのフォルダにまとめ、営業事務アシスタントとして使える形に仕上げます。

業務自動化

11 業務自動化の進め方をつかむ

生成AIを使った業務自動化の全体像と、段階的に取り組む進め方を学びます。
12 業務を洗い出し、自動化の優先順位を決める

業務を洗い出して作業を分解し、減らせる作業や自動化に向く作業を見分ける考え方を学びます。自分の業務を整理し、自動化する優先順位と進め方を決めます。
13 メール・議事録・要約の作成を効率化する

AIの役割・制約・出力形式を指定し、メール返信、議事録とタスク一覧、長文資料の要約を作成します。議事録では文字起こし済みのテキストを使い、業務に合った形式へ整える演習を行います。
14 報告書・表計算の作業を効率化する

AIが生成した数値や処理結果を人が検証する考え方を学びます。日報・週報の下書き作成やExcelの関数・マクロ生成を実践し、資料作成と表計算の作業を効率化します。
15 Claude Projectsで専用AIを作る

Claude Projectsを使い、業界用語や社内用語を参照する業務アシスタントを作成します。提案書・リサーチの出力形式をそろえる専用プロジェクトも作り、知識を持たせる設定と仕事の型を固定する設定を学びます。
16 PDF・CSV・業務資料をまとめて処理する

Claude CodeでPDFの一括要約、CSVの集計とレポート化、業務資料をまとめたフォルダの分類を実践します。ターミナルに命令を入力する操作も含め、複数のファイルをまとめて処理する手順を学びます。
17 議事録・レポート・ニュースを定期処理する

議事録を定期的に確認・要約し、カレンダーから書き出したデータと作業ログをもとに振り返りレポートを作ります。ニュースを要約したメールも作成します。決まった日時に処理を実行する設定を行い、これらの作業を自動化する方法を学びます。
18 AIをGoogleの業務ツールとつなぐ

AIと業務ツールを連携させる方法を学びます。Googleドライブ・Gmail・カレンダーをつなぎ、情報の取得やメールの下書き作成を試して、出力を確認する実践を行います。
19 Claude Coworkに調査・商談準備を任せる

作業を代行するClaude Coworkに、毎日の調査や商談・打ち合わせの事前準備を依頼します。目的と条件を整理して任せる内容を決め、その場での実行・定期実行と結果の確認までを実践します。
20 自分の業務改善計画を作る

改善目標の設定、優先順位付け、小規模な試行、運用の標準化という流れを学びます。自分の業務の自動化マップと1年後の働き方を整理し、修了制作として業務改善計画にまとめます。

企画・提案

21 企画・提案力の役割を知る

企画・提案力が仕事で果たす役割と、その重要性を学びます。
22 問題を整理し、根本原因を見つける

課題発見の思考法を学びます。業務の問題点を構造的に洗い出す方法や、根本原因を深掘りして特定する方法も実践します。
23 解決策を比較し、取り組む課題を絞る

解決策の発見と、イシューの見極め方を学びます。アイデアを大量に洗い出し、評価軸で比較・選別し、検証方針を決めるところまで実践します。
24 調査と数値で企画の根拠を固める

リサーチと数値化の技術を学びます。市場・競合の動向を調べ、KGI・KPI、予算、ROIを整理します。複数案を比較する資料づくりも実践します。
25 企画書の文章とスライド設計を仕上げる

企画書の文章を作り、提案スライドの構成や各ページの役割を整理します。図解・チャートの配置を指示する文書も作成し、相手に伝わる資料の設計を仕上げます。
26 プレゼンの台本・想定Q&Aを作る

ストーリーで人を動かす技術を学びます。プレゼンの台本と話す順番の設計、想定質問と回答の準備、フィードバックを反映した企画の改善も実践します。
27 企画・レビューの手順を仕組み化する

CLAUDE.mdを使った企画書レビューと、具体・抽象を行き来して検討を深める手順を学びます。分析、企画書の下書き、レビュー、スライド出力までをつなぎ、企画ワークフローを組み立てます。

データ分析

28 データ分析の目的を理解する

データ分析は何のためにやるのか、その目的を学びます。
29 分析しやすいデータに整える

「使えるデータ」の条件と整え方を学びます。バラバラの形式のデータを分析しやすく整える実践も行います。
30 集計と期間比較で変化を捉える

集計と比較の違い、比較の基本を学びます。ピボットテーブルでのカテゴリ別集計や、月別の売上推移の把握と期間比較も実践します。
31 目的に合ったグラフでデータを伝える

グラフの選び方と、データを分かりやすく図やグラフで伝える技術を学びます。グラフなどを一覧できる形にまとめ、データの全体像を捉える方法や、売上と広告費の関係性を散布図で調べる方法も実践します。
32 相関・因果・外れ値を正しく捉える

相関と因果の違いや、数字を読み違えないための視点を学びます。異常値・外れ値の検出に加え、ABC分析表とパレート図で売上への貢献度を可視化する実践を行います。
33 仮説を立て、顧客やアンケートを分析する

「問い」の立て方など、仮説思考で分析する方法を学びます。顧客のグループ分けと特徴把握、アンケート結果の集計・分析も実践します。
34 AIでグラフ作成・自由記述分析を進める

AIを使ったデータ分析の進め方を学びます。CSVからグラフを作成し、特徴や傾向を読み取ります。アンケートの自由記述について、感情の傾向の分析や内容ごとの分類も実践します。
35 分析結果を改善提案と資料にまとめる

分析結果を「事実・意味合い・次の行動」に整理し、改善提案へつなげます。AIで提案内容とスライド構成を作り、分析レポートを資料にまとめます。
36 定型レポートを半自動化する

AI時代に必須のデータリテラシーを学びます。定型レポートの作成を半自動化するテンプレートづくりも実践します。