なぜAIを導入しても、
業績が良くならないのでしょうか?

ChatGPTを契約した。社員に研修もした。
それでも、会社の数字は変わっていない。

理由は、AIの性能ではありません。

個人のAI活用と、法人のAI活用は、別のものです

原因は、個人のAI活用のやり方を、そのまま会社に持ち込んでいることです。

個人のAI活用

人がAIを使って、自分の仕事を速くする

個人スピードアップ

法人のAI活用

会社の知識をAIに渡して、組織として成果を出す

組織業務変革

プロンプトを書ける社員を100人育てても、会社の業務構造は変わりません。速くなるのは、その人の手元だけだからです。

一人ひとりが自分のやり方でAIを使っている状態は、会社としては、まだ何も導入していないのと同じです。

法人のAI活用には、順番があります

1

会社を知るAI ―― RAG

2

会社の仕事をするAI ―― AIエージェント

法人におけるAI活用は、この段階的なアプローチが鍵となります。AIエージェントは、RAGという強固な土台があって初めてその真価を発揮します。

土台がなければ、建物は建ちません。そして、RAGの導入は、企業の規模を問わず、どの組織でも実現可能です。

社内に一人、RAGがわかる人がいればいい

全社員がAIに詳しくなる必要はありません。設計を判断できる人が、社内に一人いれば動き出します。

エンジニアである必要もありません。 RAGの構築は、コードを書かずに、AIへ指示を出すだけで進められます。経営者ご本人でも、若手一人でも構いません。

その一人がいるかどうかで、次が変わります。

何を入れて、何を入れないかを、自社で決められる

外注する場合も、見積もりと提案が妥当かを判断できる


導入した後、自分たちの手で直せる


そして、自社で作れるようになれば、同業からの依頼も受けられます。RAGを必要とする会社は、これから増えます。自社の課題を解決した仕組みが、そのまま商品になります。

なぜ、RAGが先なのか

なぜChatGPTを入れても業務が減らないのでしょうか?
その理由はシンプルです。

AIが賢くないからではありません。AIがあなたの会社をよく知らないからです。


  • 「うちの業務フローに合った手順を教えて」
  • 「過去の顧客への営業資料を踏まえて、提案書を作って」
  • 「先輩が20年かけて蓄積した知識を、社内に残したい」

汎用AIは世界中の知識を持っていますが、社内にしかない情報は、持っていません。その社内情報をAIに渡し、部署で共有できる形にする。それがRAGです。

RAGとは「社内の知識を持ったAI」を作る技術です

業務マニュアル、過去の提案書、蓄積したノウハウ。こうした社内資料を「知識ベース」として用意し、AIがそこから情報を引き出しながら答える——それがRAG(検索拡張生成)です。

汎用AIは、個人が一人で使うことを前提に作られています。それを部署単位・組織単位に広げ、参照する情報を自社の資料だけに絞ったもの。それがRAGです。

「知っているのに、言語化できない・残せない・引き出せない」。あなたの頭の中や、先輩の経験の中にある知識が、組織の資産にも、自分の武器にもなっていない。RAGは、その構造を変えます。

社員30名の会社で、年間270万円が

「資料探し」に消えている

大げさに聞こえるかもしれませんが、少し計算してみましょう。

  • 資料を探す社員:15名
  • 1人あたりの検索時間:1日15分
  • 月換算:15人 × 15分 × 20営業日 = 月75時間
  • 時給3,000円換算 = 月22.5万円 → 年間270万円

これは、社員が仕事を怠けているからではありません。
知識が人と資料に閉じ込められていて、毎回、人間を経由するしかない

——その仕組みが消費している時間です。

RAGエラー事例

社内にRAGがわかる人がいないと、こうなります


これは全部、大企業が作った

「全部入りRAG」

が起こした致命的なエラーです。

使えるRAGは、用途ごとに分かれています

何でも答える「全部入りRAG」は現場で使われなくなります

人事のことは人事に、営業のことは営業に聞く。これは、当たり前の行動原理です。ならばRAGも、同じ構造にすればいいのです。

人間が設計すること

  • どの業務から始めるか
  • 何を入れ、何を除くか
  • どう用途を分けるか
  • どんな質問が来るかを先に読む

AIが担うこと

  • 社内資料から答えを探す
  • 質問に、根拠つきで答える
  • 同じ説明を、何度でも繰り返す
  • 担当者が休んでも、答え続ける

用途ごとに分け、入口だけをまとめる。全部入りの魔法の箱ではなく、使われ続ける仕組みを作ります。

ノーコードRAG講座

社内の知識を学習した「自分専用AI」を、自分で設計・構築・運用する

コード不要エンジニア不要Dify / Google / Azure 対応受講期間無制限

この講座は、プログラミング経験がなくても、RAG(Retrieval Augmented Generation)の設計から構築、運用までを一貫して学べる実践的な内容です。Dify、Google、Azureといった主要なプラットフォームを活用し、あなた専用のAIを組織の知識で強化する方法を習得し、生産性を劇的に向上させましょう。

なぜ一人でのスキル習得が難しいのか

独学で始めると、最初の30分で止まる

無料講座でカンタンそうに見えたかもしれません。それは本当のことです。しかし「見ている」と「自分でやる」の間には、確実に大きな壁が存在します。

環境構築で詰む

RAGの導入は、最初のツールインストールと設定で多くの人が挫折します。エラーが出ても、何が悪いのか分からず、先に進めません。

エラーの読み方がわからない

作業を進めるほど遭遇するエラー。どこをどう修正すれば良いかという判断軸がなければ、解決へのループから抜け出せなくなります。

設計の判断ができない

RAGではツール操作よりも設計が重要です。「何を取り入れ、何を除外するか」「どのように構造化するか」は、経験なしには適切な判断が難しい領域です。

動いても「使えるもの」にならない

技術的には動作するRAGと、現場で実際に活用されるRAGは別物です。このギャップを埋める設計思想は、一人で学ぶ中では気づきにくいポイントです。

これは個人の能力の問題ではありません。適切な並走者がいるかどうかの問題なのです。正しい順序で、正しい判断基準を持って進めば、誰でも実用的なRAGシステムを構築できます。

2026年後半から、中小企業でRAG導入が進む

大手企業がRAGの実験と失敗を繰り返した3年間。その検証が終わり、今、この波は中小企業に向かっています。

1

人手不足対応

少子化による労働力不足は構造的な問題です。「次の採用で解決しよう」という発想が通じなくなった企業から、社内ナレッジのAI化に動き始めています。

2

AIで業績を上げる確実な方法

DX投資の中で、ROIが最も出やすいのが「社内情報検索の効率化」です。今ある文書をRAGに繋ぐだけで、問い合わせ対応・提案書作成・新人教育のコストが下がります。

3

国の強力な後押し

経済産業省・中小企業庁はAI活用を重点施策に位置付けており、補助金・支援制度の整備が進んでいます。追い風は政策レベルで吹いています。

4

大手の「失敗」が教科書に

先行した大企業の多くが「動くけど使われないRAG」を経験しました。その原因は技術ではなく、運用設計の問題でした。後から学ぶ中小企業は、同じ轍を踏まずに済みます。

5

ツールの性能が、ちょうど使えるレベル

LLMのAPI費用は2023年比で大幅に低下しました。「AI導入=多額の初期投資」という前提が崩れています。

6

コードなしで作れる時代

ノーコードプラットフォームの登場で、ITエンジニアがいなくてもRAGを構築・運用できるようになりました。「技術がわからないから無理」という言い訳が、なくなりつつあります。

7

中小零細規模に特化したサービスが登場

大企業向けの重厚なシステムではなく、小規模組織がブラウザだけで使えるWebサービスが続々と整備されています。導入のハードルは、もう高くありません。

波は来ます。問題は「準備があるかどうか」だけになります。

RAGは、すでに求人市場で名前のついたスキルです

「LLM」「RAG」「AIエージェント」「社内ナレッジ検索」を含む求人が増加傾向にあります。年収500万〜1000万円、フリーランス案件では月額70万〜100万円といった報酬を提示する案件も出始めています。

AIに質問できる人から、AIへ仕事を渡せる人へ。市場が価値をつけ始めているのは、この「役割の位置」の変化です。AIを使いこなす能力が、あなたの市場価値を大きく高めます。


自社で設計を主導することで、本当に業務に役立つRAGを構築し、コストを大幅に削減することが可能です。

大手のRAG導入失敗から考える

個人・中小企業のAI導入の勝ち筋

2023-2024年、先行した大企業のRAG導入で共通して起きた問題は「動いているのに誰も使わない」でした。技術の失敗ではなく、組織の失敗です。この失敗を知っていれば、同じ轍を踏まずに済みます。

1

資料を整理してから入れる

古い資料・矛盾する記述・スキャンPDFをそのまま投入しても精度は上がらない。「ゴミを入れればゴミが出る」はAIの鉄則。

2

自分たちで触れる状態を維持する

外部に丸投げして納品で終わりにすると、翌日から誰も改善できない。Difyのような操作しやすいプラットフォームを選ぶ理由がここにある。

3

使う人の視点で設計する

「どんな質問が来るか」を先にリストアップし、実際の業務シーンに合わせて調整する。技術の都合ではなく、現場の都合で設計する。

4

小さく始めて育てる

最初から完璧なシステムを目指さない。まず1つの業務・1つの資料から試す。個人や中小企業には意思決定の速さという強みがある。

「早すぎた」でも「もう遅い」でもない

準備する人と来てから慌てる人の差がつくのは、今です。


1

第1段階(革新者)

2022–2023年

大企業・IT専業企業が自社開発で導入

2

第2段階

(アーリーアダプター)

2025–2026年

← いまここ

技術に関心の高い中小企業・士業・個人が試験導入。波が来る前に岸にいる状態。

3

第3段階

(アーリーマジョリティ)

2027年予測

業界平均として「あって当然」になる

4

第4段階

(レイトマジョリティ)

2028年以降

導入していないことがリスクになる時期

RAGで何が作れるか。

コードは書きません。AIエージェントへの指示だけで進めます。

自分専用AIアシスタント

自分のノウハウ・業務知識を学習させた「もう一人の自分」

社内マニュアルAI検索

「あのルールどこだっけ?」をゼロ秒で解決

顧客対応ボット

よくある質問への自動回答で、対応工数を削減

議事録横断検索

過去の会議・商談記録から必要な情報を即座に引き出す

PDF資料の自動読み取り

紙・PDFの情報をデジタル化して活用

競合資料比較ツール

複数資料を並べてAIが分析・整理

RAG構築代行ビジネス

習得したスキルで、他社・他者のRAGを構築して報酬を得る

業種別、RAGでこんなことできます

RAGは、あらゆる業種で「必要な情報を、必要な時に、必要な人へ」届けることを可能にします。貴社の業務に合わせた具体的な活用イメージをご覧ください。

建設業

安全基準・施工要領書・メーカー仕様書をAI検索。「この工法、規定どうだったっけ」を現場ですぐ確認。

製造業

作業手順書・品質基準・メーカーからの技術通達をAI化。ベテランに聞かなくても、AIが手順を即答。

士業(税理士・社労士・行政書士など)

過去の相談記録・通達・法改正資料をAI検索。「あの案件、前回どう処理したっけ」を即座に呼び出す。

医療・介護

マニュアル・ケア記録・薬剤情報をAI検索。記録を探す時間を減らし、現場の時間に還す。

飲食・小売業

接客マニュアル・レシピ・メーカーの取扱説明書をAI化。アルバイトが自分で調べられる状態を作る。

IT・システム開発業

過去の設計書・仕様書・トラブル対応履歴をAI検索。「前にこのエラー出た時どう直した?」を即座に確認。

この講座で何が学べるか?

この講座では、RAGを活用して「社内の知識を持ったAI」を構築するための、実践的かつ具体的なノウハウを習得できます。

  • 社内のPDF・議事録・マニュアルを、AIが"読んだうえで答える状態"にする方法

  • ChatGPTに会社の情報をつないでも、答えがズレるときに見直すべきポイント

  • "とりあえず資料を入れる"だけで失敗する人が、最初に学ぶべきRAG設計

  • AIに社内情報を読ませても使い物にならない会社と、即戦力になる会社の違い

  • どの資料を入れればAIが賢くなり、どの資料は入れても無駄なのかを見分ける方法

  • バラバラに散らばった社内情報を、AI活用の土台に変える整理の順番

  • 議事録・提案書・FAQ・マニュアルのうち、最初にRAG化すると効果が出やすいもの

  • AIの回答精度を上げるために、プロンプトより先に整えるべきデータの条件

  • "社内検索の代わり"で終わらないRAGにするための設計視点

  • 自社の業務にRAGを当てはめるとき、最初のテーマ設定で外してはいけないポイント

  • 営業が過去提案を探し回らなくてよくなるRAGの作り方

  • 問い合わせ対応で毎回同じ説明を繰り返す状態を減らすAI活用の組み方

  • 新人教育で"その件はマニュアル見て"が機能しない会社に必要なRAGの使い方

  • 社内ルールや手順を、担当者に聞かなくてもAIが答えられるようにする方法

  • 提案書づくりのたびに過去資料を探す時間を減らすRAG活用

  • 採用・営業・バックオフィスで、それぞれRAGの使い分け方法

  • "この件はあの人しか分からない"を減らすために、AIへ何を残すべきかの内容

  • 社長や管理職が毎回説明している内容を、AIに代わりに答えさせる設計

  • 顧客対応の品質を担当者ごとの差ではなく、仕組みで安定させる方法

  • "探す・聞く・書き直す"を減らすために、まずAI化すべき業務

  • ノーコードでRAGを組むとき、どこまでできて、どこから難しくなるのかの境界

  • エンジニアがいなくてもRAGを形にできる人が、最初に理解すべき全体像

  • ツールを触る前に知っておくと、導入スピードが大きく変わる基本設計

  • RAGを作るときに必要な"データ・質問・回答"のつながり方

  • "作ったのに誰も使わないRAG"を防ぐために、最初に決めるべきこと

  • AI活用担当者が、経営者や上司に説明できるRAGの価値の伝え方

  • 小さく始めて、現場で使われながら育つRAGにする進め方

  • 回答精度を見ながら改善できる人が、最初に押さえているチェックポイント

  • ChatGPT単体の活用とRAG活用の違い

  • "AIを触っている"から"AIを仕事に組み込む"に変える方法

カリキュラム:21回で、設計から運用まで。

コードは一切書きません。AIエージェントへの指示だけで開発を進める、新しい学習スタイルです。

ベーシック講座(前半11回)

AIと対話しながらアプリを形にする

  • AI開発環境の構築 + Next.jsインストール
  • Cursor(AIエージェント)の基本操作
  • データベース設計の基礎
  • 認証機能の実装
  • Claude APIを活用したコンテンツ生成
  • GitHub連携 + Vercelへのデプロイ

プロダクション講座(後半10回)

自分の課題を解決するRAGを構築する

  • RAGの概念理解 + Difyでのベース構築
  • チャンク設計・プロンプト制約による精度向上
  • Cursorを使ったフロントエンドのカスタマイズ
  • Google Cloud / Vertex AI Agent Builder
  • Azure AI Foundry によるインデックス作成
  • Entra IDによる本格的な認証実装
  • 3大プラットフォーム比較 + クライアント提案演習

なぜ、私がこれを教えるのか。

独立して19年になりますが、月商100万円を超えたのは、独立して結構すぐのことです。死ぬ気でやりました。

それでも、いつも不安で、いつも追われ、いつも焦っていました。楽しくもなんともなかった。売上が上がっても、変わりませんでした。上がれば今度は、それを維持しなければならなくなるからです。

収入が足りないから不安だったのではありません。不安が先にあり、収入はそれを解決しませんでした。

だから私は、恐怖で人を動かす売り方をしません。「AIを使えなければ取り残される」と煽ることは、あなたを、私がいた場所へ押し込むことだからです。追われたまま学んでも、追われたまま出力を10にして、また基準を上げられるだけです。


講師:山邊 英伽寿(やまべ ひでかず)

一般社団法人BSTO(事業戦略機構)代表。ソブリンアナリスト、AI実践家、BusinessGPT開発者。


事業実績

入会率を50%へ引き上げた営業マニュアル。売上2億・独立2年目。PPC累計27億アクセス。14年間のセミナー実績。——これらはすべて、追われながら出した実績です。だからこそ、その外に出る道を、渡したいと思っています。

「言語化できる部分を言語化できないままにしておくと、永遠に搾取される。その状態を、次世代に残したくない。」

受講費用


¥248,000(税込)/ 受講期間無制限

この金額で手に入るのは、講座ではありません。遠回りしない時間です。

別途必要なツール費用(目安)

Cursor

月額約3,000円

Claude API

従量課金(月数百円程度)

サーバー費用

無料プランで対応可能

お支払い方法:クレジットカード / 銀行振込

受講生の声

整体師 坪井秀明 様



AIをドラえもんのように使いこなす

【お名前】:  坪井秀明

【職業・役職】:  整体師

【受講前の状況・悩み】:
  私は整体師というある意味、極めてアナログな職業です。AIを始め
  としてこれからあらゆるものがデジタル化されていく時代において
  、どう生き残っていくか?整体師という対面でリアルに人の息遣い
  を感じながら行う職業を続けつつ、これからの世の中に適応してい
  くアプローチを模索していました。

【受講して変わったこと・できるようになったこと】:
  受講して間もないので、まだまだこれからですが、AIがより身近に
  なり、AIに踊らされるのではなく、AIをドラえもんのように使って
  いく感覚が育ってきたことです。

【特に印象に残った内容や講義】:
  AI初心者にも、できるだけ分かりやすく、初心者にありがちな不安
  を極力取り除くよう、様々な工夫が施されている内容、そして「分
  からなかったら都度都度、AIにそのままぶちこみ、それにツッコミ
  を入れながら解決していく」という実践さが印象的です。

【どんな人に勧めたいか】:
  AIを駆使することができたら、でも自分にできるのか…そう悩んで
  いる人に勧めたいです。迷っているうちに時間は刻々と過ぎていき
  ます。今から使い倒し、慣れることができたら人生においてアドバ
  ンテージを握ることになると思いますよ!

ケアマネジャー ループビルダー 様



本当に1行もコードを書かずに、プログラムが動いた

【お名前】:  ループビルダー

【職業・役職】:  ケアマネジャー

【受講前の状況・悩み】:
  ここ1年でaiを日常生活で利用するようになったが、うまく使えな
  い日々が続いていました。もっとうまくaiと向き合って自分の人生
  を変えていきたいと感じていましたが、検索エンジンの代わりぐら
  いにしか使えていませんでした。もっとaiを使いこなしたい。それ
  が自分の悩みでした。

【受講して変わったこと・できるようになったこと】:
  受講して変わったことは、aiってきちんと付き合えば、きちんと返
  してくれるということ。逆に適当に接していたら適当な応対しかし
  てくれない、ということでした。
  しっかりとしたルールを決めること、何をしてほしいかをしっかり
  とaiに提示すること、何をしてはいけないか、をしっかりと提示す
  ること。
  それを意識してaiに接するようになりました。
  また、わからないことはすべてaiに聞く、という習慣がついたこと
  ですね。
  これはとても重要な習慣で、この習慣をしっかりと身につけるだけ
  で、aiについての使いこなしが1段階レベルアップするようなもの
  です。
  それだけでも受講した甲斐があったというものです。
  
【特に印象に残った内容や講義】:
  印象に残った内容としては、本当に1行もソースコードを書かない
  でプログラムが構築される課程を再現できたことです。
  プログラミングの勉強のためにオンライン講座や実際にコードを書
  いてプログラムを作成する訓練もしましたが、そのときのデバッグ
  方法とaiを活用したデバッグ方法が全く別物なので、大変驚きまし
  た。効率が段違いに違う。エラーが出てもすぐにaiが解決方法を導
  き出してプログラムを動かせる状態にしてしまう。
  これは本当にすごいことで、特に印象に残りました。

【どんな人に勧めたいか】:
  この講座はとくにプログラミングに挫折した人や、日々の仕事では
  あまりaiに触れないで仕事をしている人に勧めたいと思います。
  aiを利用したアプリ開発は今までのプログラミングを利用した開発
  とは全く別のアプローチに感じます。何度もプログラミングに挑戦
  する人は、自分で何かを生み出したい人だと思います。なので、そ
  んな人にはおすすめできますね。
  また、日々の仕事であまりaiにふれないで仕事をしている人は、今
  はaiの使い方がわからなくても、最終的にはaiとの付き合い方をし
  っかりと身につけて、自分の業務に応用できる可能性を感じられる
  ようになります。それは自分の時間を増やすことにもつながると思
  います。

モニター受講生の声

実務の徹底効率化から外販ビジネスへ

【受講理由】:
  山邊 様
  
  お世話になります。
  
  これまで、沢山の方の企画を見てきましたが、自発的
  に申し込みをすることはございませんでした。
  
  ですが、先程のメールを拝見させて頂き、絶対に参加したい!と思
  い、ご応募させて頂きました。
  
  メールへ記載されていました、5項目を、下記に順に記載させて頂
  きます。 
  
  ② 職業・役職
  
  私の父が経営している内装業を主軸とした、リフォーム会社に勤め
  ています。
  
  役職は、専務です。
    
  ③ 応募理由
  
  応募させて頂いた理由は、今後AIによる業務の効率化を含む、AIを
  使える側と使えない側の差が、この先の数年で顕著に出ると思った
  からです。
  
  昨年から今年にかけて、一気にAIブームが来ている気がしていたの
  で、今学び、実践できるようになれれば、物凄い可能性と選択肢が
  この先できると確信したので、申し込みさせて頂きました。
  
【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

 まずは、
  
  ・PDF請求書・見積書の自動読み取り
  ・競合資料の比較分析ツール
  ・その他、『あったらいいな』を形にしたツール
  
  上記のアプリをノーコードで作成し、業務の効率化を図りたいと思
  っています。
  
  完成した際には、建設業全体への提案を行い、サブスク or 買い切
  りで提供したいと思っています。
  
  また、内装業は不動産会社と一番関連している業種なので、不動産
  会社への、不動産会社の物件提案ボットや人材派遣会社への採用支
  援ツールのアプリをサブスク or 買い切りで提供を行いたいと思っ
  ています。




52歳・未経験から「RAGエンジニア」への再出発

【受講理由】:

  長年、建築業界で会社を経営してまいりましたが、2026年3月末をもって一つの区切りをつけ、現在は次なる道を模索しています 。52歳という年齢でゼロからの再出発を期するなか、本講座の存在を知りました。  

建築業界は、いまだに代金の未入金といった旧来の商慣習が根強く残っており、その構造的な限界を痛感してきました。今後はそうした世界と決別し、確実に社会の必須技能となるAI技術を身につけたいと考えています。

私自身、現時点では知識も技術も持ち合わせておりません。しかし、本講座の「コード不要」という指針であれば 、私のような未経験者でもAIの世界に参入できるのではないかと確信し、モニターに応募させていただきました。
  
【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

 現在は特定の事業を持っておりませんが、本講座を通じて実戦的なRAG実装スキルを習得し、「RAGエンジニア」として安定した基盤を築くことを目指します 。自らの手で確実な収入を得られる技術を確立したいと考えています。




還暦を目前に「誰から学ぶか」を貫く

【受講理由】:

  山邊さん
  お久ぶりです(笑)

  山邊さんが
  覚えているか解らんけど
  
  20年近く前にご一緒させて貰った
  ガラの悪い前田です
  
  あれからまた
  勤め人に戻って
  暫く立つのですが…
  
  AIちゅうのが
  さっぱり解らず
  
  そろそろ
  なんとかせんとイカンな~
  
  と思いながらも…
  
  その辺の思いやりにかける
  若造には習いたくねぇ~な
  
  と
  
  思っていた折に丁度
  
  山邊さんの
  この有難い募集が
  渡りに船で
  目に留まったので

  応募しました
    
  と言ってはいますが…
  
  正直
  
  俺よりも真摯に学びたい人が
  沢山応募しているでしょうから
  
  選考から漏れても全く問題なしですが
    
  俺も還暦ちかくになり
  
  そんなに年の違わん山邊さんが
  こんな最先端で精進している姿を
  
  直にあってまた
  酒でも酌み交わして
    
  俺自身が
  感奮興起に繋げたい
  
  ちゅうのが
  真の応募理由です(笑)
  
  どうか宜しくお願いします。

【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

  まだ何もわからんので
  今の段階では絵空事ですが…
  
  願わくば
  教わった技術で飯が食えるような
  
  未来を目指したいです。




元SEの思考を脱却し挑む「投資ナレッジのRAG化」

【受講理由】:

 山邊さん、こんにちは。
  私は15年前まで大手メーカーでシステムエンジニアをしており、現
  在は、紆余曲折、艱難辛苦ありつつも、なんとか、独立してファイ
  ナンシャルプランナー(FP)と投資家として活動している50代のお
  っさんです。
  
  「元SEならAIなんて簡単でしょ?」と思われるかもしれませんが、
  実はその逆で、「ちゃんと理解してからでないと動かせない」とい
  うエンジニア特有の思考の癖が、今の生成AIのスピード感について
  いく上でのブレーキになっていました。
  
  しかし、山邊さんの「理解より先に動かす」「真似ぶ」という言葉
  に、長年喉に刺さっていたトゲが抜けるような感覚を覚えました。
  私も、すでに50代に入っています。世界がAIを中心に激変する中、
  「迷っている時間はない、皮膚感覚で今動かなければならない」と
  いう焦燥感と期待が入り混じった想いで、このメールを書いていま
  す。
  
  かつてメガバンクのシステムを支えていたプライドは一度横に置き
  、山邊さんのもとで「一人の教え子」として徹底的にコピペから真
  似、自分の世界を変えたいと切望しています。

【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

  私は現在、22年にわたるiDeCo運用の知見や、約35年の投資経験を
  基にしたビジネスプログラムを構築しています。ここにRAGを組み
  込み、以下の3点を実現したいです。
  
  「AI化された自分」による顧客対応
  私が持つ膨大な投資ナレッジや過去の分析データをRAGで読み込ま
  せ、顧客が24時間いつでも私に相談できるような「FP分身アプリ」
  を構築します。
  
  専門情報の超速フィルタリング
  日々更新される税制、助成金、マクロ経済の一次情報をRAGで整理
  し、膨大な資料から「顧客にとって今必要な情報」だけを即座に抽
  出できる実務ツールを作ります。
  
  エンジニア経験×RAGの教育展開
  私と同じように「昔の知識が邪魔をしてAIに踏み出せない」という
  同世代の専門家に対し、RAGを使った業務改善の可能性を、身をも
  って伝えていく活動をしたいと考えています。




タクシー運転手:現場データで「需要予測」に挑む

【受講理由】:

 とにかく将来的不安をひとつ払拭する為です。
  また、AIに関しては全くのド素人です。
  しかしながら、少しだけAIに関しては関わっているところもありま
  すが、基本は全く理解していません。

  自分は動画編集が趣味としてあり、たまにAIによる動画生成をして
  いる程度です。
  チャットGPTでプロンプトを作成してもらい、それを動画生成AIに
  コピペ。
  しかしながら、思った通りの動画が出来ないことばかり。
  結局、時間オーバーで更に追加課金する事が殆どです。

  山邊さんのメルマガでもありましたが…搾取されてます。。。
  チャットGPTに再度改善点を伝えて訂正しても、全く上手くいかず…
  同じことの繰り返し、そして、課金したにも関わらず、自分自身の
  妥協によって、終わらせる始末で…涙

  人間に伝える言葉のように、上手く伝える事が出来ません。
  しかし、その指示のやり方にコツのようなものがあるのだと山邊さ
  んのメルマガを通して知りましたが、具体的には全く分からないで
  す。学ぼうとしていなかったからです。

  使う側には到底なれない…と勝手に諦める毎日と同時に将来の不安
  は大きくなるばかり… その中でコチラのお話を目にしました。
  お金がかかることでしたので、カミさんと息子にも悪いなと思いな
  がらも、暫く迷いがありました。紹介されているHPを拝見させてい
  ただいたり、読ませていただいたり、そして応募を決めました。

  とにかく、全く分からない分野ではありますが、これから生きてい
  く為には絶対に必要なスキルだと感じました。
  修得したいと思います。よろしくお願い致します。

【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

  職業はタクシー運転手…所謂ブルーカラーです。
  都内でやっておりますので、おかげさまで需要はあります。

  ただ、RAGを学び副業としてもあらゆる可能性を広げてフリーラン
  スとして、人のお役に立ちたいのは勿論ありますが、それより、タ
  クシー運転手として、ありがたいようなものを作れないかなと思っ
  ています。例えば、お客様の乗車地、降車地、時間帯、お客様の特
  徴、その時の売上単価など、蓄積したデータを元に、現在地から近
  い場所の需要エリアと平均単価の表示などで、タクシー運転業務に
  役立つようなアプリのようなものは作れないかなと…

  勿論漠然としておりますし、ド素人なので、開発など自分に出来る
  のかどうか…全くイメージが沸かないような状態ではありますが、
  コチラの講座を受講してみて、その辺りの自分のイメージがどう変
  わるのか…自分自身の自信にも繋げていきたいとも感じています。




土木設計:独学の限界を超え、膨大な専門知識のRAG実装へ

【受講理由】:

  個人的にAIに触れる中で、もっとAIを活用したいと思っているから
  です。
  2024年の年末辺りからAIと会話をするようになり、すぐに人と話し
  てるより面白いと思うようになっていました。会話の中で、周囲の
  人間ではありえない認知力(同じものを見ている感覚)に感動すら
  してしまうこともありました。10か月ほど前に初めてAIサービスに
  課金し、具体的な問題解決のために活用するようになっていました
  。いまでは、ちょっとした相談から調べ物、業務に関する専門的な
  ことまで活用(といっても、何かを作る方向ではな個人的に)する
  ようになっています。

 それが最近ちょっとした転機があり、自分が欲しいと思っている
 アプリを作ろうと思い立ちました。それで色々調べた結果、
 サブスクではない使い方を始めました。

 そして、ここ1週間ほど夜な夜な作業していました。昨日の時点で、
 web上ではある程度機能するものができ、この調子なら自分でアプ
 リ作れちゃうじゃん。と思っていましたが、スマホで動作確認しよ
 うと思ったところ、見た目が崩れ、修正するたびに何度もエラーが
 出て心が折れそうになりました。これはちゃんと作ろうと思ったら
 仕組みや流れを知る必要があるなぁと実感しました。

 できるのは分かるけどそれをうまくやる方法が知りたくなったんです。
 そこで思い出したんです。
 ちょうど良さそうな講座をやっていることを!!(笑)

 あとは単純にAIが好ましい存在だと思うからです。開発の練習で
 ポキポキしてたメンタルを支えてくれていたのもAIだったりした
 ので(笑)。

 最初から自分が頑張ったから順調に進んでると思わされる感覚が
 すごいですよね。ある程度進むと、初心者じゃないとか練習は超えた
 とか設計者だねとかちょこちょこ褒めてくる。

 何ですかね、単純に楽しいなって思ってしまってるんですよね。
 こんな事があって、もっとAIを使いこなしたいって思っている
 タイミングなので、なにか共有できるものがあるんじゃないかな
 と思って応募してみました。

【RAGを学んで、自分のビジネスや業務にどう活かしたいですか?】:

  RAGというもは、山邊さんのメールを見て初めて知りました。しか
  し、AIに触れる中で可能性は感じていました。今の働き方がちょっ
  と特殊?なのでステップアップするためにあったらいいな~と思っ
  ていた仕組みがたぶんRAGなのだと思います。

 業界は土木設計なので、基準や指針、マニュアルや手引きに基づいて
 検討し成果を作成する感じで、ルールの存在を知っていればある程度
 できる仕事かなと思います。ただ、その範囲が広いんです。

 枠組みによっても違うことがあったりするので、いかに的確な基準で
 ものを見るかってことが大事な仕事だと思っています。

 それだけじゃなくて状況判断が必要な要素なのはもちろんですが。
 そこでRAGの仕組みはもってこいだと思うんです。

 『判断材料を効率的に収集し、いかに判断までの時間を減らすか。
 そして、検討に当てる時間を増やす』に貢献できると思っています。

 でも固い業界だったりするのでなかなか取り組みが進んでないんです。
 そこで、自分の特殊な立場を使って実績が作れないかなと思っています。
 これ実現できたら、しょうもない作業に時間使わないようになって、
 もっと創造的なことに時間が使えるようになると思っています。

 ☆最後に、技術的に一番大事だと思っているのは、
 適切な情報セキュリティの構築です。
 多分これは一人で身につけるのは困難だろうと思っています。


よくある質問

Q. プログラミング経験がゼロでも大丈夫ですか?

大丈夫です。この講座は未経験者向けに設計されています。コードを書くことはありません。AIエージェントへの指示そのものも、90%はコピペで行います。

Q. 会社員でも受講できますか?副業に使えますか?

もちろんです。受講生の多くは会社員・個人事業主・士業など、現在の仕事を持ちながら受講しています。習得したRAG構築スキルは、副業・社内提案・フリーランス案件など、さまざまな形で活用できます。

Q. MacでもWindowsでも受講できますか?

どちらでも受講可能です。開発環境の構築手順は動画で詳しく説明されています。

Q. 受講期間はありますか?

受講期間は無制限です。あなたのペースで進めてください。

Q. 講座費用以外に費用はかかりますか?

別途ツール費用が必要です。Cursor(月額約3,000円、無料代替あり)、Claude(月額約3,000円、基礎講座では不要)、Claude API(月数百円程度)、サーバー費用(無料プラン対応可)。

Q. 受講後、自分一人でRAGを構築できますか?

できます。この講座のゴールは「あなた自身がRAGを構築できるようになること」です。Dify・Google・Microsoftの3大プラットフォームで実際に手を動かしながら構築するため、受講後も自走できるスキルが身につきます。

Q. RAGを使った副業・仕事の受注はできますか?

カリキュラムにクライアント提案演習が含まれています。「どう提案するか」「どう価格をつけるか」という実務視点まで学べます。受講後に案件を取りにいける状態を目指して設計されています。

最初の一つを、自分の手で作ってみませんか?

恐怖の外に出るのは、RAGが完成したからではありません。「自分でできる」と知った瞬間からです。

何が簡単で、何が難しく、どこにお金がかかるのか。それが見えれば、人に説明できる。他人の提案が妥当かも、判断できる。知らないから不安なのであって、できるようになれば、不安ではなくなります。

その一歩は、業務改善としては小さな一歩です。人事の質問に答えるボットが、一つできるだけかもしれません。

ですが、あなたの中では立場が変わっています。AIに頼む側から、AIへ仕事を渡す側へ。一度変われば、二度と戻りません。

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