よくある質問・AI用語集

はい。むしろ初心者の方こそ対象です。私の講座やこのブログでは、テクニックを教える前に「なぜそうなるのか」という仕組みから、専門用語をかみくだいて説明することを大切にしています。実際、受講生レビューでも「難しい言葉を使わないので、機械が苦手な私でも分かった」という声を多くいただいています。分からないところは、理解が追いつくまで根気よく一緒に進めますので、安心してください。

大きく分けて、①AIツールの活用（Claude / Claude Code / Codex など）、②知識管理（Notion・Obsidian）、③LLMO（AI検索に選ばれる対策）、④AIエージェント（AI社員）づくり、⑤ローカルAI、の5つが柱です。どれも「知っておく」だけでなく、あなたの実際の仕事に合わせて一緒に手を動かして作りながら学べるのが特徴です。各テーマは、このブログの記事でも実例つきで読めます。

はい、むしろ個人・小規模事業の方にこそ効果が大きいです。AIをうまく使えば、1人でも何人分もの仕事をこなせるようになります。作業の自動化・書類管理・時間の使い方まで、全体を見渡して「どこをAIに任せるか」を一緒に設計します。単発の講座のほか、継続して伴走する月額のコンサルティングもあります。

はい。記事や講座だけでなく、社内向けのAIシステム構築、AIアプリ開発、LLMO対策の代行まで対応しています。「AIで事業を構造化して加速する」のが私たちの専門で、このブログ自体も、その考え方と技術で実際に作られています。何ができるかは、まず著者ページのサービス案内をご覧ください。

スキルシェア最大手「ストアカ」で開講しています。2024年8月の登録から約2年で、累計受講435人・レビュー210件・評価4.94（5点満点）・プラチナランクの実績があります。各記事の最後に、その内容に関連する講座へのリンクを自動で置いているので、興味を持ったテーマからそのまま受講できます。

「構造化」が軸です。物事を整理し、構造化できる人が、AI時代にいちばん得をする——という考えのもと、AIを実際に使って事業や知識を構造化する方法を、机上論ではなく実装しながら発信しています。構造化はLLMO（AI検索対策）にも、社内のAIシステム化にも、AI時代に人に残るスキルにも、すべて通じる共通の土台です。

Anthropic社が作った対話型AIです。文章の作成・要約・分析や、プログラムのコードを書くのが得意で、長い文章を丁寧に扱えるのが特徴です。このブログで扱う「Claude Code」「Claude Cowork」などは、すべてこのClaudeをベースにした使い方です。

Claude を、コード作成・開発に特化させた道具です。「こういうアプリやツールを作りたい」と日本語で頼むだけで、AIが実際にコードを書いて形にしてくれます。プログラミング未経験でも、伴走してもらいながら「作りたい」を実現できるのが大きな魅力です。

OpenAI（ChatGPTを作った会社）のコード作成AIです。Claude Code と似た役割で、プログラムを書くのを手伝ってくれます。Claude Code とどちらが良いかは目的によるので、両方を実際に動かして比べてみるのがおすすめです。

AIに「このフォルダやアプリを使っていいよ」と許可を出し、AIが自分でファイルを読み書きしたり、外部の道具を使えるようにする「橋渡しの仕組み」です。たとえばこれを使うと、Claude が自分でメモを開いて読み、必要な情報を探してくれます。正式名称は Model Context Protocol。便利な反面、見せる範囲はしっかり絞ることが大切です。

文字（マークダウン）でメモを書きためるアプリです。メモ同士をリンクでつなげられ、自分だけの知識データベースを作れます。データは自分のパソコンに保存されるので安心で、シンプルな文字なのでAIにも渡しやすいのが強みです。スマホとパソコンで同期したい場合は、有料のObsidian Syncを使います。

メモ・文書・データベース・タスク管理をまとめてできる万能ツールです。チームでの共有や、見やすい資料づくりが得意です。一方で、ブログの土台（CMS）として使うと手間が増える場面もあるので、用途に応じて使い分けるのがコツです。

ChatGPTやPerplexityなどのAI検索に、自分のサイトを見つけてもらい・引用してもらうための対策です。これまでのSEO（Google検索対策）の、AI時代版にあたります。情報を構造化し、AIが読み取りやすい形に整えることが核心で、まさにこのブログの「構造化」というテーマそのものです。

指示を出すと、複数の作業を自分で順番に考えて実行してくれるAIです。まるで社員のように、調べもの・資料作成・データ処理などをまかせられます。「AI社員」とも呼び、社内の定型業務をAIに落としていくことで、小さなチームでも大きな成果を出せるようになります。

インターネット上のサービスではなく、自分のパソコンの中で動かすAIのことです。情報が外に出ないので、プライバシーやコスト面で安心して使えます。お客様情報など外に出せないデータを扱う仕事と、特に相性がよい使い方です。

経験・専門性・権威性・信頼性（Experience / Expertise / Authoritativeness / Trustworthiness）の頭文字です。GoogleやAIが「この情報は信頼できるか」を判断する目安で、発信者が実際に経験しているか・専門家か・実績があるか・出典が明確かが見られます。このブログでは、著者ページや受講生レビュー、構造化データでこれを示しています。

ページの内容を、検索エンジンやAIが正確に読み取れる「決まった書式の説明書き」です。記事の著者・日付・評価・よくある質問などを機械に伝えることで、検索やAIに引用されやすくなります。このブログ自体も、全ページにこの構造化データを入れています（まさにLLMO対策の実例です）。