📅 学習期間：7月1日〜24日（24日間・2時間/日）
🔄 総復習：7月25日〜27日
🎯 受験：7月28日〜31日
7月1日（火）〜 7月4日（金） 4日間・計8時間
📘 Ch.1 生成AIとAIエージェントの基礎
AIエージェントの3要素（頭脳・手足・記憶）
自律性レベル4段階（反応型→支援型→協働型→自律型）
MCP・M×N問題・4大リスク・3フェーズ論
自律性レベル4段階（反応型→支援型→協働型→自律型）
MCP・M×N問題・4大リスク・3フェーズ論
7月5日（土）〜 7月9日（水） 5日間・計10時間
📗 Ch.2 業務の基礎
BPR「再設計」の本質・汚いプロセスの自動化
ECRSの順序（E→C→R→S）・As-Is分析の鉄則
HTA・アトミックタスク3分類・SIPOC
ECRSの順序（E→C→R→S）・As-Is分析の鉄則
HTA・アトミックタスク3分類・SIPOC
7月10日（木）〜 7月15日（火） 6日間・計12時間
📙 Ch.3 AIデータリテラシーとマネジメント ⭐最重要
RAG vs ファインチューニング（更新頻度が決め手）
SECIモデル（野中郁次郎）・AI Readyデータ4特性
ハーネスエンジニアリング・成功の3層フレームワーク
SECIモデル（野中郁次郎）・AI Readyデータ4特性
ハーネスエンジニアリング・成功の3層フレームワーク
7月16日（水）〜 7月19日（土） 4日間・計8時間
📕 Ch.4 人と組織のAI設計
CoE・推進体制3類型の逆転関係
KGI/KPI/OKRの使い分け
チェンジマネジメント・心理的安全性（エドモンドソン教授）
KGI/KPI/OKRの使い分け
チェンジマネジメント・心理的安全性（エドモンドソン教授）
7月20日（日）〜 7月24日（木） 5日間・計10時間
📓 Ch.5 プロジェクトを回す
5Dモデル（Discovery→Definition→Design→Dev&PoC→Deploy）
自動化4段階・コンテキストエンジニアリング（Karpathy）
Webhook vs イベントトリガー・4段階展開計画
自動化4段階・コンテキストエンジニアリング（Karpathy）
Webhook vs イベントトリガー・4段階展開計画
7月25日（金）〜 7月27日（日） 3日間・計6時間
🔄 総復習・誤答パターン対策
全チャプター★★★項目の最終確認
よくある誤答パターンを集中対策
確認クイズで80%以上を目標に
よくある誤答パターンを集中対策
確認クイズで80%以上を目標に
7月28日（月）〜 7月31日（木）
🎯 受験期間
合格ライン：80%以上
Mick、全力応援してます！🐴✨
Mick、全力応援してます！🐴✨
A 必須
これだけは絶対覚える
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AIエージェント3要素＝頭脳（LLM）＋手足（ツール）＋記憶（メモリ）
⭐
自律性4段階＝反応型→支援型→協働型→自律型（3段階でなく4段階！）
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MCP（M×N問題）＝接続爆発をM+Nに圧縮する共通バス規格
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4大リスク＝①信頼性②形骸化③ブラックボックス化④セキュリティ倫理
⭐
ECRSの順序＝Eliminate→Combine→Rearrange→Simplify（効果大順）
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SECIモデル＝共同化→表出化→連結化→内面化（提唱者：野中郁次郎）
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5Dモデル＝Discovery→Definition→Design→Dev&PoC→Deploy&Scale
⭐
コンテキストエンジニアリング＝Karpathy「LLM=OS、コンテキスト=RAM」
⭐
Webhook＝外部が能動的に通知 vs イベントトリガー＝自分が監視して検知
B 重要
覚えると得点UP
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HTAアトミックタスク3分類＝AIエージェント/定型処理/人間
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RAG vs FT＝更新頻度が高い→RAG、トーン・専門用語→ファインチューニング
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AI Readyデータ4特性＝正確性・可視性・追跡可能性・安全性
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推進体制の逆転関係＝中央集権型（統制○速さ×）⇔分散型（速さ○統制×）
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心理的安全性＝エドモンドソン教授＋Google Project Aristotle
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自動化4段階＝Lv.1アドホック→Lv.2チャットボット→Lv.3ワークフロー→Lv.4自律型
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合格基準 vs KPI＝一回限りの判断基準 vs 継続的な改善指標（別物！）
⚠ よくある誤答パターン
❌ 自律性は「3段階」→ ✅ 正しくは4段階
❌ 形骸化対策＝「高性能モデルへ切替」→ ✅ モニタリング＋フィードバック
❌ As-Is分析に改善案を混ぜる→ ✅ 事実のみ記述
❌ 「情報を渡せば渡すほど精度UP」→ ✅ 誤り。必要十分・構造化が原則
❌ 合格基準＝KPI→ ✅ 別物。一回限り vs 継続指標
C 参考
余裕があれば
長期メモリ3種類 ／ ハーネスエンジニアリング4領域 ／ AGI・ASIの位置づけ ／ Gartner「60%」・IBM「29%」統計 ／ コンテキストエンジニアリング提唱者（Karpathy＋Lütke）
問題
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