生成AIスクールのカリキュラムは、一見どこも似ています。
だからこそ、比較は項目ではなく到達点でやるべきです。
この記事で分かること
| 領域 | 学ぶこと | 強み |
|---|---|---|
| ① プロンプト | 入力設計、出力の型、改善 | 最短で成果が出る |
| ② 業務改善（ノーコード） | 業務フロー設計、自動化 | 実務で刺さる、単価が上がる |
| ③ 開発（API/RAG） | システム連携、データ活用 | 転職・高単価領域に近い |
結論：どれも学べば強い。ただし全部やると浅くなる。目的で配分を決める。
プロンプト学習のゴールは、気の利いた文章を書くことではありません。
同じ品質を再現できるテンプレを持つことです。
スクールの差：「例が多い」ではなく、提出→添削→改善が回るか。
仕事で成果が出るのは、業務改善領域です。
ここで大事なのはツール名ではなく、業務フローを設計できるか。
見極め：運用ルールまで教えるスクールは強い。単発自動化だけだと現場で止まる。
開発領域は魅力的ですが、初心者が詰みやすい領域でもあります。
重要：初心者は「作れる」より、まず「何が必要か」を理解しておくと失敗しません。
| 目的 | おすすめ配分 | 理由 |
|---|---|---|
| 副業 | プロンプト6：業務改善3：開発1 | 納品・改善の回転が最優先 |
| 転職 | プロンプト4：業務改善3：開発3 | ポートフォリオと職種適合が重要 |
| 業務効率化 | プロンプト4：業務改善6：開発0〜1 | 現場はフローと運用が勝つ |
結論：目的が決まれば、学ぶ順番も決まります。
結論：道具より、改善回数。成果物より、運用。
この5つが明確なら、カリキュラムで大きく外しません。
