# リスキリングのための学習プログラム提案

リスキリングのための学習プログラム提案アプリでは、「スキルジャンル」「段階（週 / 最大は10）」の入力のみで習得プログラムを作成します。

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2F6AfeQG1ZHRZmvagSh5aX%2F%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-10-25%2015.22.39.png?alt=media&#x26;token=7445ffc1-7af9-4557-b795-a3f200b6b539" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基に学習プログラムを作成します。

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* スキルジャン&#x30EB;**：AIスキル**
* 段階（週 / 最大は10）**：5段階**

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FWwxnkJQKQDSK9OFsw1Ff%2F%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-10-25%2015.24.35.png?alt=media&#x26;token=58d74f0a-f068-4421-9e39-8a288a64b517" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のように習得プログラムを作成します。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(Txt・PDF・Docx)が可能です。

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2Fg0MKKS3dyBgVuzsP19Q8%2F%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-10-25%2015.26.08.png?alt=media&#x26;token=d812b277-dd4b-4ea6-9fc5-c262911ba1bf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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## リスキリングサポート: AIスキル習得のための5段階アプローチ

### ステージ1: 基礎理解と準備
- **インプット**: AIとは何か、その基本的な概念と歴史を学ぶ。Web記事や入門書を読む。
- **ゴール**: AIの基本的な定義、用語、歴史についての理解を深める。
- **トレーニング項目**:
  1. AIに関する基本的な書籍を読む（例: "Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans"）
  2. オンラインコースでAIの歴史と基本概念のビデオを視聴する（例: CourseraのAI For Everyone）

### ステージ2: ツールと言語の習得
- **インプット**: Pythonなどのプログラミング言語とAI開発に必要なツール（TensorFlow, PyTorch）の基礎を学ぶ。
- **ゴール**: Pythonの基本操作ができるようになり、基本的なAIモデルを構築できるレベルに達する。
- **トレーニング項目**:
  1. Pythonのオンラインチュートリアルを完了する（例: CodecademyのPythonコース）
  2. TensorFlowやPyTorchの入門チュートリアルを行う

### ステージ3: 実践的なプロジェクト
- **インプット**: 簡単なAIプロジェクトを始める。例えば、画像認識や自然言語処理のタスク。
- **ゴール**: 小規模ながら実際のデータを使ってAIモデルを訓練し、結果を解析できるようになる。
- **トレーニング項目**:
  1. KaggleやGitHubで公開されているデータセットを使用してプロジェクトを行う
  2. メンターやオンラインコミュニティ（例: Stack Overflow, GitHub）と交流しながら問題解決を図る

### ステージ4: 深化学習とアルゴリズム
- **インプット**: より高度なAIアルゴリズム（深層学習、強化学習など）を学ぶ。
- **ゴール**: 複雑なAIモデルを理解し、自分で設計・実装できるようになる。
- **トレーニング項目**:
  1. 高度なAIコースを受講する（例: DeepLearning.AIのディープラーニング専門コース）
  2. 最新のAI研究論文を読み、トレンドを把握する

### ステージ5: 専門性の追求とイノベーション
- **インプット**: 特定の業界や問題に特化したAIソリューションを開発する。
- **ゴール**: AIを活用して実際のビジネスや社会問題に対するソリューションを提供できる。
- **トレーニング項目**:
  1. 業界固有の問題に対するAIベースのソリューションを開発するプロジェクトに参加する
  2. 技術会議やワークショップに参加して、ネットワーキングと知識のアップデートを図る

これらのステージを通じて、リスキリングを目指す人は段階的にAIスキルを習得し、最終的には専門的な知識と実践能力を兼ね備えたプロフェッショナルに成長することができます。
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## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を2つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2Fx6S7tjH7zin4EZdlbAYC%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a5ee1c03-f2fd-4af9-b303-f574831745a9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **スキルジャンル**
  * 変数：@Skill
  * インプットタイプ：テキスト
* **段階（週 / 最大は10）**
  * 変数：@phase
  * インプットタイプ：テキスト

#### インプットのOne Pointアドバイス <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
段階と期間を別々のインプット項目にすることも可能です。
{% endhint %}

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
出力形式を変更することで、各段階で提示するアプローチ内容を指定することができます。
{% endhint %}