AI・DX推進を任された方
- ChatGPTやCopilotを配ったが、一部しか使っていない
- RAGもエージェントも、自社で何をどう動かすか分からない
- 社内データをAIに入れる判断ができず、ルールが決まらない
- 新しいモデルやツールが出ても、何が変わったか追えない
法人向け AI・データ活用eラーニング｜月3万円から、1名から
配って終わりにしない。
配って終わりにしない。
全社のAIリテラシーを、
動画で育てる。
AIの基礎から、RAG・エージェント・セキュリティまで。いま現場でAIを作っている会社が、毎月動画を追加します。1〜2名の少人数から、学習管理システム付きで導入できます。
- 125講義以上・40時間以上
- 1名から契約可能
- 毎月追加
125+講義・6シリーズ以上
毎月追加・40時間以上
毎月追加・40時間以上
1名〜最低人数なし
月3万円から
月3万円から
19万回再生
同じ講師のYouTube実績
同じ講師のYouTube実績
7冊の著書
官公庁・研究機関のAI開発実績・特許出願中
官公庁・研究機関のAI開発実績・特許出願中
ISSUE
「AIツールは配った。でも、社内に広がらない。」
足りないのはツールではなく、共通の土台です。
使える人と使えない人に分かれるのは、能力の差ではありません。何をどう学べばいいかの地図が、社内に無いだけです。
経営・マネジメント層の方
- 集合研修を組む人数も予算もないが、放置もできない
- AIに投資すべきと分かるが、投資対効果が見えない
- 推進できる人材が社内にいない
- 研修をやっても受講状況が分からず、成果を報告できない
GOAL
動画で土台をつくると、会社はこう変わります。
「一部の人だけが使える」状態から、全社が同じ言葉でAIを語り、現場で使いこなす状態へ。
分断→共通の土台
全社が同じ言葉でAIを語れる
使える人・使えない人の分断が消え、部門をまたいで会話が噛み合うようになります。
配って終わり→現場で成果
ツールが実際に使われる
「入れたのに使われない」から、受講状況を見ながら定着させ、業務での成果につなげます。
属人化→組織で追える
最新を継続的にキャッチアップ
毎月更新される講義で、特定の人に依存せず、組織として最新の動向を追い続けられます。
FEATURE
「配って終わり」にしないための特徴
コンテンツの質だけでなく、使われて定着するところまで。動画で終わらせない仕組みがそろっています。
01
初心者とプロの会話だから、置いていかれない
専門家が一方的に講義する形式ではありません。素朴な疑問を持つ人が、あなたの代わりに聞いてくれます。公式ドキュメントを画面に出しながら「これ実はこうなんだよ」と確認していくので、用語が出てもその場で意味が分かります。
実際の配信画面
02
用語集ではありません。実務で使う道具まで扱います
Git・CLI・API・MCP・JSON・SQL・AIによるExcel操作。AI開発の実務者やデータサイエンティストが実際に手を動かす道具を、非エンジニアにも分かる言葉で解説します。リテラシーで終わらせません。
GitHubってなに？CLIって何の役に立つの？APIとMCPの違いJSON・CSV・YAMLSQLAIはどうやってExcelを操作しているのかClaude の Chat・Cowork・Code の違い
実際の講義サムネイル
03
研修会社が作った動画ではありません
私たちの本業は、AI・データ活用の受託開発とコンサルティングです。官公庁・研究機関をはじめとするプロジェクトで、実際にAIを作っています。この動画は、その現場から出てきたものです。
だから、社内データをAIに入れていいのか、どこまでがリスクなのかを、判断できる形で語れます。最新モデルの話も、毎月更新できます。現場が動いているからです。
講義の一場面
動画だけで終わらせない、運用の仕組み
学習管理システム（LMS）込み
誰がどこまで進んだかを管理画面で確認。受講期限つきの必須受講も組めるので、上層部への報告にもそのまま使えます。
動画＋解説ドキュメントを配布
各回の要点をまとめた解説PDFに加え、シリーズを1冊にまとめた学習ブックも配布。手元で読み返せます。
毎月、新しい講義が増える
受託開発の現場で扱う技術がそのままネタになるので、最新の話題を追い続けられます。御社のニーズに合わせたテーマも動画にできます。
CURRICULUM
AIの「そもそも」から、実務の道具まで。
段差なく登れるように順番を組んだシリーズ群です。ChatGPTしか知らない状態から始められます。シリーズも講義も、毎月増えていきます。
125+講義以上
6+シリーズ
40+時間以上
15〜25分・1本あたり
シリーズ名をクリックすると、全講義のタイトルが開きます。
AIお勉強シリーズ 73講義 ChatGPTしか知らない状態から、使う→中身→広げる、の順で段差なく登る
第0章AIってそもそも何か5講義
- AIツールとAIは違う ― ChatGPTは「AIを積んだ道具」
- そもそもAI（人工知能）とは ― 定義をやさしく
- 生成AIとは何か ― 「作る」AIが主役になった
- AIの歴史 ― なぜ今になって急に賢くなったのか
- AIは「考えている」のか ― 人間のふりを見抜けるか
第1章LLMを外から見る5講義
- LLM（大規模言語モデル）とは ― ChatGPTの正体
- LLMは「次の単語」を当てているだけ
- トークンとは ― AIは文字でなく「かたまり」で読む
- 同じ質問なのに毎回答えが違うのはなぜ
- AIはなぜ平気で間違えるのか ― ハルシネーションの正体
第2章画像も音声も扱うマルチモーダルAI6講義
- マルチモーダルとは ― 文章以外も扱えるAI
- AIはどうやって画像を「見る」のか
- AIはどうやって画像を「作る」のか ― 拡散モデル
- AIはどうやって動画を「作る」のか
- AIはどうやって音声を「聞く」のか ― Whisper
- リアルタイム音声AI ― なぜ会話が途切れない
第3章自分で動くAIエージェント8講義
- AIエージェントとは ― ゴールを自分で達成するループ
- ツールを使う＝エージェントの心臓 ― function calling
- モデルとハーネスは違う ― Agent＝Model＋Harness
- エージェントの記憶と計画
- マルチエージェント ― 複数のAIが役割分担する
- コンピュータ操作エージェント ― 画面を見て操作する
- ガードレールと人間の承認
- ハーネスエンジニアリングとエージェントの限界
第4章資料を見ながら答えるRAG8講義
- なぜAIは「調べもの」が苦手なのか
- RAGとは ― 検索と生成を組み合わせる
- 埋め込み（エンベディング）とは ― 文章を「意味の数字」に
- ベクトル検索・検索インデックスとは
- ハイブリッド検索とリランク
- Agentic Search ― インデックスを作らず自分で探す
- Agentic RAG ― 調べ方を組み立て直す
- GraphRAG ― 知識グラフで関係をたどる
第5章LLMは何をどうやって覚えたのか3講義
- AIの「学習」って何をしているのか
- AIの学習データってどんなもの
- 「丸暗記」と「使える」は違う ― 過学習
第6章LLMの中身（ニューラルネットからTransformerへ）8講義
- ニューラルネットワークとは
- ディープラーニングとは ― 「深い」って何が深い
- パラメータとは ― AIの「つまみ」の数
- なぜディープラーニングで一気に伸びたのか
- Transformerは何がすごかったのか
- Transformerとは ― 文をまとめて見る
- Attention（注目）とは ― 文のどこに注目するか
- ここまででChatGPTの中身が一周
第7章LLMはどうやって作られるのか3講義
- 事前学習・ファインチューニング・RLHF
- オープンモデルとクローズドモデルの違い
- 推論モデル（考えてから答えるAI）とは
第8章LLMの外に広がる機械学習の世界10講義
- 機械学習にはLLM以外もたくさんある
- 教師あり学習とは ― 答えを見せて覚えさせる
- 教師なし学習とは ― 答えなしでグループを見つける
- 強化学習とは ― 試行錯誤で上達する
- 分類とは ― 「どっち・どれ」を当てる
- 回帰とは ― 「数値」を当てる
- 特徴量とは ― 機械学習に何を「食べさせる」か
- 構造化データと非構造化データ
- LLMと従来の機械学習は何が違う
- AI・機械学習・データサイエンスの地図
発展①大きなモデルを現実的に動かす4講義
- 量子化 ― モデルを軽くする
- 蒸留 ― 大きいモデルの知識を小さく移す
- MoE（専門家混合）― 必要な部分だけ動かす
- LoRA ― 軽量ファインチューニング
発展②AIを支えるハードウェア4講義
- そもそもメモリとは ― ストレージとの違い
- なぜAIにはGPUが必要なのか ― VRAM
- パラメータ数とメモリの関係
- KVキャッシュとは ― 会話が長いほど重くなる理由
発展③AIの良し悪しをどう測るか9講義
- 結局「AIの精度」って何を測っているのか
- 分類問題の評価指標 ― 適合率・再現率・F1
- 生成AIの評価はなぜ難しいのか
- 測り方その1 ベンチマーク
- 測り方その2 LLM-as-a-Judge
- 測り方その3 人間評価とChatbot Arena
- 特に怖いハルシネーションはどう測る
- RAGの評価はどこが特別か
- まとめ AIの精度はどう上げる
明日から使えるTipsシリーズ 18講義 ツールと用語を、その日から手を動かせるレベルまで
- コンテキストの正体 ― 履歴＝コンテキスト・入れすぎは逆効果・上限を超えたら
- AIの「考える量」effort / thinking ― low と high で何が変わるか
- なぜAIにパワポを直接作らせると崩れるのか ― 裏でPythonを書いている
- Markdownを10分でマスター
- 「API」の仕組み ― Webサービス同士がやり取りする約束事
- APIとMCPの違い ― AIがツールを呼ぶ実際のしくみ
- ClaudeのChat / Cowork / Code の違い
- CLIって何の役に立つの？
- コマンドプロンプトとPowerShellの違い
- GitHubってなに？
- 「データベース」の仕組み ― データを速く正しく出し入れする箱
- システムプロンプトとユーザープロンプトの違い ― AIの役割を固定する場所
- AIの「メモリ・記録」はどこまで覚えている？
- Claudeなどの「プロジェクト」機能の仕組み
- ディープリサーチは裏で何をしている？
- Artifacts / Canvas は何が便利なのか
- トークンの数え方 ― 日本語が英語より高い理由・トークナイザの割り方
- AIの利用料金はどう決まる・なぜ下がる？
ITプログラミング基礎シリーズ 9講義 非エンジニアのためのIT土台。AIが何をしているのかが分かる
- ファイルの拡張子とは ― 種類の見分け方
- コンピュータの「言語」には種類がある
- プログラミング言語とは ― 手順を書く「動かす言語」
- なぜ速い言語・遅い言語があるのか ― コンパイルとインタプリタ
- HTMLはプログラムなのか ― マークアップ言語とは
- データを表す書き方 ― JSON・CSV・YAML
- 見た目を決める言語 ― CSS
- データに問い合わせる言語 ― SQL
- AIはどうやってExcelやアプリを操作しているのか
最新AIキャッチアップシリーズ 9講義 動きの速い最新トピック。出るたびに追加します
- ClaudeのHaiku・Sonnet・Opusは何が違う？（速い・安い ⇔ 賢い）
- Claude Code・Codex・ChatGPT ― コーディングAIの今
- Claude Sonnet 5・GPT-5.5・Gemini 3 ― 今の三強、何が違う？
- 中国発オープンモデル（GLM・DeepSeek・Qwen）は今どこまで来ている？
- ブラウザ・PC操作AIの実力 ― OSWorldベンチマークで見る現在地
- AIクローラーとメディアの摩擦 ― Cloudflareが配信を制御し始めた理由
- ノーコードAIエージェント基盤の潮流
- AIの価格競争を定点観測 ― 値下げ・新モデル投入はなぜ続く
- 次はどのモデルが来る？ ― 各社のロードマップと噂の次世代モデル
数学シリーズ 9講義 数式アレルギーでも大丈夫。「何の役に立つのか」から入る
- AIはぜんぶ確率で動いている ― 確率の基礎
- AIは言葉を「数字の列」に変える ― ベクトルの正体
- AIが「意味が近い」を計算する ― コサイン類似度・内積
- 行列のかけ算がAIの計算そのもの
- log（対数）ってデータサイエンス関係あるの？
- なぜAIに微分が必要？
- 勾配降下法 ― 山を下りて最適解を探す（微分の続き）
- AIが最後に「確率」を出す一手 ― ソフトマックス・シグモイド
- AIの「間違いの大きさ」はどう測る ― 損失関数
なんでもAI・データサイエンス 7講義 身近な題材にデータサイエンスを当てる応用回
- YouTube動画、AIでどう自動制作してるの？ ― 実際のワークフローを見せる
- ボルダリングとAI ― 課題攻略をデータで考えると
- スポーツ×AIの事例集 ― どの競技で何に使われているのか
- 相撲にデータサイエンスを入れたらどうなる？
- 富士山登山をデータサイエンスで分析したら？
- AI使ったら株で大儲け？ ― 予測の限界を正直に話す
- データサイエンティストの求人を見てみる
シリーズは今後も増えていきます。御社のニーズに合わせたテーマも動画にできます。
カリキュラムについて相談するYOUTUBE
講義の品質は、YouTubeで無料で確かめられます。
同じ講師が、同じ姿勢で、YouTubeでも解説しています。累計19万回再生。いちばん見られているのは「社内データをAIに入れていいのか」という、まさに法人の悩みそのものの回です。eラーニングでは、これを体系立てて、順番に、実務で使える形まで学べます。
WHY LIBERCRAFT
なぜ、リベルクラフトのeラーニングなのか
研修を作るのが本業の会社ではありません。いま現場でAIを作っている会社が、そのまま教えています。
作っている会社が、そのまま話す
特許出願中の独自RAG技術（特願2026-094369）をはじめ、実装の現場で得た知見をそのまま教材にしています。伝聞や翻訳ではありません。だから最新の話も、出るたびに追加できます。
著書を執筆する専門家が監修
データサイエンティストとして著書多数。官公庁・研究機関のAI活用支援実績を持つ専門家が、すべての講義を監修します。他社の法人向けAI講座でも技術監修を務めています。
学んだ先まで、同じ会社で
動画で終わりにしません。研修で手を動かし、コンサルで適用先を決め、必要なら受託開発で作る。研修も開発も、その全部を同じチームで受けられます。
eラーニングだけの会社ではありません。
動画
eラーニング
動画で全社の土台をつくる
研修
ワークショップ・法人研修
自社のデータで手を動かす
コンサル
AI導入コンサルティング
適用先と優先順位を決める
開発
自社AI開発支援
実際に作るところまで
eラーニングだけでも、研修・コンサル・開発まででも。御社に必要な形で、同じチームがご一緒します。
INSTRUCTOR
講師・監修
三好 大悟Daigo Miyoshi
株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト
慶應義塾大学で金融工学を専攻。卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、AI・データ活用コンサルティング事業などに従事。その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用の推進に貢献。株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスの受託開発・コンサルティング、法人向けトレーニング、教育事業を展開。
この講座では、専門家として一方的に教えるのではなく、初心者役と対話しながら「なぜそうなるのか」まで噛み砕く形式を採っています。
講演実績
- 大手オンライン授業サービス Schoo「Excelによるデータ分析・統計思考」
- デジタルマーケターズサミット 2023 Summer「マーケターが身につけたいデータ分析・統計思考」
- インプレス主催 Web担当者Forum「文系のためのExcelを使ったデータ分析・統計入門講座」
- 人工知能学会 第37回全国大会（2023）論文発表「配送最適化アルゴリズム開発」
執筆した書籍（一部）
CASE
業種を問わず、AI活用の現場で選ばれています。
教育・メディア・BtoBまで。リベルクラフトのAI・データ活用支援の事例です。
PRICE
月3万円から。1名でも始められます。
最低人数の縛りはありません。まず1〜2名で試していただいて構いません。受講される人数の規模に応じてプランをご用意しています。
無料相談で整理できること
- 社内のどの層から始めるべきか（経営・推進担当・現場）
- 自社に必要なテーマと、その優先順位
- 受講を続けてもらうための運用の組み方（受講期限の設定・進捗の見方）
- 研修やコンサルティングにどう接続するか
FLOW
まず見てから、決めてください。
いきなり契約はしません。無料トライアルで全講義を見ていただいてから、判断していただけます。
お問い合わせ
フォーム、または資料ダウンロードから。
ヒアリング
オンライン30分で対象と目的を整理します。
無料トライアル
全講義を視聴可能。カード登録は不要です。
受講者登録
管理画面から登録するだけで、すぐ始められます。
可視化・定着
進捗をレポートでお届けし、定着させます。
無料配布
「AI・データサイエンス入門 学習ブック」を配布しています。
「データサイエンスって結局なに？」から、統計解析・機械学習・ディープラーニング・数理最適化まで。動画6本ぶんの解説を、図とともに1冊で読み返せるようにまとめた副読本です。社内での検討・共有にそのままお使いいただけます。
学習ブックをダウンロード（無料）FAQ
よくあるご質問
何名から契約できますか？
はい、1〜2名からでも契約できます。最低人数の縛りはありません。大掛かりな研修体制を組めない企業でも導入いただけるよう設計しています。
無料で試せますか？
はい。全講義を視聴できる無料トライアルをご用意しています。クレジットカードの登録は不要です。まずは中身を見てから判断してください。
動画は増えますか？
はい、毎月追加します。御社のニーズに合わせたテーマも、ご要望に応じて動画化してお届けできます。私たちが受託開発の現場で扱っている技術がそのままネタになるので、最新の話題も追い続けられます。
受講状況は分かりますか？
はい。学習管理システム（LMS）で、誰がどこまで進んだかを把握できます。受講期限を設定した必須受講のコースも組めます。上層部への報告にもお使いいただけます。
エンジニアでなくても分かりますか？
はい。初心者役が代わりに質問する会話形式なので、前提知識は要りません。一方で、Git・API・SQLなど実務で使う道具まで扱うので、推進担当の方にも物足りなさはありません。
集合研修やコンサルティングもお願いできますか？
はい。法人研修・DX/AI戦略コンサルティング・受託開発まで、同じチームが一気通貫で対応しています。まずは動画から始めて、必要になったタイミングでご相談ください。
他社のeラーニングとの違いは何ですか？
私たちの本業は研修ではなく、AI・データ活用の受託開発とコンサルティングです。官公庁・研究機関をはじめとするプロジェクトで実際にAIを作っており、その現場から出てきた話をそのまま教材にしています。また、特定ツールの操作方法ではなく、Git・API・SQLといった実務で使う道具まで踏み込むのも違いです。
助成金は使えますか？
人材開発支援助成金には、サブスクリプション型のeラーニングを対象とする枠組みがあります。ただし支給の可否・支給率は貴社の状況によって異なり、管轄の労働局が審査します。当社は申請代行を行いませんが、講座側の情報はご提供できます。詳しくはご相談ください。
CONTACT
社内のAIリテラシーを、どこから育てるか整理します。
オンラインでの無料相談をご用意しています。まずは講義を1本見ていただくところからでも構いません。
無理な勧誘はいたしません。1営業日以内にご連絡します。