エンジニアに学ぶ AI 協働の秘訣：仕様・作業分解・管理された納品

In this class

このコースで学ぶこと

1. 01仕様に含める背景、成果、制約、受け入れ基準を理解する
2. 02協働における人の意思決定とAIの実行の役割分担を明確にする
3. 03解説に沿ってタスク分解と受け入れ確認の記録を作り、納品の根拠を残す

Instructor

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Richard Lee

Richard Lee

TNL メディアジーン CTO 兼 研究開発責任者

• TNL メディアジーン の CTO 兼研究開発責任者として、グループの AI と戦略的テクノロジープロダクトの開発を率いる
• メディアテック、クラウドアーキテクチャ、データ、アドテクに長年取り組み、コンテンツと業務フローへの生成 AI 導入を推進
• レシピサイト iCook（愛料理）とテックメディア INSIDE を共同創業

Workflow · 5 classes

フロー星系の 5 本のコース

1つの価格で 5 本すべて受講できます。学びたいコースから始めましょう。

1. 01 AI の2つの限界：読み切れない・毎回ちがう、への対処法Eric Wu · 約30分 →
2. 02 AI の成果をどう検証するか：人・AI・独立した敵対的検証Peggy Lo · 約25分 →
3. 03 エンジニアに学ぶ AI 協働の秘訣：仕様・作業分解・管理された納品Richard Lee · 約20分 このコース
4. 04 AI コスト管理の実践：Token・モデル・実行予算を管理するWisely Chen · 約30分 →
5. 05 ワークフローの工程分類：カスタマーサポートの流れを分解するEric Wu · 約40分 →