1
教える型を固める
いますぐ ／ 週3〜4時間 × 3週
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なぜ先にこれか。自分が無意識にやっている判断を言葉にしていないと、教えられません。1対1では受講者が遠慮なく「なぜ？」と聞いてきます。技術を足す前に、いま持っているものを教材の形に変えるほうが早く効きます。
これができたら次へ受講者の「なぜそうするんですか」に、その場で理由まで答えられる。
いまの現在地
AIは毎日使っている。コードは書かない。 この地点は、基礎編6回を教えるには十分です。足りないのは上級編で、特に第7回（自動化）・第9回（多工程）・第10回（品質測定）は、自分で一度通っていないと教えられません。Phase 2と3が最優先です。
2
つなぐ
1〜2か月 ／ 週4〜5時間
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ここが分岐点。「AIを使える人」と「AIで仕組みを作れる人」が分かれる場所です。上級編 第7回・第8回はここを通っていないと教えられません。コードは書かなくて構いません。
これができたら次へ自分の商売が1本、自動で回っている。壊れたら通知が来る。
注意：ツールを増やさないこと。3つ浅く触るより、1つを深く使えるほうが教えられます。
3
コードを読む（書かなくていい）
2〜4か月 ／ 週4〜6時間
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なぜ必要か。自動化は必ず壊れます。受講者の環境で壊れたとき、原因を特定できないと1対1の伴走は成立しません。ゼロから書けるようになる必要はありませんが、読めないと詰みます。
これができたら次へAIが書いたコードのバグを、自分で原因まで辿れる。
やらなくていい：ゼロから書けるようになること／フレームワークの習得／アルゴリズムの勉強／プログラミングの資格。
4
仕組みの中身を理解する
4〜8か月 ／ 週3〜5時間
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ここが差になる。「AIを使える講師」は増えました。「なぜ間違えるのかを構造で説明できる講師」と「品質を数字で語れる講師」は、まだ少ない。上級編 第9回・第10回を教えるための土台でもあります。
これができたら「なぜそうなるのか」を構造で答えられる。品質を数字で語れる。
5
教える商売として組み立てる
Phase 1 と並行して継続
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技術だけでは案件になりません。1対1の講師にとって最大の商品価値は、実は技術力ではなく事例の在庫です。「他社もそこでつまずきます」と言えるかどうかが、受講者の安心を決めます。
目指す状態紹介で次の案件が来る。事例が業種ごとに揃っている。
やらなくていいこと
この分野は「やるべきこと」より「やらなくていいこと」を決めるほうが難しく、そして効きます。以下はすべて、面白いけれど中小企業向けの1対1講座には効きません。
×最新モデルの発表を毎回追いかける月1回まとめて確認すれば足ります。追いかけている時間で事例を1つ作るほうが売上になります
×ファインチューニング・自前モデルの構築中小企業の案件でまず出番がありません。必要になったときに外部に頼めば済みます
×プロンプト関連の資格・検定実物の事例のほうが、受講者にも紹介元にも説得力があります
×ゼロからコードを書けるようになること読めれば足ります。書くのはAIの仕事です
×すべてのツールを試すこと1つを深く使えるほうが教えられます。ツールの数は説得力になりません
×論文を読むこと面白いですが、経営者の役には立ちません。優先度は最後です
週次のルーティン
まとまった時間を取ろうとすると続きません。週に3時間を分けて置きます。
MON30分先週の受講者からの質問を見返す。答えられなかったものを1つ調べる
WED60分いまのPhaseのやることを1つ進める。手を動かす枠
FRI30分情報源5つを流し読み。教材に効くものだけメモする
月末90分教材の棚卸し。古い記述を直し、事例を1つ足す
毎月、自分について記録する4つ
受講者に効果測定を教える立場なので、自分も測ります。数字が動かない月が続いたら、Phaseの選び方を間違えています。
| 指 標 | 見かた | 目安 |
|---|---|---|
| 答えられなかった質問の数 | 減っていれば、その領域は身についている | 減少 |
| 事例ストックの数 | 1対1の講師にとって最大の在庫 | 月 +1 |
| 自分が自動化した業務の数 | 教える内容を自分でやっているか | 四半期 +1 |
| 教材を更新した回数 | 更新が止まった教材は半年で古くなる | 月 1回 |