※この記事は、2026年6月時点の検討メモです。まだ講座を受講した体験談ではありません。マナビDX Questや各スクールの内容、料金、日程は変わる可能性があるため、申し込み前には公式情報を確認する前提で書いています。
最近、AI系の講座を受けるか少し考えています。
きっかけは、ブログのネタ出しをしていて、少しループしている感覚が出てきたことでした。
AIにブログを手伝ってもらう。
Obsidianに文脈を貯める。
検索流入をAIに見せる。
音声メモを整理する。
公開直前セットまで作る。
このあたりは、かなり書いてきました。
もちろん、まだ書けることはあります。
ただ、自分の中で少し同じ場所を回っている感覚もありました。
最近のインプットが、株や競馬の話に寄っていたこともあります。
それ自体は自分にとって大事な関心ではあります。
でも、そのままブログにすると、このブログの本線であるAI活用やObsidian運用から少し外れやすい。
そこで、AI講座を受けるかどうかを考え始めました。
ただ、ここで思ったのは、
「講座を受けるかどうか」
だけを考えると、少しもったいないということです。
受けるなら、勉強して終わりではなく、学習ログをどう残すかまで先に決めておきたい。
今回は、その話を整理しておきます。
まだ受けていないからこそ、先に残し方を決めたい
最初に書いておくと、この記事を書いている時点では、まだ講座は受けていません。
検討段階です。
たぶん受ける方向になるとは思っています。
でも、受けた後の感想を書くにはまだ早い。
だから今回は、講座レビューではありません。
どの講座が一番良いとか、どれを選ぶべきとか、そういう話でもありません。
今考えているのは、もっと手前の話です。
もしAI講座を受けるなら、その学びをどう残すか。
ここを先に決めておきたい。
講座を受けるだけなら、たぶんその場では勉強になります。
動画を見る。
課題を出す。
手を動かす。
修了する。
それ自体は悪くありません。
ただ、自分の場合、それだけだと消費で終わる可能性があります。
受けている間は分かった気になる。
終わった直後は少し満足する。
でも、数週間後には何に詰まったのか忘れている。
作ったものも、どこかに埋もれる。
これでは、今まで作ってきたObsidianやブログ運用とつながりません。
だから、受講前に決めておきたいのは、
講座で何を学ぶか
だけではなく、
学んだことをどこに残すか
何をブログにするか
何を自分の作業へ戻すか
です。
ネタ切れではなく、実験ログが足りなくなっているのかもしれない
最近、ブログのネタが薄くなってきた気がしていました。
でも、よく考えると、完全にネタがないわけではありません。
むしろ、考えていることは多いです。
AIの使い分け。
Obsidianの整理。
Codexとの作業。
ブログ導線。
検索流入。
音声メモ。
投資ログ。
仕事ノウハウ。
材料自体はあります。
ただ、記事として強くなる材料は、少し性質が違います。
単に考えたことよりも、
実際にやったこと。
失敗したこと。
詰まったこと。
直したこと。
前と変わったこと。
このあたりがあると、記事が強くなります。
最近の自分に足りなくなっていたのは、たぶん新しいAI実験ログです。
AIについて考えてはいる。
でも、新しく何かを作る、試す、詰まる、直す、というログが少し減っている。
その状態でネタ出しをすると、どうしても過去に書いた話と近くなります。
だから、AI講座を受けるかどうかは、単なる勉強の話ではありません。
新しい実験ログを作りに行く話でもあります。
講座を受ければ、少なくとも何かしら手を動かすことになります。
Botを作る。
Difyを触る。
要件定義をする。
RAGのような仕組みに触れる。
データ分析やAI活用の課題に向き合う。
そこで必ず、分からないことや詰まることが出てくるはずです。
その詰まりこそ、ブログの材料になります。
受講ログはObsidianに貯める前提にしたい
もし講座を受けるなら、学習ログはObsidianに貯めたいと思っています。
これは、きれいなノートを作りたいからではありません。
AIに読ませるためです。
これまでの運用でも、Obsidianは自分用の本棚というより、AIが読みに行く場所として使ってきました。
inboxに入れる。
rawを残す。
workbenchで育てる。
topicsに再利用できる知見を移す。
decisionsに確定したルールを置く。
この流れを、講座の学習ログにも使いたい。
たとえば、受講中に残すなら、こんな形がよさそうです。
- 今日やったこと
- 分からなかったこと
- AIに聞いたこと
- 自分で直したこと
- 作ったもの
- 次に試すこと
- ブログにできそうな気づき
これを毎回残しておく。
完璧なノートにする必要はありません。
むしろ、最初は雑でいい。
ただし、あとでAIが読める形にはしておく。
ここが大事です。
講座中のメモを残しておけば、あとでAIにこう聞けます。
「この3週間でどこに一番詰まっている？」
「ブログにできそうな失敗はどれ？」
「前回と今回で理解が変わったところは？」
「次に作るBotの候補を出して」
「公開していい内容と、伏せるべき内容を分けて」
こういう使い方ができます。
講座を受けること自体より、そのログをあとから使える形にすること。
自分にとっては、そちらの方が重要かもしれません。
Botを1個作るところまで持っていきたい
受けるなら、目標は「勉強した」ではなく「Botを1個作った」にしたいです。
もちろん、まだ受講前なので、実際に何を作れるかは分かりません。
講座内容や課題の範囲にもよります。
ただ、自分の目的としては、何かしら形にしたい。
たとえば、
Obsidianのメモを整理するBot。
ブログネタを分類するBot。
仕事ノウハウを公開用と非公開用に分けるBot。
動画メモから確認項目を作るBot。
学習ログから次の課題を出すBot。
こういうものが作れたら面白い。
大きなサービスを作る必要はありません。
むしろ、小さくていい。
自分が実際に使うものを1個作る。
これくらいの方が現実的です。
AI講座を受ける時にありがちなのは、勉強した内容が自分の生活や作業に戻ってこないことだと思います。
講座の中では課題を解く。
でも、自分の実際の作業にはつながらない。
そうなると、修了した瞬間に学びが止まります。
だから、自分の場合は、最初から自分の運用へ戻す前提で受けたい。
Obsidianに戻す。
ブログに戻す。
Codexとの作業に戻す。
仕事ノウハウの整理に戻す。
この戻し先を先に決めておけば、講座の見え方も変わるはずです。
ブログ連載にするなら、成功より途中経過を残したい
AI講座をブログにするなら、成功体験だけを書くのはたぶん弱いです。
「講座を受けてBotが作れました」
だけだと、少しきれいすぎます。
それより、自分が読みたいのは途中経過です。
どこで詰まったのか。
何が分からなかったのか。
公式説明では分かった気がしたけど、実際に手を動かすとどこで止まったのか。
AIに聞いたら何が解決して、何が解決しなかったのか。
Obsidianに残しておいて後から助かったことは何か。
こういうところです。
特に、自分のブログでは、AIを万能に見せたいわけではありません。
AIを使いながら、どう作業を進めるか。
どこで人間が判断するか。
どこをログに残すか。
どの失敗を次のルールに戻すか。
ここを書きたい。
だから講座を受けるなら、最初からブログ連載の形も考えておきたいです。
たとえば、
1回目は、なぜ受ける前に学習ログの残し方を考えたのか。
2回目は、どのコースを選ぶかをどう考えたのか。
3回目は、最初の課題でどこに詰まったのか。
4回目は、Obsidianに残したログがどう役に立ったのか。
5回目は、作ったBotを自分の作業に戻せたのか。
こんな流れです。
これなら、講座の宣伝ではなく、自分のAI活用実験として書けます。
講座選びより、受けた後に何を残すか
講座を選ぶ時は、どうしても比較に寄ります。
料金。
期間。
カリキュラム。
サポート。
講師。
修了証。
口コミ。
もちろん大事です。
特にお金を払うなら、ちゃんと確認した方がいい。
ただ、自分の場合、そこだけ見ていると少しズレる気がしています。
一番大事なのは、
受けた後に何が残るか。
です。
知識が残る。
作ったものが残る。
失敗ログが残る。
自分用のBotが残る。
ブログ記事が残る。
次に学ぶべきことが残る。
ここまで残れば、講座の価値はかなり変わります。
逆に、受けっぱなしで終わるなら、たとえ良い講座でも自分の運用には残りにくい。
だから、受講前に学習ログの型を決めておく。
これは地味ですが、かなり大事な準備だと思っています。
まとめ
AI講座を受けるかどうかを検討しています。
ただ、今の段階で書けるのは、受講レビューではありません。
まだ受けていないからです。
でも、受ける前だからこそ考えておきたいことがあります。
それは、学習ログをどう残すかです。
講座を受ける。
Botを1個作る。
詰まったことをObsidianに残す。
AIに整理してもらう。
ブログにする。
次の学習や自作環境へ戻す。
この流れを先に作っておけば、講座はただの勉強ではなく、AI活用の実験ログになります。
最近、ブログのネタが少しループしている感覚がありました。
その原因は、ネタ切れというより、新しいAI実験ログが足りていないことかもしれません。
だとしたら、次にやるべきことは、新しい話題を探すことだけではない。
新しい実験を作ること。
そして、その実験をあとからAIに渡せる形で残すこと。
AI講座を受けるなら、まずそこから始めたいと思っています。
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