AICU Study

CLAUDE ACADEMY 公式レクチャー

AI Fluency:クリエイティブワーク編 — 自分の作品を自分のものに保つための判断

何をAIに任せ、何を手放さないか。5時間かけて「自分の制作」を言語化する

初級 全9レッスン 約5時間 クイズあり 修了バッジあり 提供: Anthropic · 英語

このコースの内容

クリエイターがAIを使うかどうかを、気分ではなく分析で決めるための講座です。まず Creative Value Lens で自分の作品の価値がどこにあるかを分解し、Production Lens で時間・労力・資源という制約を切り分けます。そのうえで 4Dフレームワーク(Delegation・Description・Discernment・Diligence)を自分の実務に当てはめ、委任の判断を5つの結果に整理していきます。5時間・全9レッスンで、最後にクイズと修了バッジがあります。ツールの使い方ではなく、使うかどうかの決め方を扱うのが特徴です。

マーシャの注目ポイントこの講座の主題は「AIに任せない判断」も含まれることです。Delegation の結果が5通りに分かれると教えているのがその証拠で、全部任せる/全部自分でやる、の二択にしていません。自分の制作を言葉にする作業が先にあるので、時間を取れる日にまとめて受けるのがおすすめです。

学習目標

日本語は AICU による要約です。Anthropic 公式の翻訳ではありません。

カリキュラム — 全9レッスン

  1. 1
    クリエイティブワークのための AI Fluency へようこそWelcome to AI Fluency for creative work

    このレッスンでは、創作におけるAIの使いどころを自分で判断できるようになります。まずは「AIを使わない状態」を出発点として、自分の制作目的やコスト感を分析し、AI導入が本当に必要かを検討する手順を学びます。プロンプト以前の意思決定に重点を置き、最終的に自分専用のAI利用方針を作る下地をつくります。

    • AI Fluency for Creative Work へ
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  2. 2
    Creative Value Lens — 作品の価値はどこにあるかThe creative value lens

    作品が生み出す価値を「表現(Expression)」「つながり(Connection)」「独自性(Distinctiveness)」の三つの観点で分析できるようになります。AIが介在したときの「自分の作品であるか」という真正性の見方や、作者と受け手が重視する点のズレを見つける方法が学べます。実作を評価して優先順位やトレードオフを整理することで、意図的な制作判断ができるようになります。

    • クリエイティブ価値の視点
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 自身の仕事の見直し
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  3. 3
    Production Lens — 時間・労力・資源で見るThe production lens

    このレッスンでは、自分の制作コストを「Time(時間)」「Effort(労力)」「Resources(資源)」の三軸で分解して把握できるようになります。技術(特にAI)がそれらのコストを単に削るのではなく、どのコストを移動させるか(実行から指示へ、など)を理解し、導入後に増える新たな制約を見抜く力が身につきます。結果として、出力が安くなった世界で作品の差別化に何が効くか判断できるようになります。

    • プロダクションの視点
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • プロダクション監査
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  4. 4
    4DフレームワークThe 4D Framework

    このレッスンでは、AIと協働する際に必要な4つの能力(Delegation, Description, Discernment, Diligence)を使って自分の制作プロセスを整理できるようになります。内側のループ(DescriptionとDiscernment)で指示や評価を繰り返し、外側のループ(DelegationとDiligence)で役割分担や責任を決める視点が身につきます。実例を追いながら自分のコラボレーションでどのループが回っているかを見つけ、実践に落とし込む準備ができます。

    • 4Dフレームワーク
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 第1部 ループの動き
    • 第2部 自分のループ探索
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  5. 5
    Description と Discernment — 伝える力と見極める力Description and Discernment

    自分の制作を「何を作るか(Product)」「どう作るか(Process)」「仕事ぶり(Performance)」の3層で言語化し、それぞれに対する評価基準を明確にできます。基準を作ればAI出力を客観的に判定でき、過去作で基準を検証して精度を高められます。最終的に、AIを使う/使わないの判断や責任範囲を具体的に決められるようになります。

    • 実践の記述と識別
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 実践表現ワークブック
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  6. 6
    Delegation と Diligence — 任せる判断と、任せたあとの責任Delegation and Diligence

    このレッスンでは、AI を仕事に取り入れるかどうかを判断するための実践的な枠組みを学びます。まず解くべき問題を明確にし、プラットフォームの特性を理解してから、どのタスクをAIに委任するかを決める流れ(Delegation)を身につけます。さらに、生成物の品質確認や透明性、配布時の注意点などのDiligenceチェックを通して、責任ある活用方法と陥りやすい落とし穴を理解できます。最終的に一つの実プロジェクトで意思決定メモを作ることが目標です。

    • 委任と勤勉
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 意思決定メモ
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  7. 7
    委任の結果としてのAIの役割AI roles as Delegation outcomes

    AIを仕事に使うときに起こる“委任”の結果を5つの役割で整理し、どの場面でAI生成物が最終成果物に残るかを見分けられるようになります。自分の制作プロセスのどこにAIが介在しているかを可視化し、境界が曖昧になる瞬間を想定して対応を練れます。各役割に求められる注意(Diligence)の違いを理解し、意図的な公開方針や説明の判断ができるようになります。

    • 委任結果としての AI ロール
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 実務の位置づけ
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  8. 8
    全体をつなぐPutting it all together

    自分の制作プロセスにAIをどう組み込むかを、実例を通して一連の判断フローで理解できます。ModesやTasksごとにAIの役割を定義し、DelegationとDiligenceの考え方で具体的な対応を決める方法が身につきます。開示基準や見直しトリガーを含む、自分専用のAI use policyを作り、現実的な場面で試すまで学べます。

    • 全体の統合
    • 重要ポイント
    • 演習問題
    • 個人用 AI 利用方針
    • 学びの振り返り
    • 次に進むこと
  9. 9
    修了クイズCourse quiz

    このクイズで、講座で扱った主要概念をまとめて確認できます。Creative Lenses や 4D フレームワーク、Inner Loop/Outer Loop といった思考道具を実務で適用できるか点検し、自分の判断基準や委譲の方針が身についているかを測れます。最後に修了バッジ取得に向けた到達確認として使える簡潔な総仕上げです。

見出しは公式の構成にもとづく日本語の要約です。レッスン本文は公式サイト上でのみ提供されています。各行から公式ページへ移動します。

この講座に出てくる用語 — 2語

この講座で扱う概念です。意味が分からない語で止まったら、ここから辞典を引けます。数字は難易度(1が易しく5が難しい)。
本文中でも初めて出てきた箇所にリンクを張っています。

用語の解説は AICU term(AICU が独自に編集している用語辞典)。

原題: AI Fluency for Creative Work — https://academy.claude.com/courses/ai-fluency-for-creative-work