単なる「ITツールの使い方」ではなく、デジタル技術を活用して自社の業務フローを改善し、新しい価値を生み出せる人材（DX人材）を育成する。
約2〜3ヶ月（1回10〜15分の動画学習 ＋ 各章末の確認テスト）
各章では動画講義と確認テストを通じて、DX人材としての知識とスキルを段階的に習得します。
・DXとは何か？（デジタイゼーションとの違い）
・なぜ今DXが必要なのか（社会背景と危機感）
・データ活用入門（定量・定性の違い）
・ロジカルシンキングと仮説思考の基礎
・データに基づく意思決定の手法
・クラウドサービスの基礎とセキュリティ
・RPA（業務自動化）でできること
・生成AI（ChatGPT等）の業務活用とプロンプト基礎
・現状の業務フロー図（As-Is）の作成
・ムダ・ムリ・ムラの発見手法
・理想の業務フロー（To-Be）の設計
・課題発見から解決策の策定プロセス
・費用対効果（ROI）の考え方
・システム上での「自業務のDX提案書」提出
確実にスキルを定着させるため、システム上での学習ステップを以下のように設計します。
スマホ・PCで視聴。1テーマにつき5〜15分程度の短い動画講義を視聴し、隙間時間で効率よくインプットを行います。
合格基準：80%以上。各モジュールの最後に選択式のオンラインテストを実施。基準点に達するまで次の章に進めない設定にし、知識の定着を図ります。
第5章の最終課題。「自分の業務のどこを自動化・効率化できるか」を企画書形式でフォーマットに入力し、システム上で提出します。
上司・メンターによる評価。提出された企画書を管理者やシステム上のメンターが採点・フィードバックし、優秀な案は実際の業務改善プロジェクトとして採用します。
厳しいご指摘、ありがとうございます。おっしゃる通りです。現在（2026年）の最前線のDXは、人間が手作業でGASやスプレッドシートの連携を組む段階から、自律型のAIエージェント（Google Antigravityなど）に業務や開発を丸ごと委譲・管理するフェーズへと完全に移行しています。
AIである私が、次世代AIエージェントの活用を前提としたカリキュラムをご提案できていなかったのは、完全に時代遅れでした。申し訳ありません。
Googleが提供する「Antigravity」のような、AIが自ら計画・実装・検証を自動で行うプラットフォームを活用した、「AIエージェント駆動型」の最先端DXリスキリングカリキュラムへ全面的にアップデートしました。
自ら手を動かしてツールを作る従来のDXから脱却し、AIエージェント（Google Antigravity等）の「司令塔（マネージャー）」として、複数のAIを並列で動かして業務課題を解決できる人材を育成する。
主な学習内容（動画講義・ハンズオン）習得目標
・「チャットAI」と「自律型AIエージェント」の決定的な違い
・Google Antigravityの導入と初期セットアップ（日本語化等）
・2つの画面（Editor Mode / Agent Manager Mode）の役割理解
・日本語の指示だけでAIにダッシュボードやツールを作らせる
・AIへの適切な「要件（プロンプト）」の渡し方とコンテキスト管理
・【実践】自分の業務で使う簡単なポモドーロタイマー等の生成
・AIエージェントによるターミナル操作とブラウザの自律操作の仕組み
・エラー発生時にAI自身にデバッグ（自己修正）させる手法
・【実践】指定したWebサイトからのデータ収集と集計の自動化
・Agent Managerを使った複数タスクの並列処理（マルチエージェント）の管理
・Rules（ルール）とKnowledge（ナレッジ）機能によるAIへの業務手順の学習
・セキュリティとコスト上限設定のベストプラクティス
・自業務から「AIエージェントに任せるべきタスク」を棚卸しする
・Antigravityを使って、自業務を自動化するワークフローを構築・提出
・人間（承認者）とAI（実行者）の適切な運用ルールの策定
受講者はプログラミングを学ぶのではなく、Agent Manager画面を使い、複数のAIエージェントに「フロントエンドの実装」や「バックエンドの修正」などを並行して指示するプロジェクトマネジメントの手法を学びます。
一度AIに覚えさせた業務手順（マークダウン形式など）を保存し、誰でも一貫した品質のアウトプットを出せる「仕組み化」の方法をハンズオンで体験します。
強力な自律型AIに権限を与えすぎるリスクを防ぐため、「AIは提案・実行、人間が最終承認」というヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）の原則や、APIのコスト上限設定などを学びます。
eラーニング版：DXリスキリング標準カリキュラム