実力は、
一段ずつ。^段

生成AIがどのように答えを作り、どこで間違えるのかを理解し、業務で安全に使うための共通の基礎力を検証します。職種を問わず、誰もが白帯から始めます。

• 生成AIの仕組みと限界
• 効果的な指示と反復改善
• 製品形態と機能の選択

指示文、例、文書、会話履歴、ツールの結果をどう配置すればモデルが一貫して働くかを設計し、結果を評価して改善する力を検証します。

• 指示文の設計
• 例と構造化
• コンテキストエンジニアリング

コードを書かずにプロジェクト、カスタムアシスタント、コネクタ、エージェント機能を組み合わせてチームの定型業務を自動化し、権限とデータの境界を守りながら運用できるかを検証します。

• 業務分析と自動化設計
• ナレッジスペースとカスタムアシスタント
• コネクタとエージェント機能

コーディングエージェントに作業を任せて小さなWebアプリを作り、実行・検証・修正・デプロイまで責任を持てるかを検証します。初めてアプリを作る人が実務レベルへと上がる帯です。

• 作業の定義とエージェントへの指示
• 実行と検証のループ
• バージョン管理と変更レビュー

LLM APIでアプリケーションの機能を実装し、構造化出力・ツール呼び出し・ストリーミング・キャッシュを使って品質・コスト・レイテンシを管理できるかを検証します。

• APIの基本とメッセージ設計
• 構造化出力とツール呼び出し
• パフォーマンスとコストの最適化

長時間実行・多段階のエージェントを設計し、ツール・メモリ・評価・オブザーバビリティを備えて、失敗とコストを制御しながら運用できるかを検証します。

• エージェントアーキテクチャ
• ツールとMCP
• コンテキスト・メモリ・状態

LLMアプリケーションとエージェントに固有の脅威（プロンプトインジェクション、データ漏洩、過剰な権限）を特定し、防御・検知したうえでその効果を確かめられるかを検証します。

• 脅威モデリング
• プロンプトインジェクション
• データ保護と権限

ベンダーの利用ポリシー・データ処理条件と韓国のAI基本法を正確に解釈し、組織のAI利用規程と統制体制に落とし込めるかを検証します。

• ベンダーポリシーとデータ条件
• 韓国AI基本法
• 個人情報とAI