今からチャットGPT、クロード、ジェミニっていう時代からマナス、ジェンスパークの時代が来て、その後クロードコード、コーデックス、カーソル、ジェミニ、シエラーはちょっと多いんだけど、カーソルとコーデックスとクロードコードの時代が今来てるわけですよ。の割にエージェントをみんな触るのにしては速度が速すぎるので、エージェントのロードマップがなさすぎるんですね。それはちょっとユーザーに対してめちゃくちゃ申し訳ないので、エージェントをさらなければならこうだよっていうロードマップを敷いてあげたいんです。それには一応僕のドキュメントのローカルホルダーの中にはカーソルとクロードコードとかチャットGPTの違いのドキュメントがあるので、まずそれを読み込んでほしいのと、あと全世界にリサーチして海外でそういうエージェントのロードマップみたいなのがあればやってほしい。まずこういう風にやっていったらその使い方がいいよみたいな、例えば僕だったらナレッジを整理するから入るので、0番自分のパソコンのホルダーの管理をまず整えて自分のデータ、仕事だったり普段やってることのデータを整えましょう。その後に外部情報のピックアップでベンチマークを洗い出せたらめっちゃ熱いと思うので、それをうまく踏まえながらロードマップやれたらいいと思うので、タスク化してください。
AIエージェント学習ロードマップ作成の指示メモ(てるさん 2026/03/27)
元ファイル: てるさんパート/20260327_てるさん.txt
要約
ChatGPT/Claude/Gemini→Manus/Genspark→Claude Code/Codex/Cursor/Geminiへと進むAIの時代変遷を踏まえ、エージェント普及の速度に学習ロードマップが追いついていない課題を提起。非エンジニアがエージェントを使いこなすための段階的ロードマップを、ローカルの比較ドキュメントと海外リサーチを組み合わせて作る指示。Step0=自分のPCフォルダ・データ整理から始める構成をタスク化する。
要点
- AIツールの時代変遷整理(チャット系→Manus/Genspark→エージェント系)
- エージェント学習ロードマップの不在という課題意識
- Step0:自分のPCフォルダ管理・データ整理を起点にする
- ローカル比較ドキュメント+海外リサーチでベンチマークを洗い出す
- ロードマップをタスク化して提示する作業指示