ELDREVIEN™ AI時代の、新職能。 AIを使える人から、 AIで仕事を変えられる人へ。
ELDREVIEN™は、プログラマーになるための肩書ではありません。
仕事の不便を見つけ、AIと対話し、自分や組織に必要なデジタルツールを形にして、公開・改善まで進める職能です。
ELDREVIEN™ 商標登録出願中(日本)/ 認定制度は現在設計中です。
「REVI、こうしたい」
AI時代に必要なのは、“使い方を知る人”だけではない。
AIに文章を書かせることは、すでに特別な能力ではなくなりつつあります。ELDREVIEN™が重視するのは、その先です。
課題を見つける
「面倒」「遅い」「抜ける」「二重入力」を、ただ我慢せず、仕組みに変えられる課題として捉える。
AIに意図を伝える
専門用語を暗記するのではなく、目的・利用者・必要な動きを自然な言葉で整理する。
実物にする
画面、データ、通知、決済、連携などを、必要な範囲から実際に動く形へ変える。
公開し、育てる
作って終わりではなく、自分のURLで使い、改善し、業務そのものを軽くしていく。
「エンジニアに頼める人」ではなく、「AIと一緒に実装できる人」。
秘書、社長室、営業、総務、現場責任者、学生。職種は問いません。
ELDREVIEN™が主役にするのは、これまで「開発する人」ではなかった人たちです。現場を最もよく知る人が、AIを技術パートナーとして自ら改善を形にする。その能力を一つの職能として定義します。
自らの仕事に必要なアプリを設計・実装・公開・改善できる職能。
プログラマーになることではありません。自分の専門領域を持ったまま、「必要なものをAIと形にできる力」を加えることです。
知識量ではなく、“どこまで形にできるか”で進む。
ELDREVIEN™は、コードの暗記量ではなく、実際にできることの範囲でLevelを分けます。
選んで、変えて、公開する。
まずは「自分にもできた」を作るLevel。
できるようになること
用意されたサンプルを選び、自分向けに変更し、クラウドへ公開。スマホで確認し、AIに修正を依頼して再公開まで行います。
代表スキル
サンプル選択/ZIP・ファイルの扱い/Cloudflare等への公開/AI修正/スマホ確認/安全な上書き
到達イメージ
「作られたアプリを使う人」から、「自分用に変えて公開できる人」へ。
白紙から、自分専用を完成する。
ELDREVIEN™らしさが最も表れるLevel。
できるようになること
自分の仕事の不便から出発し、REVIと要件を整理。画面構成、保存項目、通知などを決め、オリジナルV1を作り公開します。
代表スキル
課題発見/AI要件整理/UI設計/V1生成/データ項目設計/改善/実務利用
到達イメージ
「こんなアプリが欲しい」と思った時に、外注を探す前に自分でV1を形にできる人へ。
つなぎ、直し、運用する。
AIを実装パートナーとして扱うLevel。
できるようになること
AIの案内を使いながら、CLI・外部サービス・API・環境変数・認証など、より実務的な連携やエラー復旧まで扱います。
代表スキル
Terminal / CLI/API・Webhook/外部連携/環境変数/認証/デバッグ/データ保護/再デプロイ
到達イメージ
業務課題を見つけ、自ら設計し、外部サービスまでつないで運用改善できる人へ。
学びは段階的に。認定は、実力で。
ELDREVIEN™のLevelは「授業を何個受けたか」ではなく、今、どこまで実装できるかを示すためのものです。
上位Levelの知識を「隠す」のではありません。必要になるまで出さない。 だから初心者でも難しい用語に追われず進めます。
- AI使用可
- 実際に作る
- 公開する
- 修正・復旧する
Academyを全部受講したからLevel 3、ではありません。 Level 3の能力があるからLevel 3です。
すでにできる人は、
上位Levelへ直接挑戦できる。
Replit、Cloudflare、他のAI開発環境などで、すでにアプリを作っている人がLevel 1から学び直す必要はありません。正式な認定制度では、能力があればLevel 2・Level 3へ直接挑戦できるルートを設ける方針です。
賢い人をLevelで閉じ込めない
自力で先へ進める人は、そのまま先へ進んでいい。Levelは学習制限ではなく、能力の尺度です。
ツールに依存しない
どのAI・クラウドを使ったかより、課題を形にし、公開・改善できるかを評価します。
修了証ではなく実技認定へ
「講座を見ました」ではなく、「できます」を証明する職能認定を目指します。
※ Direct Assessment Route、実技試験、認定基準は現在設計中です。正式な受験条件・試験方法・認定名称は制度確定時に公開します。
AI時代の履歴書に、新しい一行を。
「AIを使えます」ではなく、AIと何を実装できるか。 ELDREVIEN™は、実務で形にできる範囲をLevelで伝えられる職能資格を目指します。
業務課題からAIとV1を設計し、公開・改善まで進められる実装職能。
学生・新卒
「AIに興味があります」ではなく、実際に何を作れるかを就職活動で示せる状態へ。
転職・キャリアチェンジ
これまでの業界経験に「AI実装力」を重ね、現場を知り、改善まで形にできる人材へ。
社内評価・昇格
AI研修を受けた事実ではなく、自分の部署で何を改善・実装できるかを共通言語にする。
※ 認定制度は現在設計中です。履歴書表記、デジタル認定確認、採用活用は正式認定開始後の展開構想であり、現時点で採用上の評価や効力を保証するものではありません。
「ELDREVIEN™歓迎」が、求人票に並ぶ未来へ。
資格を広げるだけでは足りません。企業側が「このLevelなら、ここまで任せられる」と理解できる採用の共通言語をつくることまで目指します。
秘書・役員アシスタント
経営者の依頼や情報を管理するだけでなく、日々の不便を仕組みに変えられる人へ。
業務改善・オペレーション
現場課題からV1を設計し、試し、改善できる人材を評価する採用へ。
社内AI実装リーダー
APIや外部連携まで含め、AIを実務の仕組みとして運用できる人へ。
※ 上記はELDREVIEN™が将来目指す求人活用の表示例です。現時点で実際の求人市場への普及を示すものではありません。
道具は変わる。職能は残る。
Replit、Cloudflare、ChatGPTなどは、アプリを形にするための道具や環境の例です。ELDREVIEN™は、それら特定製品の操作資格ではありません。
新しいAIやクラウドが登場しても、課題を捉える → AIと設計する → 実装する → 公開する → 改善するという能力は持ち運べます。
Cloudflare
AI Services
作るための道具。
時代とともに変わる。
道具を選び、AIと実装し、
仕事を変えるための職能。
AIが当たり前になってからではなく、当たり前になる前に、“実装できる側”へ。
今始める意味は、資格番号が早いことではありません。実装経験を先に積み上げられることです。
「AIを使える」は前提になる
要約や文章生成だけでは差がつきにくくなる。次に問われるのは、AIで何を変えられるかです。
完成させた数が経験になる
一つ作れば、次は速くなる。V1、V2、V3という実装経験そのものが自分の資産になります。
現場知識 × 実装力が希少になる
営業、秘書、総務、医療、ホテルなど、専門領域を知る人が実装までできる組み合わせに価値が生まれます。
“できます”を証拠に変える
資格名だけではなく、制作物や実技評価と結びつけることで、できることを具体的に示せる職能を目指します。
AIと仕事を変えた人になる。
ELDREVIEN™が目指すのは、その違いをLevelで伝えられる世界です。
何も覚えなくていい。仕事を便利に。時間の余白を、楽しむ。
ELDREVIEN™ Academyは、難しい言葉を覚えることを目的にしません。必要になった瞬間にREVIへ聞き、実際に形にしながら前へ進みます。
この職能が増えると、組織の速度そのものが変わる。
経営者
小さな改善のたびに開発予算や外注先を探す必要が減り、現場からV1が生まれる組織へ。
秘書・社長室
「管理する人」から「社長の仕事を仕組みに変えられる人」へ。補佐能力そのものを拡張します。
現場
本当に困っている本人が、自分の言葉で改善を始められる。要件伝達のロスが小さくなります。
個人
AIを使って文章を作るだけでなく、自分のアイデアを実物として残せる。仕事の選択肢が増えます。
AI時代に、国境を越えて通用する実装職能へ。
ELDREVIEN™が目指すのは、日本だけで意味を持つ操作資格ではありません。国、言語、会社、使用するAIやクラウドが変わっても、「どこまで実装できるか」を共通のLevelで伝えられる職能です。
能力の核は、世界共通。
課題を捉える → AIと設計する → 実装する → 公開する → 改善する。この一連の能力を、特定ツールから切り離して定義します。
Levelが、共通言語になる。
Level 1・2・3で「何を学んだか」ではなく「何ができるか」を示す。企業・学校・国が違っても理解できる能力基準を目指します。
国境を越えて、能力を持ち運ぶ。
日本で取得したLevelを海外でも、海外で取得したLevelを日本でも同じ意味で読める。そんな国際的な職能標準へ育てていきます。
※ ELDREVIEN™の国際展開・世界共通Level・国際的な採用活用は将来構想です。現時点で各国政府・国際機関・ISO等による認定済み資格ではありません。
資格のために勉強するのではない。仕事を変えた結果、職能が身につく。
まずはREVIに、今の仕事で「もっとこうだったらいいのに」と感じることを一つだけ話してみてください。