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生成ＡＩを活用した業務改善研修～組織で進める実践力を身につける（２日間）

生成ＡＩを活用した業務改善研修～組織で進める実践力を身につける（２日間）

業務課題を見極め、生成ＡＩを使った改善を組織の取り組みにする

研修No.B AIM696-0900-6474

対象者

  • 全階層

・組織のＤＸ推進担当の方
・現場の業務改善を担う非エンジニアの方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 生成ＡＩを自組織の業務に取り入れる方法がわからない
  • 業務フローが可視化されておらず、生成ＡＩ導入の準備が整っていない
  • 改善の取り組みを継続的な活動として定着させたい

研修内容・特徴outline・feature

自組織の業務を題材にして、改善策を検討し組織展開するまでの流れを２日間で学ぶ研修です。１日目は、フローや課題をもとに、生成ＡＩを活用した改善策を考えます。ワークでは、フローチャートを作成し、どの工程を生成ＡＩに置き換えられるか見極める力を身につけます。２日目は、ツール作成の注意点やコストをふまえたうえで、作成したツールを組織全体に展開する方法を学びます。ツール作成までではなく、組織で継続するための手法まで習得できる内容です。

＊本研修では、ＰＣおよび生成ＡＩを使用します＊
※ChatGPT、Copilot、Geminiなどの対話型生成ＡＩであれば、どちらでも受講できます

※短時間で学びたい方には以下の研修がおすすめです
生成AIを活用した業務改善研修～業務を可視化し、AIに置き換え組織展開する（１日間）

研修のゴールgoal

  • ①生成ＡＩ活用に適した業務を選定し、改善案を検討できる
  • ②業務に組み込める生成ＡＩ活用フローとプロンプト設計の考え方を習得する
  • ③周囲の人を巻き込みながら、組織的な業務改善を推進できる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • １．生成ＡＩを活用した業務改善の進め方
    （１）業務改善が求められる背景
    （２）業務改善における３つの視点
    ①業務プロセスの視点　②人の視点　③ツールの視点
    （３）業務改善の手法の比較
    【ワーク】業務効率化のために使用できる自組織のツールを洗い出す
    ①生成ＡＩ　②ＲＰＡ　②その他のツール（業務アプリケーション）
    【ワーク】各業務に適した改善手法を検討する
    （４）生成ＡＩを使った業務改善の流れ
    ①第１ステップ～業務を可視化する
    ②第２ステップ～手作業を生成ＡＩに置き換える
    ③第３ステップ～小さく試す
    ④第４ステップ～組織展開する
    ⑤第５ステップ～効果測定し、改善を進める
講義
ワーク
  • ２．生成ＡＩを活用した業務改善のポイント
    （１）部分最適と全体最適
    （２）費用対効果を見極める
    （３）標準化を徹底する
    （４）データを構造化する
講義
  • ３．第１ステップ～業務を可視化する
    （１）対象業務を洗い出す
    【ワーク】自組織の業務を３つの視点から洗い出す
    （２）業務を作業レベルに分解する
    （３）業務に関わる部署、人物を洗い出す
    （４）判断や確認が発生する工程を整理する
    （５）業務の工程全体を１つの表に整理する
    【ワーク】自組織の中で改善したいと思う業務を１つ選び、業務を可視化する
    （６）フローチャートの形に落とし込む
    【ワーク】生成ＡＩを活用して業務フローチャートを作成する
講義
ワーク
  • ４．第２ステップ～手作業を生成ＡＩに置き換える
    （１）生成ＡＩに置き換える作業を見つけるコツ
    （２）業務フローから生成ＡＩ適用ポイントを特定する
    （３）生成ＡＩ活用を前提に業務を組み替える
    【ワーク】手作業を生成ＡＩに置き換え、フローチャートを作成する
講義
ワーク
＜２日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • ５．ツール作成を進めるうえでの注意点とコスト
    （１）ツール導入にかかるコスト
    （２）情報セキュリティ・コンプライアンス面の注意点
    （３）上司への効果説明・合意形成
    （４）属人化防止の仕組み作り
講義
  • ６．第３ステップ～小さく試す
    （１）ＰｏＣ（実現可能性の検証）の進め方とチェックポイント
    （２）生成ＡＩに任せるための入力・出力の状態を定義する
    （３）プロンプトエンジニアリング～回答の精度を高める
    【ワーク】プロンプトを変えて生成ＡＩの回答精度を比較する
    （４）生成ＡＩ活用を現場に展開するステップ
    （５）品質管理
    ①人が確認すべきポイント　②安全に利用するためのルール・ガイドライン
    【ワーク】生成ＡＩが作成した文章の確認方法を検討する
    （６）ツール作成の５要件
    ①利便性要件　②安全性、信頼性要件
    ③保守性要件　④拡張性要件　⑤経済合理性要件
    （７）チーム内でテストする
講義
ワーク
  • ７．第４ステップ～組織展開する
    （１）リスク管理
    ①ハルシネーションのリスク　②情報漏えいのリスク
    ③思考力低下のリスク　④著作権侵害のリスク
    【ワーク】ケースを読み、想定されるリスクを洗い出す
    （２）周囲の協力を得るための工夫
    【ワーク】自組織で改善活動を広げるための働きかけを考える
講義
ワーク
  • ８．第５ステップ～効果測定し、改善を進める
    （１）ＫＰＩで効果を見える化する
    （２）効果の確認
    （３）効果を踏まえる
    （４）途中経過を検証し計画を修正する
    （５）効果測定で生成ＡＩ活用を定着・継続させる
    【ワーク】生成ＡＩ活用による業務削減時間を試算する
    【ワーク】生成ＡＩ活用における１カ月のアクションプランを作成する
講義
ワーク
  • ９．まとめ
    【ワーク】２日間の研修を通じて学んだことをまとめる
ワーク

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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

業務改善では、どれだけ凝ったツールや仕組みを作っても、現場がよいと思わなければ、たちまち使われなくなってしまいます。そこで、私が実際の業務改善を進める中で得た、現場が納得する進め方を本研修に盛り込みました。フローのどこを変えれば効果的か、共通認識を持てるよう周囲に働きかけることがポイントです。業務の洗い出しから置き換え、そして展開まで、机上の空論で終わらない改善を進められるようになることを目指します。

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