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思考を整理して生成ＡＩを使いこなすプロンプト実践研修～業務に活用する（１日間）

思考を整理して生成ＡＩを使いこなすプロンプト実践研修～業務に活用する（１日間）

安定して実務を進めるために、生成ＡＩを補助輪として駆使する

研修No.B ANL696-0000-6330

対象者

  • 若手層
  • 中堅層

・生成ＡＩ活用を推進する立場にある方
・ＤＸ推進担当者

よくあるお悩み・ニーズ

  • 企画やアイデアがいつも同じ発想に寄ってしまう
  • 分析を依頼すると結論を急がれ、納得感のある検討ができない
  • 生成ＡＩを業務に組み込み、活用を推進してほしい

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩをうまく使えない原因の多くは、ツールの性能ではなく人間側の思考や業務の渡し方にあります。本研修は、業務を「普遍タスク」として分解し、生成ＡＩに任せる工程と人が判断する工程を切り分けることを目的にしています。文章作成、思考整理、分析、コミュニケーションの４つのテーマを題材に、ワークを通して安定して補助できる形に落とし込むためのポイントを身につけます。個人のスキルに依存することなく、組織全体で生成ＡＩ活用の再現性を高められるようになります。

＊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

研修のゴールgoal

  • ①業務を小さな工程に切り分け、生成ＡＩに任せる範囲を設計できる
  • ②論点や問いを整理し、生成ＡＩで企画や検討の入口を作れるようになる
  • ③評価と改善を繰り返し、生成ＡＩの出力精度を高められる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．本研修の概要
講義
  • ２．普遍タスク①～文章を書く
    （１）文章の整理
    【ワーク】文章の整理を体感する
    （２）文章を読み手別にトーン調整する
    【ワーク】読み手の切り替えを体感する
講義
ワーク
  • ３．普遍タスク②～思考整理と企画
    【ワーク】企画の材料だしをする
ワーク
  • ４．普遍タスク③～情報収集と分析
    【ワーク】評価軸を作成する
ワーク
  • ５．コミュニケーション補助～相手の属性に合わせる技術
    【ワーク】相手の属性に合わせる
ワーク
  • ６．比喩レンズでアイデア拡張（応用スプリング）
    （１）比喩レンズ①：進化論
    （２）比喩レンズ②：化学
    （３）比喩レンズ③：物理
    【ワーク】比喩レンズを使ってみる
講義
ワーク
  • ７．生成ＡＩと一緒に上達する～評価モデル＋改善ループ
    （１）評価モデル
    （２）改善ループ
    【ワーク】改善ループの実践をする
講義
ワーク
  • ８．実務落とし込みテンプレ集
    （１）文章改善（構造化）
    （２）文章の冗長削減
    （３）読み手別トーン調整
    （４）論点の見取り図作成（思考整理）
    （５）課題分解のための問い作成
    （６）評価軸の生成（分析）
    （７）仮説分岐（分析）
    （８）比喩レンズで発想拡張（進化論）
    （９）コミュニケーション相手属性プロンプト
    （10）評価モデル＋改善ループ（３軸＋総合点）
    （11）７項目評価テンプレート（高度タスク向け）
講義
  • ９．総合演習
    【ワーク】生成ＡＩを活用し、テーマごとに実践する
    ＜テーマ１＞文章整理（構造化）
    ＜テーマ２＞論点生成（思考整理）
    ＜テーマ３＞課題分類（小さな問）
    ＜テーマ４＞評価軸生成（分析）
    ＜テーマ５＞仮説分岐（分析）
    ＜テーマ６＞比喩レンズによるアイデア拡張（発想）
    ＜テーマ７＞文書化（実装プロトタイプ）
    ＜テーマ８＞３軸評価→改善ループ
    ＜テーマ９＞意思決定（人間の役割）
ワーク

10358

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

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

生成ＡＩの活用が広がる一方で、使い方や応用力にバラつきがある組織は少なくありません。一時的な活用にとどまり、生成ＡＩを業務プロセスの中に定着させることに課題を感じている方は多いと考えます。本研修では、実務に取り入れやすいテンプレート集を豊富に盛り込み、総合演習としてそれらを実践する構成としました。発想→生成→評価→改善の流れを一貫して扱いながら、生成ＡＩの出力を段階的に高める方法を整理し、誰が使っても一定の成果が出せる状態を目指します。

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