主な対象は以下の方です。・生成ＡＩのツールそのものへの理解を深めたい方・組織内での生成ＡＩ活用を推進する立場にある方

どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。どのように指示を工夫すれば回答がよくなるのか知りたい生成ＡＩの回答をどこまで信じてよいのか、判断基準があいまいもっと本質的に生成ＡＩを使いこなすための基礎知識を身につけてほしい

導入で何が変わりますか？

本研修の受講により、以下を目指します。 ①回答のばらつきや誤りが発生する原因を説明できる ②生成ＡＩの各機能やモデルの違いを理解して使い分けられる ③モデルやサービスが進化しても応用が利く、生成ＡＩ活用の土台をつくる

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（２時間研修）生成ＡＩの仕組み理解研修～回答が確率で作られる理由を学ぶ

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・生成ＡＩのツールそのものへの理解を深めたい方 ・組織内での生成ＡＩ活用を推進する立場にある方

Q: どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。 どのように指示を工夫すれば回答がよくなるのか知りたい 生成ＡＩの回答をどこまで信じてよいのか、判断基準があいまい もっと本質的に生成ＡＩを使いこなすための基礎知識を身につけてほしい

画面の向こうの「見えない動き」がわかれば、生成ＡＩとの向き合い方が変わる

No. TB00005

26/10/14 更新

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研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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対象者

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管理職層

・生成ＡＩのツールそのものへの理解を深めたい方
・組織内での生成ＡＩ活用を推進する立場にある方

よくあるお悩み・ニーズ

どのように指示を工夫すれば回答がよくなるのか知りたい
生成ＡＩの回答をどこまで信じてよいのか、判断基準があいまい
もっと本質的に生成ＡＩを使いこなすための基礎知識を身につけてほしい

＞「生成ＡＩ研修ラインナップ」はこちら

登壇講師facilitator

株式会社TechBowl社専任講師

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩの操作手順（HOW）よりも、根本的な仕組み（WHY）への理解に重点を置いた研修です。生成ＡＩは確率で動くシステムであることを踏まえ、回答の精度を上げるためのプロンプトテクニックを学びます。生成ＡＩに渡すインプットを組み立てる視点でメモリやWeb検索、ＲＡＧなどの機能を捉え直し、実際に操作しながら出力の違いや処理の過程を確かめていきます。

＊本研修では、ＰＣおよび生成ＡＩを使用します＊

【オンライン型開催】
事前に使用する生成ＡＩのアカウントのご準備をお願いします。
ChatGPT、Gemini、Claudeなどの対話型生成ＡＩであれば、どのツールでも問題ありません。安定して稼働できるサービスをご用意ください。
※組織の端末を使用される場合は、貴組織のセキュリティ上問題がないか必ず事前にご確認ください

到達目標goal

①回答のばらつきや誤りが発生する原因を説明できる
②生成ＡＩの各機能やモデルの違いを理解して使い分けられる
③モデルやサービスが進化しても応用が利く、生成ＡＩ活用の土台をつくる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．生成ＡＩの仕組みを知る（１）生成ＡＩに振り回される人と使いこなす人の違い（２）ＬＬＭとはインプットをコネコネしてアウトプットする脳みそ（３）生成ＡＩは確率で動くシステム／知識カットオフとは	講義ワーク
	２．確率をコントロールする技術～生成ＡＩの機能はすべて「入力」を変える仕組み（１）プロンプトテクニック～役割を与えて連想ゲームの世界を狭める（２）メモリ機能～パーソナライズの裏側と「生成ＡＩが学習する」の誤用（３）Web検索とTool Calling～知識カットオフを越えてエージェントへつながる仕組み（４）マルチモーダル～画像でインプットを広げ、生成ＡＩの目線をプロンプトで操る（５）Context WindowとＲＡＧ～tokenの限界と大量資料から賢く引用する技術	講義ワーク
	３．モデルの使い分け～画像生成モデルと推論モデル（１）裏側で動く画像生成専用モデルの存在（２）要素→配置→画風→サイズの順にプロンプトを育てる（３）生成画像と著作権への配慮（４）じっくり考える推論モデルの仕組みとreasoning effort （５）要件定義の考え方でよい前提を渡す	講義ワーク
	４．チャットからエージェントの世界へ（１）Canvas／Artifactsで聞くから仕事を任せるへ（２）生成ＡＩ対応アプリケーションとＣＬＩ（３）AGENTS.md等のコンテキストファイルに前提・ルール・禁止事項を書く（４）特定の作業手順をSkills（SKILL.md）として切り出す（５）指示と仕組みを分ける～権限設定・承認フローとハーネス	講義ワーク
	５．まとめ～すべてはインプットをコーディネートする技術	ワーク

10736

企画者コメントcomment

生成ＡＩを使っているのに、あまり活用できている気がしない。これは技術的な問題ではなく、仕組みへの理解不足が背景にあると考え、本研修を設計しました。指示と仕組みを分けて考えることの重要性や、エージェント、コンテキストファイル、Skillsといった生成ＡＩに仕事を渡すための新しい潮流にも触れます。受講後は、次々と届く生成ＡＩのニュースに惑わされることなく、自分の頭で判断しながら協働できるようになります。

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	内容	手法
	１．生成ＡＩの仕組みを知る（１）生成ＡＩに振り回される人と使いこなす人の違い（２）ＬＬＭとはインプットをコネコネしてアウトプットする脳みそ（３）生成ＡＩは確率で動くシステム／知識カットオフとは	講義ワーク
	２．確率をコントロールする技術～生成ＡＩの機能はすべて「入力」を変える仕組み（１）プロンプトテクニック～役割を与えて連想ゲームの世界を狭める（２）メモリ機能～パーソナライズの裏側と「生成ＡＩが学習する」の誤用（３）Web検索とTool Calling～知識カットオフを越えてエージェントへつながる仕組み（４）マルチモーダル～画像でインプットを広げ、生成ＡＩの目線をプロンプトで操る（５）Context WindowとＲＡＧ～tokenの限界と大量資料から賢く引用する技術	講義ワーク
	３．モデルの使い分け～画像生成モデルと推論モデル（１）裏側で動く画像生成専用モデルの存在（２）要素→配置→画風→サイズの順にプロンプトを育てる（３）生成画像と著作権への配慮（４）じっくり考える推論モデルの仕組みとreasoning effort （５）要件定義の考え方でよい前提を渡す	講義ワーク
	４．チャットからエージェントの世界へ（１）Canvas／Artifactsで聞くから仕事を任せるへ（２）生成ＡＩ対応アプリケーションとＣＬＩ（３）AGENTS.md等のコンテキストファイルに前提・ルール・禁止事項を書く（４）特定の作業手順をSkills（SKILL.md）として切り出す（５）指示と仕組みを分ける～権限設定・承認フローとハーネス	講義ワーク
	５．まとめ～すべてはインプットをコーディネートする技術	ワーク