主な対象は以下の方です。・チームや組織の実務担当者・現場リーダー、プロジェクトリーダー

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。イレギュラーな状況において、的確に対処できないことがある提案の根拠を問われると、自分の考えをうまく説明できない生成ＡＩを活用して思考を深め、スピーディに業務を行ってほしい

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自分の経験をもとに、結果を予測する思考力を身につける ②さまざまな切り口で仮説を検証し、より確かな方策を導き出せる ③生成ＡＩを用いて思考の幅を広げ、課題解決に必要な考察力を習得する

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【ＡＩと働く】仮説構築力向上研修～ＡＩで考察の精度とスピードを高める（１日間）

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・チームや組織の実務担当者 ・現場リーダー、プロジェクトリーダー

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。 イレギュラーな状況において、的確に対処できないことがある 提案の根拠を問われると、自分の考えをうまく説明できない 生成ＡＩを活用して思考を深め、スピーディに業務を行ってほしい

生成ＡＩを用いて考えを深め、より確かな打ち手を導けるようになる

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対象者

若手層
中堅層
リーダー層
管理職

・チームや組織の実務担当者
・現場リーダー、プロジェクトリーダー

よくあるお悩み・ニーズ

イレギュラーな状況において、的確に対処できないことがある
提案の根拠を問われると、自分の考えをうまく説明できない
生成ＡＩを活用して思考を深め、スピーディに業務を行ってほしい

研修内容・特徴outline・feature

仮説構築の基本を押さえたうえで、生成ＡＩを活用して判断の質を高める研修です。視点転換や帰納的思考を用いて仮説を構築したうえで、質問によって原因を深堀り、検証します。ケーススタディでは、仮説構築から検証までの過程を実践し、実務での活用を具体的にイメージします。また、生成ＡＩの得意分野や活用方法も学び、仮説構築の各フェーズに取り入れることで、より効率的に進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自分の経験をもとに、結果を予測する思考力を身につける
②さまざまな切り口で仮説を検証し、より確かな方策を導き出せる
③生成ＡＩを用いて思考の幅を広げ、課題解決に必要な考察力を習得する

研修プログラム例program


	内容	手法
	１．生成ＡＩ時代に求められる仮説構築力【ワーク】ビジネスで仮説を立てることのメリットを考える（１）ビジネスに求められるスピードと効率（２）仮説思考はトライアル＆エラーの繰り返し（３）生成ＡＩがもたらす変化 ①予測の範囲を広げる　②思考の論理性を検証する ③思考～検証のサイクルをスピードアップする	講義ワーク
	２．仮説思考に不可欠な「経験」の蓄積（１）直感で仮説を立て、論理で検証する（２）直感とは過去の経験の瞬間検索（３）感情を伴いながら経験を重ねることが大事【ワーク】自分の中で定着している仮説や考え方を共有する	講義ワーク
	３．仮説力を磨く思考習慣①～常に「なぜ？」を考える（１）常に原因と結果の関係で捉える（２）目的意識の強さが「なぜ」を生む	講義
	４．仮説力を磨く思考習慣②～視点を変える（１）いつもの自分と違う見方をする（２）視点を変える３つのパターン（３）生成ＡＩによって視点を増やす【ワーク①】事例を読み、さまざまな視点から背景の仮説を立てる【ワーク②】生成ＡＩを用いてさらなる仮説を立てる（４）ディスカッションで絞り込む【ワーク③】ワーク②で出した仮説に対して、最適なものはどれか話し合う	講義ワーク
	５．仮説を構築する①～帰納的思考（１）仮説思考で活躍する論理展開手法（２）帰納法を使って経験則を導き出す（３）生成ＡＩを活用して共通項を導き出す	講義
	６．仮説を構築する②～トレンド思考（１）過去の延長上に未来を予測する（２）生成ＡＩを用いて効率的にデータ分析する（３）分析に欠かせない人の視点【参考】仮説を構築する③～フェルミ推定	講義
	７．仮説構築ケーススタディ【ワーク①】ヒットしそうな新商品を企画し、学んだ手法と生成ＡＩを用いて理由となる仮説を立てる【ワーク②】ワーク①の内容について、グループ内で発表する	ワーク
	８．仮説を検証する①～限定質問と拡大質問（１）可能性を限定質問で絞り込む（２）絞り込まれた範囲の中で拡大質問をする（３）生成ＡＩで質問事項を洗い出す	講義
	９．仮説を検証する②～ロジックツリーの活用（１）原因追究型のロジックツリー（２）生成ＡＩを用いて確認事項をリスト化する【参考】仮説を検証する③～ＰＤＣＡサイクル	講義
	10．総合演習【ワーク③】ケースを読み、学んだ手法と生成ＡＩを用いて改善策を考える＜ケース＞７章で企画した新商品をモールで販売したが売れ行きが思わしくない	ワーク
	11．まとめ	ワーク

10727

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。

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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

生成ＡＩは、自分では思いつきにくい視点を増やしてくれる反面、ありきたりな思考に陥りやすく、リアリティや具体性に欠けがちです。そこで研修では、仮説構築の基本である「自分の経験から導くことの重要性」を伝えます。人と生成ＡＩそれぞれの得意な分野に絞った活用方法を習得し、実際の仕事で使い分けができるようになってほしいと考えます。

読み物・コラムcolumn

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	１．生成ＡＩ時代に求められる仮説構築力【ワーク】ビジネスで仮説を立てることのメリットを考える（１）ビジネスに求められるスピードと効率（２）仮説思考はトライアル＆エラーの繰り返し（３）生成ＡＩがもたらす変化 ①予測の範囲を広げる　②思考の論理性を検証する ③思考～検証のサイクルをスピードアップする	講義ワーク
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	５．仮説を構築する①～帰納的思考（１）仮説思考で活躍する論理展開手法（２）帰納法を使って経験則を導き出す（３）生成ＡＩを活用して共通項を導き出す	講義
	６．仮説を構築する②～トレンド思考（１）過去の延長上に未来を予測する（２）生成ＡＩを用いて効率的にデータ分析する（３）分析に欠かせない人の視点【参考】仮説を構築する③～フェルミ推定	講義
	７．仮説構築ケーススタディ【ワーク①】ヒットしそうな新商品を企画し、学んだ手法と生成ＡＩを用いて理由となる仮説を立てる【ワーク②】ワーク①の内容について、グループ内で発表する	ワーク
	８．仮説を検証する①～限定質問と拡大質問（１）可能性を限定質問で絞り込む（２）絞り込まれた範囲の中で拡大質問をする（３）生成ＡＩで質問事項を洗い出す	講義
	９．仮説を検証する②～ロジックツリーの活用（１）原因追究型のロジックツリー（２）生成ＡＩを用いて確認事項をリスト化する【参考】仮説を検証する③～ＰＤＣＡサイクル	講義
	10．総合演習【ワーク③】ケースを読み、学んだ手法と生成ＡＩを用いて改善策を考える＜ケース＞７章で企画した新商品をモールで販売したが売れ行きが思わしくない	ワーク
	11．まとめ	ワーク

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