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ＡＩラリー思考法研修～「壁打ち」から「ラリー」へ（１日間）

ＡＩラリー思考法研修～「壁打ち」から「ラリー」へ（１日間）

生成ＡＩとのやり取りの「数」が、仕事の質を左右することに気づいていますか？

研修No.B AIM696-0900-6463

対象者

  • 全階層

・企画や開発に携わる方
・生成ＡＩを業務で使っている方、これから使う予定の方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 生成ＡＩの基本は理解しているが操作のみにとどまり、実務での活用に差が出ている
  • 生成ＡＩの回答を鵜呑みにしてしまい、考えを深められない
  • 日々の業務に生成ＡＩを活用しながら、判断力や企画力を高めてほしい

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩに質問すればすぐに回答を返してくれるため、一往復のやり取りだけで無難な答えをそのまま採用してはいないでしょうか。それでは、経験や知識、現場の事情が活かされていない判断や企画にとどまってしまいます。

本研修では、まず「一往復」の限界を体感します。そのうえで、日常業務の身近な課題を扱ったワークを通じ、投げる→打ち返される→練り直す→決める、という一連のプロセスを実践します。最初に得た回答とワークを重ねて自分で導き出した結論とを見比べることで、判断や企画の質がどのように変わったのかを実感できます。

＊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答えをもらうためではなく、思考力を鍛えるために生成ＡＩを活用できる
  • ②生成ＡＩとのやり取りを重ねながら、スピードを落とさず成果物を仕上げられる
  • ③自分の判断や企画の背景を、他者に対して筋道を立てて説明できる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．なぜ「一往復」で終わると仕事が変わらないのか
    （１）生成ＡＩで変わる仕事、変わらない仕事
    （２）「一往復」で終わることの限界
    【ワーク①】自分の業務課題を生成ＡＩに一度だけ相談し、Beforeを作成する
講義
ワーク
  • ２．ＡＩラリーとは何か
    （１）ＡＩラリーの４ステップ
    ①投げる：自分の仮説・意見を先に出す
    ②打ち返される：生成ＡＩから異論・別視点を引き出す
    ③練り直す：自分の考えを疑い、磨く
    ④決める：経験と照合し、自分の判断として確定する
    （２）「ラリー」と「単なる繰り返し」の違い
    （３）入力してよい情報・いけない情報
講義
  • ３．「投げる」を磨く～問いではなく「仮説」をぶつける
    （１）「答えを求める問い」から「仮説をぶつける問い」へ
    （２）良い仮説の条件
    ①具体性　②反証可能性　③立場・前提の明示
    （３）自分の「経験というフィルター」に気づく
    【ワーク②】ワーク①の課題を「自分の仮説」に書き換え、生成ＡＩに投げる
講義
ワーク
  • ４．「打ち返される」を設計する～生成ＡＩから「異なる視点」を引き出す
    （１）生成ＡＩに反論させる
    （２）もっともらしい答えを疑う
    【ワーク③】生成ＡＩに反論・別視点を求め、２～３往復のラリーを行う
講義
ワーク
  • ５．「練り直す」～生成ＡＩが知らない現場情報を加える
    （１）生成ＡＩの答えは「一般解」である
    （２）経験を「思い込み」ではなく「判断材料」にする
    【ワーク④】現場情報・制約条件・経緯などを生成ＡＩに追加し仮説を練り直す
講義
ワーク
  • ６．「決める」～生成ＡＩの意見を材料に結論を出す
    （１）生成ＡＩの意見を採用する・しないを決める
    （２）判断基準を持って決める
    【ワーク⑤】「最終結論（After）」を作成し、Beforeと比較する
講義
ワーク
  • ７．総合演習
    【ワーク⑥】企画案を作り、ラリーを３～５往復実施し、成果物を完成させる
ワーク
  • ８．まとめ
    【ワーク】明日の自分のどの仕事で、ＡＩラリーを使うかを考える
ワーク

10737

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

多くの職場で生成ＡＩの利用が急速に広がっていますが、「使ってはいるが、大きな成果に結びついていない、使いこなせていない」という声をいくつも耳にします。

そこで本研修では、一度の回答で終わらせるのではなく、あえて反対意見を出させる工程を演習に組み込みました。都合の良い答えだけを集めるのではなく、異なる視点を取り入れることで、自分の考えの甘さや抜け漏れに気づけます。その結果、回答はより洗練されていきます。生成ＡＩの回答に頼り切るのでも、自己流を貫くのでもなく、自分の頭で考える力を磨いてほしいと願っています。

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