Overview
研修の全体像
（タイムテーブル案）
網羅するタイムスケジュール
| モジュール | 所要時間 | テーマ | 目的・到達目標 |
|---|---|---|---|
| 第1部 | 3時間 | AIと生成AIの基礎知識 | AIの歴史、仕組み、できること・できないことを理解する |
| 第2部 | 3時間 | AIのリスク・倫理とセキュリティ | 業務利用における著作権、情報漏洩リスク、社内ルールの重要性を学ぶ |
| 第3部 | 3時間 | プロンプトエンジニアリング基礎 | AIから狙った回答を引き出すための「指示の出し方」を習得する |
| 第4部 | 3時間 | 業務活用ワークショップ（実践） | 実際の業務課題をAIを使って解決し、明日から使えるスキルにする |
AIと生成AIの基礎知識
AIの歴史、仕組み、できること・できないことを理解する
AIのリスク・倫理とセキュリティ
業務利用における著作権、情報漏洩リスク、社内ルールの重要性を学ぶ
プロンプトエンジニアリング基礎
AIから狙った回答を引き出すための「指示の出し方」を習得する
業務活用ワークショップ（実践）
実際の業務課題をAIを使って解決し、明日から使えるスキルにする
Curriculum
カリキュラム詳細
着実にスキルが身につく内容です
AIの理解と安全な利用ルール
（計6時間）
AIと生成AIの基礎知識
まずは「AIとは何か」という共通認識を作り、過度な期待や不安を取り除きます。
AIブームの変遷、機械学習・ディープラーニングとは？
従来のAI（識別・予測）と生成AI（文章・画像生成）の違い。
なぜAIは人間のように会話できるのか？（確率で言葉を繋いでいる仕組みなどを簡単に解説）
はじめてのAI体験
- GeminiやChatGPTに簡単な挨拶や質問をしてみる。
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）を実際に体験し、AIの限界（できないこと）を知る。
AIのリスク・倫理とセキュリティ
企業で利用する上で最も重要な「守り」の部分を学びます。
機密情報の入力リスク（学習データのオプトアウト設定など）。
生成物を利用する際の法的リスクとガイドライン。
バイアス（偏見）やディープフェイクの問題。
（※貴社にAI利用ガイドラインがあればここで読み合わせを行います）
こんな時どうする？
「顧客データを要約させたい」「コンペの企画書を作らせたい」などのケーススタディを通じ、安全な使い方を議論する。
実践スキルと業務への組み込み
（計6時間）
プロンプトエンジニアリング基礎
AIを「賢いアシスタント」として使いこなすための技術を学びます。
役割・指示・文脈・出力形式の4要素（深津式プロンプトなどの紹介）。
文章作成・要約・翻訳
- 長い議事録の要約と箇条書き化。
- トーン＆マナー（丁寧語、カジュアル、謝罪）の調整。
壁打ち・アイデア出し
- 新規企画のブレインストーミング相手としてAIを使う。
- 「Zero-shot」と「Few-shot（例示）」の違いを体験。
- うまく回答を引き出せない時の対処法：分割して指示する、前提条件を足す、など。
業務活用ワークショップと総括
学んだスキルを自身の業務に直結させます。
自分の業務をAIで効率化する
「日々のルーチンワーク」や「時間がかかっている業務」を洗い出し、それをAIでどう効率化できるかプロンプトを作成する。
例：クレーム対応メールのテンプレート作成、競合調査の構成案作成、Excel関数の作成など。
プロンプトの共有 & まとめ
- プロンプトの共有：作成したプロンプトと結果をグループで発表し合い、良い使い方を全体でシェアする。
- 今後の学習方法と最新情報の追い方：今後のAIトレンドとの向き合い方。
- 質疑応答とまとめ
Points
研修を成功させるための
ポイント
最大の学習効果を引き出す工夫
「座学：実践」の比率を「4：6」にする
AIは頭で理解するより触った方が早いです。こまめにハンズオン（体験）を挟むことで、初心者の集中力とモチベーションを保てます。
失敗を推奨する
「変な回答が返ってきた」「AIが嘘をついた」という経験こそが最大の学びになります。