生成AI活用スキル習得・DX推進研修

Overview

研修概要

実務課題に直結する、
実践型プロンプト設計と課題解決プロセス

大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により、これからのビジネスパーソンには「AIを使いこなす技術（プロンプト設計力）」と「本質的な課題を見極める力（イシュー特定力）」が求められます。

本研修では、無理なく学習を積み上げられる12時間×3回のカリキュラムを設計。各コマは座学に留まらず、受講者の業務を想定した演習課題を用いた「実践ワーク」を中心に構成し、研修で学んだ知識・手法をその場での課題解決に接続します。

単なるツールの操作方法に留まらず、論理思考フレームワークとAIの掛け合わせ、DXプロセス設計までを体系的にカバーします。

第1回

AI活用スキル習得

AI・生成AIの基本原理を、業務への適用を前提に学びます。演習では業務を想定した課題に取り組み、日常業務における具体的な活用ポイントを発見し、実践力を身につけます。

受講形式対面または同時双方向型（Zoom）

学習時間12時間（1時間×12コマ）

受講期間貴社と調整の上、決定

受講料40万円／人（税別）

第2回

プロンプト設計と業務改善

実務課題を題材に、効果的なプロンプトエンジニアリングの手法を演習形式で習得。高精度かつ再現性の高い回答を業務で引き出す力と、データ分析・可視化への実務応用力を身につけます。

受講形式対面または同時双方向型（Zoom）

学習時間12時間（1時間×12コマ）

受講期間貴社と調整の上、決定

受講料40万円／人（税別）

第3回

DX推進とAI業務展開

個人の業務改善から、組織・チーム全体でのDX推進へ。実務課題をその場で扱う演習を通じて、業務プロセスの再設計、ナレッジの共有・教育の効率化までを実践的に習得します。

受講形式対面または同時双方向型（Zoom）

学習時間12時間（1時間×12コマ）

受講期間貴社と調整の上、決定

受講料40万円／人（税別）

全3回・各回独立受講可

Curriculum

カリキュラム詳細

全3回・各回12コマ。
実務課題に直結する演習中心の内容です

第1回

AI活用スキル習得
（全12コマ・各1時間）

	テーマ・題目	学習内容
1	生成AIで変わる業務適用ポイントの発見	AI・機械学習・生成AIの基本原理を学び、業務への適用ポイントを演習で洗い出す。
2	生成AIの精度限界と業務での判断力	生成AIの得意・不得意（限界）を学び、業務での確認ポイントを演習で整理する。
3	AIツールの実務活用操作	主要AIツールの操作方法と特徴を学び、業務を想定した演習課題で実機操作する。
4	業務に応じたAIツールの使い分け方	テキスト・画像・音声AIの特性を学び、業務への適用を演習で判断する。
5	資料の要約・翻訳の高速化技法	要約・翻訳の最適プロンプト設計を学び、業務を想定した演習課題で実践する。
6	会議議事録の作成自動化	議事録自動作成の手法を学び、会議を想定した演習課題で実践する。
7	業務文書・案内文の作成術	用途別トーンでの文章作成技法を学び、演習用お題で実践する。
8	業務課題のアイデア発想法	AIとのブレスト手法を学び、業務課題のアイデア発想を演習形式で実践する。
9	企画書・報告書の作成効率化	企画書・報告書のアウトライン設計手法を学び、演習用お題で作成を実践する。
10	既存文書のブラッシュアップ術	文書添削・推敲の手法を学び、演習用の文書課題で実践する。
11	AI利用ルール策定ワーク	情報精度・著作権リスクへの対策を学び、AI利用ルールを演習でその場で作成する。
12	業務のAI適用領域の見極め方	AI活用領域の判断基準を学び、業務仕分けの演習を通じて適用領域を判断する。

生成AIで変わる業務適用ポイントの発見

AI・機械学習・生成AIの基本原理を学び、業務への適用ポイントを演習で洗い出す。

生成AIの精度限界と業務での判断力

生成AIの得意・不得意（限界）を学び、業務での確認ポイントを演習で整理する。

AIツールの実務活用操作

主要AIツールの操作方法と特徴を学び、業務を想定した演習課題で実機操作する。

業務に応じたAIツールの使い分け方

テキスト・画像・音声AIの特性を学び、業務への適用を演習で判断する。

資料の要約・翻訳の高速化技法

要約・翻訳の最適プロンプト設計を学び、業務を想定した演習課題で実践する。

会議議事録の作成自動化

議事録自動作成の手法を学び、会議を想定した演習課題で実践する。

業務文書・案内文の作成術

用途別トーンでの文章作成技法を学び、演習用お題で実践する。

業務課題のアイデア発想法

AIとのブレスト手法を学び、業務課題のアイデア発想を演習形式で実践する。

企画書・報告書の作成効率化

企画書・報告書のアウトライン設計手法を学び、演習用お題で作成を実践する。

既存文書のブラッシュアップ術

文書添削・推敲の手法を学び、演習用の文書課題で実践する。

AI利用ルール策定ワーク

情報精度・著作権リスクへの対策を学び、AI利用ルールを演習でその場で作成する。

業務のAI適用領域の見極め方

AI活用領域の判断基準を学び、業務仕分けの演習を通じて適用領域を判断する。

第2回

プロンプト設計と業務改善
（全12コマ・各1時間）

	テーマ・題目	学習内容
1	業務の指示文（プロンプト）設計	プロンプトの4要素（役割・背景・指示・出力形式）を学び、演習用お題で設計する。
2	読み手に合わせたAI出力の調整術	役割・読者・トーン指定による出力コントロール手法を学び、演習で実践する。
3	課題の要件をAIと定義する対話術	AIとの対話で要件を逆算的に定義する手法を学び、演習用課題で実践する。
4	課題を原理原則から考える発想法	Step Back Promptの手法を学び、演習用テーマで実践する。
5	業務用プロンプトのテンプレート化	プロンプト自体をAIに設計・改善させる手法（メタプロンプト）を学び、演習で実践する。
6	成果物の出力精度を高める評価法	複数パターンの出力を評価軸で比較する手法を学び、演習用お題で実践する。
7	企画・仮説をAIと磨く壁打ち術	AIに批判・反論させる壁打ち手法を学び、演習用仮説で実践する。
8	市場・競合リサーチの手法	検索連携AIを用いたリサーチ手法を学び、演習用業界情報で実践する。
9	データの効率分析手法	クロス分析による傾向発見の手法を学び、演習用のデータ課題で実践する。
10	データの可視化基礎	データ可視化・BI連携の基礎を学び、演習用データで実践する。
11	成果物のAI出力検証・修正術	事実性・論理性・網羅性の検証観点を学び、演習用の出力課題で実践する。
12	AIで課題を構造化する仮説立案法	MECE・ロジックツリーによる課題構造化の考え方を学び、演習用課題で実践する。

業務の指示文（プロンプト）設計

プロンプトの4要素（役割・背景・指示・出力形式）を学び、演習用お題で設計する。

読み手に合わせたAI出力の調整術

役割・読者・トーン指定による出力コントロール手法を学び、演習で実践する。

課題の要件をAIと定義する対話術

AIとの対話で要件を逆算的に定義する手法を学び、演習用課題で実践する。

課題を原理原則から考える発想法

Step Back Promptの手法を学び、演習用テーマで実践する。

業務用プロンプトのテンプレート化

プロンプト自体をAIに設計・改善させる手法（メタプロンプト）を学び、演習で実践する。

成果物の出力精度を高める評価法

複数パターンの出力を評価軸で比較する手法を学び、演習用お題で実践する。

企画・仮説をAIと磨く壁打ち術

AIに批判・反論させる壁打ち手法を学び、演習用仮説で実践する。

市場・競合リサーチの手法

検索連携AIを用いたリサーチ手法を学び、演習用業界情報で実践する。

データの効率分析手法

クロス分析による傾向発見の手法を学び、演習用のデータ課題で実践する。

データの可視化基礎

データ可視化・BI連携の基礎を学び、演習用データで実践する。

成果物のAI出力検証・修正術

事実性・論理性・網羅性の検証観点を学び、演習用の出力課題で実践する。

AIで課題を構造化する仮説立案法

MECE・ロジックツリーによる課題構造化の考え方を学び、演習用課題で実践する。

第3回

DX推進とAI業務展開
（全12コマ・各1時間）

	テーマ・題目	学習内容
1	業務のDX化ポイント発見ワーク	企業DX・部門DX・個人DXの関係を学び、DX化ポイントを演習で発見する。
2	課題の本質を見抜く分解術	「なぜ」を繰り返す本質分解の手法を学び、演習用課題で実践する。
3	業務プロセスの改革手法	As-Is／To-Be整理によるプロセス改革の手法を学び、演習用フローで実践する。
4	課題のAI活用イシュー設定	課題解決の起点となるイシュー設定の考え方を学び、演習用課題で実践する。
5	改善策の構造化・評価手法	改善策を効果×実現性で評価する手法を学び、演習用イシューで実践する。
6	AIを使った改善ロードマップ作成	タスク・担当・期限までのロードマップ作成手法を学び、演習用施策で実践する。
7	資料の自動作成術	資料のアウトライン・下書き自動作成の手法を学び、演習用テーマで実践する。
8	業務フローの図解術	業務フロー図解化の手法を学び、演習用フローで実践する。
9	資料のビジュアル強化術	画像生成AI・マルチモーダルAIの活用方法を学び、演習用テーマで実践する。
10	AI活用ナレッジの資産化	成功プロンプトの資産化・共有の仕組みを学び、演習を通じて実践する。
11	対応業務の自動化	問い合わせ対応の下書き自動化手法を学び、演習用お問い合わせ文で実践する。
12	AI活用定着化アクションプラン作成	AI活用の組織定着化のポイントを他社事例から学び、アクションプランを演習で作成する。

業務のDX化ポイント発見ワーク

企業DX・部門DX・個人DXの関係を学び、DX化ポイントを演習で発見する。

課題の本質を見抜く分解術

「なぜ」を繰り返す本質分解の手法を学び、演習用課題で実践する。

業務プロセスの改革手法

As-Is／To-Be整理によるプロセス改革の手法を学び、演習用フローで実践する。

課題のAI活用イシュー設定

課題解決の起点となるイシュー設定の考え方を学び、演習用課題で実践する。

改善策の構造化・評価手法

改善策を効果×実現性で評価する手法を学び、演習用イシューで実践する。

AIを使った改善ロードマップ作成

タスク・担当・期限までのロードマップ作成手法を学び、演習用施策で実践する。

資料の自動作成術

資料のアウトライン・下書き自動作成の手法を学び、演習用テーマで実践する。

業務フローの図解術

業務フロー図解化の手法を学び、演習用フローで実践する。

資料のビジュアル強化術

画像生成AI・マルチモーダルAIの活用方法を学び、演習用テーマで実践する。

AI活用ナレッジの資産化

成功プロンプトの資産化・共有の仕組みを学び、演習を通じて実践する。

対応業務の自動化

問い合わせ対応の下書き自動化手法を学び、演習用お問い合わせ文で実践する。

AI活用定着化アクションプラン作成

AI活用の組織定着化のポイントを他社事例から学び、アクションプランを演習で作成する。

Effect

本カリキュラムによる
期待効果

受講者のモチベーションと
最大の学習効果を引き出す工夫

定量効果：業務時間削減

30〜50%

資料作成やデータ分析、情報要約などの定型作業時間を圧縮。日常的なルーチン業務を効率化し、付加価値の高い実務へ注力できる時間を創出します。

定性効果：改善スピード

2〜3倍

AIを活用したクイックなリサーチとブレインストーミングにより、企画立案から実行計画策定までの手戻りを削減。意思決定スピードを高めます。

組織効果：ナレッジ共有

40%UP

成功したプロンプトをテンプレート化して共有することで、優秀な社員のノウハウを即座に一般化。組織内のデジタルリテラシー格差を解消します。

※上記は一般的な生成AI研修導入企業の傾向を示す目安であり、効果を保証するものではありません。