AIを理解し、業務生産性を高めるための活用法

現在、AIはビジネス環境において欠かせない存在となりつつあり、「AIを知っている」だけではもはやアドバンテージではなく、生産性と競争力を維持するための前提条件となっています。しかし、多くの企業――特に日本企業――が以下のような課題に直面しています:

  1. AIの本質を正しく理解し、誤解や過信を避けること
  2.  日々の業務にAIを実用的に活用すること
  3. 新しい時代に適応するために、働き方の習慣を変革すること

概要

  • 日数:
  • 言語:
  • 開催場所:
  • 実施方法:
2 日間
ベトナム語
貴社単独開催
講義および演習・・・ゲーム、グループディスカッション 、プレゼンテーション, ロールプレイ等を交えながら、受講生参加型で実施していきます。

ねらい

  • ✓ 仕事におけるAIの基礎と正しい思考法を理解する✓ 効果的なプロンプトの書き方を習得し、AIを日常業務で活用する方法を学ぶ
  • ✓ AIを活用してデータを分析し、報告書を作成し、計画立案や意思決定を支援する
  • ✓ 業務を自動化するためのパーソナライズされたAIシステムの設計方法を学ぶ
  • ✓ AIと人間のスキルを組み合わせて、作業スピードの向上、ミスの削減、効率の最適化を図る

対象者

 
  • 各部門の従業員や管理職、そして、AIを活用して仕事をより速く・効果的に行い、テクノロジーのトレンドに追いつきたいすべての方。
     

内容

モジュール1:AIの基礎知識

1.1. AIの概念分類
1.2. 生成系AIの実用的な活用例
1.3. AI利用時の重要な注意点
1.4. 代表的なAIツールの紹介

モジュール2:基本的なプロンプト作成法(80分)

2.1. プロンプトとは何か、その重要性
2.2. RTIOフレームワークの理解
2.3. プロンプト作成時に有効な言い回し
2.4. 基本的なプロンプト作成の演習

モジュール3:高度なプロンプト技術

3.1. 役割別プロンプトの作成技術
3.2. プロンプトにおけるMarkdown形式の活用
3.3. 応用プロンプトの実践演習

モジュール4:Deep Research (情報リサーチ)

4.1. Deep Researchの機能紹介
4.2. Deep Researchを効果的に活用する方法
4.3. Deep Researchの実践演習

モジュール5:AIによるデータ分析

5.1. 分析可能なデータの種類
5.2. 非構造化データへのChain-of-thought技法の応用
5.3. 構造化データの分析
5.4. データ分析のライブデモ5.5. 大規模データ分析の実践演習

モジュール6:レポート作成とプレゼン資料の作成

6.1. 論理的なレポート構成の構築
6.2. AIを活用したデータの可視化
6.3. Gammaを使ったプロフェッショナルなスライド作成
6.4. 完成されたレポート作成の実践

モジュール7:プロジェクトの計画と管理

7.1. SMARTモデルを使った目標設定
7.2. RACIモデルによるリソース配分
7.3. 優先順位に基づくタスク整理
7.4. 計画立案におけるSelf-Consistency技法
7.5. プロジェクト管理ツールの活用
7.6. プロジェクト計画の実践演習

モジュール8:AIアシスタントと自動化 

8.1. 各種パーソナルAIの違いと特徴
8.2. パーソナルAIに活用される機械学習技術
8.3. プロンプトにおけるFew-shot Learning技法
8.4. パーソナルAIアシスタントの設計方法
8.5. 完成されたAIアシスタントのデモ

モジュール9:パーソナルAIシステムの構築演習

9.1. 個人ニーズの分析
9.2. パーソナルアシスタントの作成演習
9.3. テストと最適化プロセス
9.4. 成果共有とフィードバック

受講者の声