生成AIマスタリープログラム｜あなたの成長をサポート 一歩から飛躍へ
日々の業務の中で生成AIをどのように活用すれば良いかを従業員の皆さまにお教えします。
この研修教材は、昨年3月から丸の内に本社を構える大手企業3社と合同で開発した研修プログラムです。既に712名の方が受講されております。この教材は、研修後に実践できることを目指した内容となっており本気で教育したい企業向けです。
選べる3つのコース
ファーストセッション｜初学者向き
セカンドセッション｜中級上級者向け
サードセッション｜上級者向け
Special Case Study Contents オプション｜3つのコースへ追加できる ”Special Case Study Contents” がご用意できております。
この紙面には情報を掲載しておりません。別途、お問い合わせください。
・BtoB セールス部門が“総合製品分析”を実施する - 私たちの “売り” は何なのか 競合とどこを差別化するのか -
・お客様の経営環境をインサイトする - 財務への外的内的要因の影響度把握と自社競合製品の適合性 -
右｜お客様の経営環境をインサイトする
特徴
営業職の視点で統一された研修教材
Microsoft Copilot 無料版を使用
執筆者が講師
講師は、34年目の 営業 マーケティング 情報分析の実務経験者
豊富な実務経験から選んだデモンストレーションと演習問題
振り返り学習を意識した補足説明入り紙テキストの配布
各セッションのコンテンツをお選びいただき構成します
１．ファーストセッション DXの第一歩：生成AI入門｜初学者向き
研修概要
生成AIの基礎、安全な使用法、プロンプトの書き方、実業務への使用方法まで、幅広い知識とスキルを習得し、AI技術を活用した新しい働き方を実現するための第一歩を踏み出すことができます。
学習目標：見よう見まね 体感しよう
受講時間：4時間～8時間（要相談）
受講目的
社内のDX推進の啓蒙活動および喚起
生成AI利用者の増加
受講対象者
新しい技術に好奇心が湧いている方
これから仕事で使いたいと考えている方
生成AIが業務で使えるかどうか半信半疑の方
ビジネス課題
デジタルトランスフォーメーション（DX）の理解不足：新技術の導入時に戸惑いや不安を感じたり、自分の仕事がどう変わるのか、新技術が業務にどう影響するのかがわからないことから、不安を感じている。
新しい技術への抵抗感：変化に対する不安や適応の難しさから期待と不安を併せ持っている。現場では定型業務が増えることで新技術への接触が減少し学習を避ける傾向が強くなり、仕事の効率低下を招いている。
学習カリキュラム
生成AI についてどのようなイメージをお持ちですか - AIが取り巻くビジネス環境について –
対話型 生成AIとは – 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
仕事の進め方が変わる 組織への影響 – AIに任せられるタスクを考える –
Microsoft Copilot の基本操作と始め方
質の高い回答を得るための６つのプロンプト設計 – Prompt Engineering by OpenAI –
日常業務で 生成AI を体感する –直ぐに効果が見込めるタスク –
２．セカンドセッション 生成AIの実践：アイディアを形に｜中級上級者向け
研修概要
対話型生成AIの基礎から実践的な応用、法的枠組みと安全使用に関する知識、効果的なプロンプト設計技術、そして日常業務への具体的な組み込み方までを包括的に学び、デモンストレーションや実践的な演習を通じて、生成AIの潜在能力を理解し、ビジネスや日常生活での応用方法を習得します。
学習目標：好奇心から実務へ 構造化したプロンプトを作る
受講時間：1日～2日（要相談）
受講目的
業務で活かせる従業員を増やしたい
業務の効率化や改革へ繋げたい
生成AIスキルを定着させたい
受講対象者
生成AIを業務で使い始めた方
基礎から学び直したい方
業務で使える領域を広げたい方
ビジネス課題
生成AIの活用方法の不明確さ：生成AIを活用を推進することで、業務効率化や品質向上、業務フローの変更、従業員の適応に時間がかかる掛かることが懸念され従業員のスキルアップによる適応が鍵となっている。
生成AIのスキル不足：生成AIのスキル不足、特にプロンプト作成能力の欠如は、AIの効果的な活用を妨げる。適切なプロンプトがなければ、AIは期待される結果を提供できず、業務の効率化や品質向上に影響する。実践的な教育カリキュラムを通じてスキルを向上させることが鍵となっている。
学習カリキュラム
対話型 生成AIとは – 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
仕事の進め方が変わる 組織への影響 – AIに任せられるタスクを考える –
プロンプト作成の基本的な考え方と注意事項 –プロンプトは制約を受けながら回答品質を上げなければならない –
Microsoft Copilot の基本操作と始め方
良いプロンプトを書くためのルール –生成AIに分かってもらえるプロンプトを書くには –
日常業務で 生成AI を体感する –直ぐに効果が見込めるタスク –
３．サードセッション 生成AIマスタークラス 次のステップへ｜上級者向け
研修概要
安全使用と法的枠組み、プロンプトエンジニアリング、ビジネススキル向上、具体的な業務応用までを学び、AI時代に必要な知識と技能を総合的に習得します。
学習目標：プロンプトを成長させ、業務共有化の推進役になる
受講時間：1日（要相談）
受講目的
最新の情報に更新したい
新たな気づきを得たい
相談できる仲間を見つけたい
受講対象者
日常的に生成AIを活用している方
基本の使い方に戻りたい方
最新の動向が知りたい方
ビジネス課題
生成AIの活用スキルの限界と最新の知識の取得：急速な進化に伴うプロンプト更新の必要性、新しい使用方法の出現など、常にこの進化に追従し続けなければ、直ぐに知識が陳腐化してしまう危険性があり、計画的で継続的な知識が必要
学習カリキュラム
対話型 生成AIとは – 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
10× ビジネスパーソンになれる3つのポイント – 生成AI 時代のスキルセットについて考える –
Microsoft Copilot の基本操作と始め方
進化を続けるAIと進化させるプロンプト – ビジネスパーソン必須のプロンプトエンジニアリング –
カスタムメイドする営業トークスクリプトの作成 – 我流トークから抜け出し顧客との会話を楽しむ –
日常業務で 生成AI を体感する – 直ぐに効果が見込めるタスク –
章立てとページタイトル
ファーストセッション DXの第一歩：生成AI入門
１．生成AI についてどのようなイメージをお持ちですか - AIが取り巻くビジネス環境について –
・生成AI について、どのようなイメージをお持ちですか？
・【デモ】今年のWBCで優勝したチームはどこですか
・【デモ】NISAって何ですか？
・私たちの生活圏に入ってきたAI コンテンツ
・私たちの生活圏に入ってきた AI フェイク動画や画像
・3メガバンク 自治体が AI 利用を表明
・業界問わず 対話型 生成AI の導入が増えている
２．対話型 生成AIとは– 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
ネット検索の流れを整理する
・【デモ】「検索」との違いを体感する
・ネット検索の流れ と 生成AIの違いを整理する
・【演習】検索と生成AIの調査過程と結果の違いを体感する
・【デモ】3択クイズをつくる
・【デモ】ExcelのVBAを作成する
・【デモ】文章で画像を作成する
・対話しながら使える 生成AIとは？
・文章を作るしくみ
・対話型 生成AI のリスクや注意点
・“同じ操作でも同じ結果が出ない” ITツールです
・生成AIは 利用可能性と限界を知るために研究対象になっている
・「AI」 という言葉の混乱
・DXとAIは何が違う？
・従来のチャットボットとの違い
・AI は 用途別 専門特化して沢山あります
・タスク毎に特化したAIツールは沢山あります
３．AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
・一般的な 生成AI を使う時の留意事項
・機密情報の入力は避けること
・出力結果の妥当性を確認すること
・まとめ｜AI を活用する際に注意すべき点
・はじめに｜東京都
・文章生成 AI の活用可能性とリスク｜東京都
・利用にあたっての約束事｜東京都
・職員が守るべきルール｜東京都
・発展を続ける生成AI｜
４．仕事の進め方が変わる 組織への影響 – AIに任せられるタスクを考える –
・AI によってビジネスパーソンの何が変わるのか 賢く働く
・スキルが必要な時に 学習しないで成果物が作れる
・優秀な専門家があなたからの指示を待っています
・AI でできる業務支援例
・AI は あなたの専属アシスタントです
・生成AI を活用する利点
５．Microsoft Copilot の基本操作と始め方
・Microsoft Copilot ライセンス
・Microsoft Copilot の特徴
・Microsoft アカウントの準備
・マイクロソフトアカウントの種類によって表示が違う
・Edge ブラウザで Microsoft Copilot の画面と操作
６．質の高い回答を得るための６つのプロンプト設計 – Prompt Engineering by OpenAI –
・生成AI からより良い回答を得るためのプロンプトへの配慮
・品質の高い回答を得るための ６つのプロンプト設計
・①一問一答の会話でシンプルなプロンプトの使用
・②デリミターを使ったプロンプトの構造化
・②質問 背景 関連情報を切り離す 構造化する
・③人物像を持たせる
・④端的で明瞭な質問を記述する
・④あいまいな指示や不正確な指示を減らす
・④回答は 必要な情報量や長さを指定する
・⑤回答を考える順序（実行手順）を記述する
・⑤実行手順を明示する
・⑤AIに “考える” 時間を与える
・⑥文献や資料を与える
・【演習】以下の文章を構造化して下さい①
・【演習】以下の文章を構造化して下さい②
・プロンプトエンジニアリングとは
・ビジネスパーソンは公式ガイドから学ぶ
・AI理解のためのOpenAIドキュメント
７．日常業務で 生成AI を体感する – 直ぐに効果が見込めるタスク –
・【演習】生成AI に触れる｜「検索」との違いを体感する
・【演習】一問一答でメールを書かせてみよう
・【演習】メールの作成｜基本形
・【演習】ネガティブ（お叱り）メールへの返信
・【演習】セミナー案内書PDFからメールを作成する
・【デモ演習】営業日報を作成する
・【演習】長い文章を箇条書きにしてもらう
・【デモ】長い文章を要約し解説てもらう-PDF
・【デモ】Webサイトを要約してもらう
・【デモ】YouTubeの動画を見ずに文字で要約する
・【デモ】文字を分類する
・【デモ】住所を分割して表にしながら表記ゆれも修正する
・【デモ】文章の校正 誤字脱字 表記ゆれ より良くする
・【デモ】文章からタスクを抜き出し時系列に並べる
・【デモ】目的から必要なタスクを考えスケジュールする
・【デモ演習】打ち合わせの日程調整-面接のやりくり
・【デモ】本日のお店を予約する
・【デモ】明日の天気を考慮して献立を考える
セカンドセッション 生成AIの実践：アイディアを形に
１．対話型 生成AIとは – 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
・【デモ】3択クイズをつくる
・【デモ】ExcelのVBAを作成する
・【デモ】文章で画像を作成する
・AIとな何か
・対話しながら使える 生成AIとは？
・文章を作るしくみ
・ChatGPTは人の能力を越えつつある生成AI
・対話型 生成AI のメリット
・対話型 生成AI のリスクや注意点
・“同じ操作でも同じ結果が出ない” ITツールです
・生成AIは 利用可能性と限界を知るために研究対象になっている
・「AI」 という言葉の混乱
・DXとAIは何が違う？
・従来のチャットボットとの違い
・進化する生成AIと良好なパートナーシップを築くためには
・AI は 用途別 専門特化して沢山あります
・タスク毎に特化したAIツールは沢山あります
２．AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
・一般的な 生成AI を使う時の留意事項
・機密情報の入力は避けること
・出力結果の妥当性を確認すること
・知的財産権（知財）への対応とその重要性について
・情報セキュリティポリシーに従うことの重要性について
・個人情報保護法論点フローチャート｜STORIA法律事務所様
・その他 注意事項
・生成AI が文章を作成する仕組みから「嘘」を理解する
・ハルシネーション 幻覚が起こる理由
・ハルシネーションを防ぐ対策
・まとめ｜AI を活用する際に注意すべき点
・はじめに｜東京都
・文章生成 AI の活用可能性とリスク｜東京都
・都における利用環境｜東京都
・利用にあたっての約束事｜東京都
・職員が守るべきルール｜東京都
・ルール１｜個人情報等、機密性の高い情報は入力しないこと
・ルール２｜著作権保護の観点から、以下の点を十分注意し、確認
・ルール３｜文章生成AI が生成した回答の根拠や裏付けを必ず自ら確認
・ルール４｜文章生成AI の回答を対外的にそのまま使用する場合は、その旨明記
・発展を続ける生成AI｜東京都
３．仕事の進め方が変わる 組織への影響 – AIに任せられるタスクを考える –
・AI によってビジネスパーソンの何が変わるのか 賢く働く
・スキルが必要な時に 学習しないで成果物が作れる
・生成AI を活用する利点
・生成AIが仕事を奪うのではなく 質とスピードが増すということ
・固定されたITツールの操作から個人ごとの自由な操作へ
・AI導入による組織への影響
・コミュニケーションから始まる心理的安全性な場づくり
・AI活用による組織への影響
・AIを使っている組織と使っていない組織の2極化が進む
４．プロンプト作成の基本的な考え方と注意事項 –プロンプトは制約を受けながら回答品質を上げなければならない –
・生成AIを使う時の “制約条件” を考慮すること
・プロンプトとは何ですか
・プロンプトは自由に書いていいの？
・知りたいことを言語化することを求められています
・【デモ演習】対話をしながら目的へ向かう
・生成AI と会話する基本原則
・生成AIのプロンプトを作成して回答を得るまでの流れ
・参考資料：Condition on good performance 良い結果を得るために
・プロンプトは短くても長くても良くない
・プロンプトは 仕事を人へ依頼する時と同じです
・回答の品質を向上させるテンプレートなしのアプローチ
・どの情報源からAIに答えさせるのか
・生成AIを使う時の “制約条件” を考慮すること
・連続した質問は過去の回答から影響を受けている
・生成AIは同じ回答はしない
５．Microsoft Copilot の基本操作と始め方
・Microsoft Copilot ライセンス
・Microsoft Copilot の特徴
・Microsoft アカウントの準備
・マイクロソフトアカウントの種類によって表示が違う
・Edge ブラウザで Microsoft Copilot の画面と操作
６．良いプロンプトを書くためのルール – 生成AIに分かってもらえるプロンプトを書くには –
・プロンプトエンジニアリングの背景とその必要性
・プロンプトの基本的な構成要素
・AI プロンプトの特性とその回答について
・AIの 読解力に左右されない 質問文を書く
・品質の高い回答を得るための ６つのプロンプト設計
・ユーザの 作文力に依存しない プロンプトの作成
・Condition on good performance 良い結果を得るために
・プロンプトに完成形はない
・伝えたい文章を構造化するのがデリミター
・文章を構造化し質問を正確に伝えられるデリミター
・プロンプトを構造する６要素
・6要素は ユーザの意図をより良く理解するための道しるべ
・【演習】プロンプトの作成①
・【演習】プロンプトの作成②
・AIの出力結果をAIへ渡す方法
・【デモ】AIの回答をマークダウンで出力する
・連続した質問は 過去の回答から影響を受けている
・回答へ評価することで回答品質を上げられる
・文字数が増えると前半の文章の理解が落ちる傾向がある
・日常から定型作業までカバーするスタイル戦術
・生成AIの誤解を少なくするマークダウン形式の記述方法
７．日常業務で 生成AI を体感する – 直ぐに効果が見込めるタスク –
・【演習】クロスレビューで複数人の意見を聞く集める
・【デモ】インターネット情報からExcelの表を作成する
・【デモ演習】競合製品と差別化する説明文をつくる
・【デモ演習】説明文を基に記事のタイトルをつくる
・【デモ演習】プレゼンテーションアウトラインの作成
・【デモ演習】画像から指定した文章を切り出し要約する
・【デモ】良い例題を参考にして自分用に書き換える
・【デモ】文章にお遊びをいれて作文する
・【デモ演習】アンケートの良かった点 問題点 改善点 分析
・【デモ】「お客様の声」を傾向分析して改善策を考える
・【デモ】例を基に特定の文章へ評価を行う
・【デモ演習】代理店向けに魅力ある施策を考えテーブルをつくる
・【デモ演習】製品サービス 販売ガイドをつくる
・【デモ演習】代理店向けに魅力ある卸値テーブルをつくる
・セミナーやキャンペーン企画を立てる視点
・【デモ演習】セミナーやキャンペーンのアイディア出し
・【デモ】セミナー企画から顧客課題 キャッチコピー 開催趣旨 メール案内 アンケートをつくる
サードセッション 生成AIマスタークラス 次のステップへ
１．対話型 生成AIとは– 慣れ親しんだ “検索” とは何が違うのか –
・AIとな何か
・文章を作るしくみ
・ChatGPTは人の能力を越えつつある生成AI
・“同じ操作でも同じ結果が出ない” ITツールです
・生成AIは 利用可能性と限界を知るために研究対象になっている
・現在のAIの課題
・進化する生成AIと良好なパートナーシップを築くためには
・AI は 用途別 専門特化して沢山あります
・タスク毎に特化したAIツールを選ぶこともできます
・タスク毎に特化したAIツールは沢山あります
２．AI の安全な使用と法的問題 – 生成AIを使う時の留意事項と東京都のガイドライン –
・一般的な 生成AI を使う時の留意事項
・機密情報の入力は避けること
・出力結果の妥当性を確認すること
・知的財産権（知財）への対応とその重要性について
・情報セキュリティポリシーに従うことの重要性について
・個人情報保護法論点フローチャート｜STORIA法律事務所様
・その他 注意事項
・生成AI が文章を作成する仕組みから「嘘」を理解する
・ハルシネーション 幻覚が起こる理由
・ハルシネーションを防ぐ対策
・まとめ｜AI を活用する際に注意すべき点
・職員が守るべきルール｜東京都
・ルール１｜個人情報等、機密性の高い情報は入力しないこと
・ルール２｜著作権保護の観点から、以下の点を十分注意し、確認
・ルール３｜文章生成AI が生成した回答の根拠や裏付けを必ず自ら確認
・ルール４｜文章生成AI の回答を対外的にそのまま使用する場合は、その旨明記
・発展を続ける生成AI｜東京都
３．10× ビジネスパーソンになれる3つのポイント – 生成AI 時代のスキルセットについて考える –
・ビジネスパーソンが AI を使うメリット
・未来のホワイトカラー AIをパートナーに
・10× ビジネスパーソンになれる３つのポイント
・タイトルだけ読まずに中身を読む
・好きを極める
・言語化イノベーション力を磨く
・AI 時代のビジネスパーソンはマルチプレイヤーが望まれている
・経験のない業務はプロンプトが書けない
・新しい学びとアンラーンの重要性
・AI時代におけるビジネススキルの獲得と償還期間の変化
・【演習】「アンラーンが必要」なのは、どんな人か？
・Microsoft Copilot の基本操作と始め方
・Microsoft Copilot ライセンス
・Microsoft Copilot の特徴
・Microsoft アカウントの準備
・マイクロソフトアカウントの種類によって表示が違う
・Edge ブラウザで Microsoft Copilot の画面と操作
４．Microsoft Copilot の基本操作と始め方
・Microsoft Copilot ライセンス
・Microsoft Copilot の特徴
・Microsoft アカウントの準備
・マイクロソフトアカウントの種類によって表示が違う
・Edge ブラウザで Microsoft Copilot の画面と操作
５．進化を続けるAIと進化させるプロンプト – ビジネスパーソン必須のプロンプトエンジニアリング –
・進化を続けるAIと良好な関係を築くために理解しておくこと
・プロンプト スタイル別代表例４つ
・回答品質の高くするプロンプトを設計する
・①②③One/Few-shot Prompt｜例示で回答品質を高める
・③Few-shot prompt｜アンケートの感想文分析
・④mock｜質問する前に目的や背景をAIに理解させる
・⑤ReAct｜質問に対して 推論 行動 観察 を通じて回答を得る
・⑥CoT Chain of Thought｜思考や実行手順を確認する
・⑥CoT Chain of Thought｜思考の流れを確認する
・⑦Zero-shot CoT｜プロンプトの最後に言葉を付ける
・⑧Self-Consistency CoT｜複数の視点から問いを考える
・⑨ToT（Tree of Thoughts）｜複数の視点から回答を思考する
・捕捉：プロンプトの原則26ヶ条 ①
・捕捉：プロンプトの原則26ヶ条 ②
・捕捉：プロンプトの原則26ヶ条 ③
・捕捉：プロンプトの原則26ヶ条 ④
・AIの出力結果をAIへ渡す方法
・【デモ】AIの回答をマークダウンで出力する
・社内の情報資産をAIへ渡すことができるマークダウン形式
・“表” をマークダウンへ変換する方法
・【デモ】Excelファイルをマークダウンへ変換
・なぜ“ワード”を知る必要があるのか
・ユーザーが意図する回答品質へ近づける“思考スタイル”
・回答までの論理的な考えを導く“思考スタイル”
・ご参考：アイディアや多角的な視点から回答が欲しい時のワード
・ご参考：複雑な問題を思考法に従って整理整頓するワード
・ご参考：どの様な考え方で回答すればいいのか示すワード
・ご参考：プロンプトを理解する視点を示すワード
・ご参考：物事を振り返る時に使えるワード
・AIの回答品質を向上させる “スタイル”と“トーン”
・代表的な“スタイル”と“トーン”の例
・AIの回答品質を向上させる“ビジネスフレームワーク”
・代表的な “戦略・分析フレームワーク”
・代表的な“マーケティング・セールスフレームワーク”
・代表的な “問題解決・思考フレームワーク”
・研究者が示す新たなフレーズ
・Emotion Prompt｜感情を刺激するプロンプトの分類
・日常的に使える “Emotion Prompt” 10選
・研究論文が示す “感情を刺激する Emotion Prompt”
・【デモ】回答を自身で評価してその理由を説明させる
・追加の質問をして回答の精度を上げるプロンプト
・ご参考：情報が不足したり、回答の方向性を修正するプロンプト
・ご参考：回答が不明確、視覚的改善をするプロンプト
・ご参考：新たな視点を促し、スタイルやトーンを調整するプロンプト
・ご参考：知識レベルの不一致や不適当な単語を修正するプロンプト
・ご参考：情報過多や指示、実行手順を示すプロンプト
６．カスタムメイドする営業トークスクリプトの作成 – 我流トークから抜け出し顧客との会話を楽しむ –
・営業パーソンの資質や努力に依存した我流トークで戦っている
・生成AIで営業トークスクリプトを作成するメリット
・【デモ演習】製品情報から営業トークスクリプトをつくる
・【デモ演習】“製品情報を与え”新規トークスクリプトを作成し反復的に改善する
・【デモ演習】シーン別の営業トークスクリプトを作成する
・【デモ演習】これまでのトークスクリプトを反復的に改善する
７．ビジネスパーソンのスキルアップ メンテナンス – 自分自身を成長させる ケアする –
・ビジネスパーソンが “言葉” にできない悩み
・最終的に必要なプロンプトを生成してくれるプロンプト
・【デモ演習】最終的に必要なプロンプトを生成してくれるプロンプト
・【デモ演習】訪問前のトークをAIでシミュレーションする
・【デモ演習】訪問前にAI相手とロールプレイしてシミュレーションする
・架空の専門家同士がディベートして議論を深め結論を出す
・【デモ演習】仮想の専門家に議論を深めてもらう
・【デモ演習】お客様の討議を想定する
・【デモ演習】お客様からの想定質問を作成する
・【デモ演習】コーチングプロンプト
・【デモ演習】英会話講師から Writing の指導を受ける
・【デモ演習】英会話講師と英会話を楽しむ
矢印株式会社は好きなことを仕事にしています。
企業紹介や事業内容、そして経営指標、統計オープンデータ、メンタルヘルス、マーケティングなどの経験も記事にしています。
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