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コース概要

初級レベル:AIの基礎知識とChatGPTの導入

人工知能とは?

  • 人工知能(AI)の定義
  • 機械学習・ディープラーニング・自然言語処理などの基本概念
  • ビジネスや日常生活におけるAIの実用例

大規模言語モデルとChatGPTについて

  • LLMの仕組みの理解
  • ChatGPTおよびその主要機能の概要説明
  • 各種バージョンの特徴や相違点の解説

ChatGPTの利用開始

  • アクセス方法とインターフェースの操作方法
  • プロンプト作成、返答内容、文脈保持機能について
  • 実際に初めてのプロンプトを作る:基本的な活用法や限界点

日常業務での活用事例

  • 文章作成、要約作成およびアイデア出しへの利用方法
  • 定型文・メール・レポートの作成支援機能
  • スケジュール管理やコミュニケーション補助としての応用

適正な利用とガイドライン

  • 偏見・個人情報保護・倫理的観点の理解
  • 出力結果の精度確認や検証に関する考え方
  • 実践練習:AIを活用した意思決定の演習

中級レベル:生産性向上に向けたChatGPT活用術

プロンプト設計と最適化手法

  • 所望の結果を得るための論理的で構造化されたプロンプト作成法
  • 具体例提示・役割定義・制約条件付与の有効性
  • 繰り返し修正による回答精度向上の手法

各種生産性ツールとの連携方法

  • Google Workspace(ドキュメント・シート・Gmail)との連携方法
  • Microsoft 365製品群(Word・Excel・Teams)との統合手順
  • 文書作成・会議記録作成およびタスク管理の自動化実現法

アジャイル開発や技術業務での利用事例

  • ユーザース토リー・受け入れ基準の構成補助機能
  • スプリント文書およびレトロスペクティブ資料作成への応用
  • タスク見積もり・バックログ整理業務における効率化効果

AIを活用したチームワーク推進策

  • 共同プロンプト作成およびフィードバック回しの仕組み
  • 組織共通のAI知識ベース構築への取り組み
  • グループ演習:実際のビジネス課題に向けたAI活用シミュレーション

実践的な練習機会と具体事例紹介

  • ミーティング補助ツールとしての役割例
  • ライティング指導や推敲支援機能の活用場面
  • 業務改善策考案時におけるアイデア発掘支援の事例

上級レベル:カスタマイズ・統合および運用管理

開発作業やデータ処理プロジェクトでのAI活用法

  • コード作成・リファクタリング補助の手法
  • API文書作成やテスト用スクリプト生成機能
  • SQLクエリー構築およびデータ分析支援例

ChatGPTのカスタマイズ拡張術

  • 組織固有ニーズに合わせたカスタムGPT設計法
  • プラグインや外部連携機能を利用した機能強化例
  • OpenAI APIを用いた自動化処理・業務フロー統合方法

セキュリティ確保と倫理的運用ガイドライン

  • 企業単位での適正なAI利用ポリシーの策定法
  • データ安全性維持および倫理的に配慮した導入手順
  • 個人情報関連規制・法的要件への対応方法

AIベースソリューション構築手法

  • 生産性管理ダッシュボード設計事例
  • ビジネスシステムとChatGPTのAPI連携手法
  • 自動レポート作成・データ検証・分析作業への適用例

集大成課題:実際の組織課題へのAI解決策構築

  • 現実的な経営上の課題設定手法
  • ChatGPTを用いた具体的解決策立案および導入手順説明
  • 成果発表および他グループからのフィードバック交換機会

講義総括と今後の学習進め方

要求

  • 基本的なコンピュータ操作能力を有すること
  • テキストベースのツールやオフィスアプリケーションの利用経験があること
  • オンラインでの共同作業環境への理解があること

対象者

  • 事務担当者
  • 技術スタッフ
  • プロジェクトマネージャーおよび開発者
 42 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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