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コース概要

1日目 ── AIとビジネス応用の概要

モジュール1 ── 人工知能(AI)の入門

  • AIとは何か、そして何ではないか
  • AIシステムの種類
  • 生成AIと大規模言語モデル(LLM)
  • AIに関する Myth 実態との対比
  • AI導入における現在のビジネストレンド
  • AIの機会と制約条件

モジュール2 ── 現代のビジネス運営におけるAI

  • 企業が今、いかにAIを活用しているか
  • 製造および運用分野でのAI応用
  • 営業および顧客コミュニケーションでのAI
  • 人事(HR)および採用でのAI
  • 調達およびロジスティクスでのAI
  • 財務および報告におけるAI
  • 品質管理およびコンプライアンスのためのAI

実務演習

参加者は以下の目的でAIツールを試します:

  • 要約作成、
  • レポート生成、
  • メール草案作成、
  • ワークフロー支援、
  • 文書分析、
  • 会議メモの作成、
  • 運用計画策定。

2日目 ── 実用的なAI生産性とワークフロー自動化

モジュール3 ── AI活用による生産性向上

  • マネージャー向けのAIアシスタント
  • ビジネスユーザーのためのプロンプトエンジニアリング
  • 効果的なビジネス用プロンプトの作成方法
  • AIの活用事例:
    • レポート作成、
    • 計画策定、
    • プレゼンテーション作成、
    • ドキュメント管理、
    • 会議準備、
    • 意思決定支援

モジュール4 ── データ分析とビジネスインサイト

  • AIを活用したビジネス分析
  • 文書やスプレッドシートからの情報抽出
  • AI支援による予測およびトレンド分析
  • KPIモニタリングおよび運用上のインサイト
  • 構造化データと非構造化データの活用

実践ワークショップ

チームは現実的なビジネスシナリオに取り組みます:

  • 生産レポート作成、
  • 営業予測、
  • サプライヤー分析、
  • 人事文書の作成、
  • 運用ダッシュボードの構築、
  • 品質問題の分析。

参加者は、各部署に関連する実用的なAI活用ワークフローを構築します。

3日目 ── 運用、計画、意思決定のためのAI

モジュール5 ── 運用管理におけるAI

  • 運用効率化のためのAI
  • ワークフローの最適化
  • 在庫および倉庫管理の支援
  • 予測保全の概念
  • プロセスの標準化
  • AI支援による意思決定

モジュール6 ── 部署固有のAI応用事例

生産および運用部門

  • 生産モニタリング
  • 根本原因分析
  • SOP(標準作業手順書)の生成
  • 運用レポート作成

営業および事業開発部門

  • リードの資格評価
  • 提案書の生成
  • 顧客コミュニケーション
  • 競合分析

人事(HR)部門

  • 職務記述書の作成
  • 面接準備
  • 研修計画の策定
  • 社内コミュニケーション

財務・経理部門

  • 財務サマリー作成
  • 請求書/文書の分析
  • コンプライアンス支援
  • レポートの自動化

品質管理部門

  • 不適合事項の分析
  • 文書作成の支援
  • 監査準備
  • リスク追跡

実践ワークショップ

参加者は以下を設計します:

  • 自部門向けのAI活用事例1つ、
  • 自動化の機会1つ、
  • 測定可能な生産性向上イニシアチブ1つ。

4日目 ── AIガバナンス、リスク、および導入

モジュール7 ── AIガバナンスとコンプライアンス

  • 責任あるAIの利用
  • データプライバシーおよび機密保持
  • 生成AIに伴うリスク
  • AIガバナンスポリシー
  • 人の監視と検証
  • EU AI法(欧州連合AI法)の理解
  • 倫理的および運用上の考慮事項

モジュール8 ── 実用的なAI導入手法

  • 組織内へのAI導入方法
  • クイックウィン(早期成功事例)の特定
  • ツールの選定とプロセス決定
  • 変化管理における考慮点
  • AIイニシアチブからのROI測定
  • AI導入ロードマップの構築

グループ演習

チームは以下の点を評価します:

  • どのプロセスでAIを活用すべきか、また避けるべきか、
  • 運用上のリスク、
  • 導入の優先順位、
  • 内部での採用における課題。

5日目 ── ビジネスシミュレーションとAI戦略ワークショップ

モジュール9 ── AI戦略ワークショップ

参加者はチームで以下を作成します:

  • 部署別AIアクションプラン、
  • 導入優先順位、
  • リスクアセスメント、
  • 測定可能な運用目標。

最終実務プロジェクト

チームは以下をプレゼンテーションします:

  • 実際のAI導入提案、
  • 期待されるビジネス効果、
  • 運用への影響、
  • リスク、
  • 採用戦略。

最終ディスカッションおよび推奨事項

  • AI採用の次のステップ
  • 社内におけるAIアンバサダーの選定
  • 推奨されるツールとワークフロー
  • 長期的なAI能力開発

要求

対象者

  • 生産マネージャー
  • 戦略計画マネージャー
  • 営業および事業開発リーダー
  • 人事(HR)マネージャー
  • 調達および倉庫マネージャー
  • 革新リーダー
  • 財務・経理プロフェッショナル
  • 品質マネージャー
  • 運用および総務マネージャー
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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