生成AI を活用し、業務の高度な効率化と創造性を発揮するための上級編講座です。Excel業務の効率化、PowerPoint資料作成のクオリティ向上、業務支援ツールとしてのGPTsの活用法、そして最新の技術であるRAGやファインチューニングを用いた高度な応用を学びます。
お問い合わせはこちら生成AIのブラウジング機能を活用した情報収集や新規事業立案支援の方法を習得します。この講座では、最前線の生成AI技術動向にも触れ、社会やビジネスに与えるインパクトについて理解を深めます。
本研修の対象
生成AIを使って業務を効率化し、業務負担を大幅に軽減する方法を学ぶ
PowerPoint資料作成における生成AIツール(画像生成AI、動画生成AI)を活用できるようになる
AIを活用したワークフロー改善や新規事業立案の支援方法を習得
本研修では、ChatGPTの基本から効果的な利用方法までを学び、業務にすぐに活かせるスキルを提供します。
01
生成AIを社内業務に導入し、業務効率化や改善を図ることができる
02
生成AIの活用方法を社員全体で習得し、DX推進を加速できる
03
業務に応じたプロンプト設計を学び、アプトプットの質を高める
04
新しいサービスやツールを生成AIで作り出すための基礎知識を全社で共有
「人材開発支援助成金」適用で、研修コストを大幅に削減が可能です。
| 授業形式 | ライブ形式(オンライン)or eラーニング形式 ※どちらかの選択となります。併用はできません。 |
|---|---|
| 研修日数 | 2ヶ月間 / 12時間 |
| 開催時間帯 | 平日(09:00-18:00) |
| 申込み締め切り | 研修開始1週間前まで |
生成AIのブラウジング機能を活用した情報収集や新規事業立案支援の方法を習得します。この講座では、最前線の生成AI技術動向にも触れ、社会やビジネスに与えるインパクトについて理解を深めます。
| 項目 | 時間(h) | 内容 |
|---|---|---|
| 第1回 生成AIを活用したExcel業務の負担軽減と効率化 | 1.5 | ・生成AIを活用して、フォーマットの統一を自動化する方法 ・生成AIを使って、特定の要件に合った数式や関数を迅速に作成する方法 ・生成AIを用いたピボットテーブルや条件付き書式の作成方法 ・基本的な統計分析やトレンド分析の支援 ・生成AIで簡単なVBAコードやマクロを生成し、タスクを自動化 |
| 第2回 生成AIツールを駆使した、効率的でクリエイティブなPowerPoint資料作成の方法 | 1.5 | ・目的に応じた説得力のあるプレゼンテーション資料の作成支援 ・画像生成AIを活用したオリジナル画像やイラスト等のビジュアル要素の強化 ・Stability Matrixを活用した、生成画像のバリエーション作成と、Seedの指定による画像生成の再現性を確保する方法 ・動画生成AIツールを利用して、PowerPoint資料に動的な要素を追加 ・ChatGPTや画像生成ツールでの成果を高めるプロンプトの書き方 |
| 第3回 GPTsの概要から具体的な応用、業務効率化の実現 | 1.5 | ・GPTs(Generative Pre-trained Transformers)の概要と、基本的な仕組み ・文章生成、要約、翻訳、質問応答など、AIチャットボットや業務支援ツールとしての活用 ・ユーザー独自のプロンプト設計による、業務やニーズに合わせたパーソナライズ化の方法 ・ルーチンタスクの削減による生産性向上の実現 ・他のツール(Excel、PowerPoint、CRMシステムなど)との連携 ・効果的かつ効率的なプロンプトの作成方法と使用時のベストプラクティス |
| 第4回 Custom instructionsの設定方法と応用例 | 1.5 | ・Custom instructionsの仕組みと、ユーザーの目的やニーズに応じた設定 ・ユーザーの業務や用途に合わせた具体的な指示内容の設計方法 ・定期的な報告書やデータサマリーの生成におけるカスタム指示の活用 ・特定の文体やトーンに沿った創作活動(記事、小説、詩など)への応用 ・Custom instructionsを活用する際の注意点 |
| 第5回 生成AIのブラウジング機能の活用による、最新情報の収集や実務作業の効率化 | 1.5 | ・生成AIのブラウジング機能の概要 ・ブラウジング機能の基本的な使い方 ・実践的な活用例:最新のトレンド情報の収集、競合他社の動向や市場分析に役立つデータの検索 ・複数の情報を比較・統合して要約を生成 ・信頼性の低い情報やフェイクニュースを防ぐための情報源の確認方法 ・ブラウジング機能利用時の注意点とベストプラクティス |
| 第6回 RAGやファインチューニングの基礎、Difyを活用した実務への応用 | 1.5 | ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の基本概念、通常の生成AIとRAGの違い ・ファインチューニング(Fine-tuning)の概要と目的 ・RAGとファインチューニングの比較と組み合わせの利点 ・RAGとDifyの連携方法:非技術者でも使いやすいGUIで、AIプロジェクトを実現 ・RAG・ファインチューニング・Difyを利用する際の注意点とベストプラクティス |
| 第7回 AIを活用したワークフローの課題解決から新規事業立案、フレームワークの活用までの多岐にわたる業務改善 | 1.5 | ・ワークフローの課題の改善アイデアをAIと共同で生成し、優先順位を決定する方法 ・新規事業立案の支援 ・生成AIを活用した即時的なアイデア生成と、壁打ちによる思考の深掘り ・発想法(マインドマップ、SCAMPER法など)のAIサポートによる新しい視点の獲得 ・ブレインストーミングをAIで補助し、アイデアの分類や統合を行う方法 ・AIを用いたマーケットリサーチの支援 ・AIDA(Attention, Interest, Desire, Action)やSWOT分析などのフレームワークをAIで簡単に適用する方法 ・AIに代替される可能性が高い業務の理解と、AIと共存する適応戦略 |
| 第8回 生成AIの最前線の技術動向や、その活用による具体的な社会・ビジネスへのインパクト | 1.5 | ・「さかなAI」のようなAIの登場とその可能性 ・日本独自のLLM開発プロジェクトとその目的 ・グローバルモデルと日本のLLMの比較(性能、用途、適用分野) ・エッジコンピューティングを利用した低遅延生成AIの応用 ・セキュリティとプライバシーを重視したエッジ環境での生成AI運用の利点 ・GroqやTPUなどの高効率なAI処理を可能にする専用ハードウェアの最新動向と事例 ・ハードウェア選定が生成AIのコスト、速度、エネルギー効率に与える影響 ・IOWN(アイオン:Innovative Optical and Wireless Network)の概要とAIとの組み合わせについて |
研修を受講した方から、研修後のアンケートにて以下の感想をいただいております。(2025年現在、直近に実施した研修よりピックアップして表示しております)
Q&A
・ 時代に求められるスキルの劇的な変化と、組織としての対応策
・ 既存インフラを10倍活かす「実装メソッド」の全容
・ 現場への定着を成功に導く「伴走・自走サポート」の詳細
・ 「自社に最適な研修プランを提案してほしい」
・ 「助成金の対象になるか確認したい」
・ 「現場のAIアレルギーをどう解消すべきか相談したい」