10時間で、生成AIを

「学び」から
「即・実務化」へ。

AI技術の全体像を理解し、自社業務の現状分析を行います。業務課題を特定し、AIによる改善可能な業務領域をリストアップします。

このセッションでは、生成AIの基本概念と実務への活用方法について学びます。グループワークを通じて、各自の業務を分析し、AIが最も効果的に活用できる領域を特定します。

AIとの効果的な対話方法を学び、Few-shotプロンプトの作成技術を習得。自社業務に特化したプロンプトテンプレートを作成します。

このセッションでは、AIとの「対話」の重要性と、効果的なプロンプト設計の手法を学びます。Few-shotアプローチを用いて、より高品質な出力を得るためのテクニックを習得します。

AIの活用における重要なデータセキュリティを理解。情報の機密区分を行い、安全なAI利用のためのリスク評価を実施します。

このセッションでは、AIに入力するデータの選定基準や、企業情報保護の観点からのリスク管理手法を学びます。実際の業務データをAIに安全に活用するためのワークフローを構築します。

業務文書の自動生成技術を習得。メール作成の効率化POCを実施し、時間短縮効果を定量的に実証します。

このセッションでは、日常的な業務文書（メール、報告書など）の生成プロセスを自動化する方法を学びます。実際のメール作成プロセスをAIで効率化し、削減できる時間を測定します。

学習進捗の確認と課題の洗い出しを行います。受講者のフィードバックを元に後半カリキュラムの微調整を実施。

このセッションでは、前半の学習内容の振り返りと、各自の業務でのAI活用状況を確認します。参加者間での知見共有やベストプラクティスの発表を通じて相互学習を促進します。

GASやExcelでのデータ処理自動化を学習。定型レポートの生成プロセスを効率化するスクリプトを開発します。

このセッションでは、データ処理や分析作業をAIとGAS（Google Apps Script）やExcel VBAを組み合わせて自動化する方法を学びます。定型業務レポートの作成プロセスを一から構築します。

ZapierやMakeを使ったノーコードツールでの業務自動化を実践。部門横断のワークショップで連携フローを構築します。

このセッションでは、プログラミング知識なしで実現できる業務自動化の手法を学びます。ZapierやMakeなどのノーコードツールを使って、異なるシステム間でのデータ連携や処理自動化を実現します。

特定業務に特化したAIアシスタントの開発方法を学習。社内FAQに対応するカスタムAIボットを構築します。

このセッションでは、特定の業務ドメインに特化したAIアシスタントの作成方法を学びます。社内FAQや業務マニュアルなどの情報を学習させ、社員からの問い合わせに自動応答できるAIボットを作成します。

AI導入効果の測定方法とデータ可視化技術を習得。Looker Studioで成果ダッシュボードを構築します。

このセッションでは、AI導入による業務改善効果を測定・可視化する方法を学びます。時間削減、品質向上、コスト削減などの指標を設定し、Looker Studioを使ったインタラクティブなダッシュボードを作成します。

10週間の成果を発表し、組織全体でのAI活用ロードマップを策定。実装To-Doリストで具体的な次のステップを明確化します。

このセッションでは、10週間のプログラムで学んだ知識と作成した成果物を発表します。各自のAI活用計画を共有し、相互フィードバックを通じて改善点を見出します。プログラム終了後も継続的に進めるためのアクションプランを作成します。