業務改善DX･AI
導入基礎研修

オリエンテーション

• ・はじめの挨拶
• ・どうしてDXやAIが注目されているのか
• ・AI/DX化を学ぶ目的／どんな業種にも役立つ理由
• ・進め方の確認（動画・資料・ワーク形式）

DXと生成AIの基礎

• ・はじめの挨拶
• ・デジタル化とDXの違い
• ・第4次産業革命と生成AIの登場背景
• ・ChatGPTを支えるLLM（大規模言語モデル）の役割/ChatGPT/LLMの仕組みや特徴
• ・業務別：AIで変わる現場例紹介
• ・まとめ

ChatGPTとは何か？

• ・はじめの挨拶
• ・無料プラン・有料プランの違いや始め方の手順
• ・ChatGPTの特徴とできること
• ・得意なこと・不得意なこと
• ・ビジネス活用事例（中小企業・自治体・医療など）
• ・業務で「自分ならどこに使える？」を考えるワーク（ケーススタディーから学ぶ）
• ・まとめ

プロンプトの基本構造と工夫

• ・はじめの挨拶
• ・プロンプトとは何か？
• ・構文の基本（命令＋条件＋形式）
• ・良いプロンプト例と悪い例の比較
• ・実務でありがちな依頼文への置き換えトレーニング
• ・「生成結果の調整」テクニック紹介（温度・トーン）
• ・まとめ

AI活用時のリスクと注意点

• ・はじめの挨拶
• ・情報漏洩と社内データの扱い
• ・著作権、学習データに関する知識
• ・生成文の事実確認（ハルシネーション対策）
• ・企業利用のルール・導入事例紹介
• ・まとめ

ケース①：業務の洗い出しワーク

• ・はじめの挨拶
• ・自分の業務を「作業単位」で書き出す演習（ケーススタディーから学ぶ）
• ・AIで代替できそうなタスクを分類（テンプレートあり）
• ・“任せられる”業務と“判断が必要”業務を分ける
• ・プロンプト化できそうな業務の洗い出し
• ・まとめ

ケース②：議事録の要約と報告書化

• ・はじめの挨拶
• ・会議メモ（例文）を要約するプロンプト作成
• ・要点抽出→構成整え→トーン変更（丁寧語→ビジネス）
• ・出力内容を報告書形式に整える演習
• ・事実チェック・修正ポイント確認
• ・まとめ

ケース③：質問対応・要望返信・お断り文の作成

• ・はじめの挨拶
• ・AIに「状況」と「伝えたい要点」だけを渡して文面を生成
• ・感情的にならない表現への修正（トーン調整）
• ・シーン別文例ライブラリの作成
• ・まとめ

ケース④：実践：サービス資料の下書きを作成する

• ・はじめの挨拶
• ・ステップ①資料の「構成案」をAIに提案してもらう
• ・ステップ② 構成案に基づき、各パートの「文章下書き」をAIに作成してもらう
• ・ステップ③ AIが作成した下書きを人間が統合し、調整・仕上げる
• ・まとめ

ケース⑤：販促チラシの初稿をAIで作る

• ・はじめの挨拶
• ・商品概要を入力→キャッチコピーを生成
• ・構成案・本文の出力とレビュー（複数パターン）
• ・出力された文の改善ポイントを探す演習
• ・テンプレート化して再出力（ルール化）
• ・まとめ

ワーク：My業務への適用設計

• ・はじめの挨拶
• ・本日学んだことの振り返り
• ・自分の業務で“まず1つやってみる”を決める（ケーススタディーから学ぶ）
• ・プロンプトメモ＋適用シート作成
• ・まとめ

オープニング

• ・今回のゴールの確認
• ・発想を支援するAIとは？活用の基本的な考え方

プロンプト応用①：条件付き出力・トーン調整

• ・“指定した雰囲気や長さで出力する”応用プロンプト解説
• ・箇条書き⇄文章／敬語⇄カジュアルなどの変換例
• ・テンプレート作成演習

提案構成の基本（問題→原因→解決）

• ・ロジカルな企画構成（課題→仮説→対策）の考え方
• ・AIに構成骨子を作らせるプロンプトの書き方
• ・完成構成のレビュー・改善方法

比較・評価の考え方

• ・AI出力の“良し悪し”を評価する基準とは？
• ・複数案を並べて見比べ、判断するポイント
• ・改善のための再プロンプト設計法

小まとめワーク

• ・ここまでの応用プロンプトまとめシート記入
• ・業務適用の可能性を1分メモで振り返る

ケース①：壁打ちAIの活用法

• ・企画趣旨を入力→目的・背景・構成を生成
• ・骨子案の整理と改善ポイント抽出
• ・要素追加／まとめ直し演習

ケース②：SNS投稿文の生成・改善

• ・投稿目的＋商品特徴で文案生成→3案比較
• ・トーン別に変換（真面目／親しみ／ユーモア）
• ・改良→完成パターン選出

ケース③：営業トークスクリプト作成

• ・商材やターゲットに応じて、話法をChatGPTに生成させる
• ・自社向けに調整（口調・質問形式など）
• ・汎用テンプレート化＋再利用可能に整備

ケース④：画像生成

• ・Image FXを使用した画像生成方法
• ・ChatGPTを活用したデザインの作成
• ・画像生成の著作権や使用上の注意点

ケース⑤：業務手順書の作成

• ・口頭の業務手順を文章化（メモから文章生成）
• ・箇条書き・フロースタイルなど形式指定のプロンプト作成
• ・複数の書き方から自社に合う形を選択・調整
• ・共有用テンプレートに落とし込み

ケース⑥：販促コピーの壁打ち演習

• ・商品特徴＋ペルソナ情報を入力し、キャッチコピーを複数生成
• ・出力結果の比較／改善／再生成（PDCA体験）
• ・テンプレート化＋まとめ

ワーク：お気に入りプロンプト共有＆まとめ

• ・各自の“最も役立ったプロンプト”をシートにまとめて整理
• ・実務で使うならどこ？適用計画メモ作成

オープニング：この講座で学ぶこと

• ・研修の目的とゴールの明確化
• ・「改善サイクル」にAIをどう使うかの全体像

改善サイクル（PDCA）とAIの役割

• ・PDCAとKPTの基本を確認
• ・ChatGPTで回す改善サイクルの流れ
• ・AIを“壁打ち相手”にする発想法

データの読み取りと要約スキル

• ・売上表／アンケート／業務メモなどの情報をAIに渡す方法
• ・数字やテキストを要約→「気づき」に変換するプロンプト

改善提案を出すプロンプト設計

• ・「問題→要因→改善案」を出させるプロンプト構造
• ・改善案の精度を上げる指示の出し方（例：トーン・粒度）

実行設計の基本

• ・「実行可能なアイデア」にするための4要素（目的／ステップ／期限／担当）
• ・AIによるマイルストーン・タスク分解演習

ケース①：アンケート結果から改善提案

• ・自由回答の要約→傾向分類
• ・課題別に改善案をAIに出させる
• ・優先順位づけとフィードバックの組み立て

ケース②：売上表から改善視点を抽出

• ・月別・商品別データの要点抽出プロンプト演習
• ・要因分析と改善案出力→構成チェック
• ・改善報告書の構成（AIで要約）

ケース③：既存コンテンツの改善提案

• ・既存のチラシ・投稿文などを入力し改善プロンプト作成
• ・表現・内容の強化→複数案比較
• ・自社に最適なプロンプトテンプレート設計

ケース④：My業務改善計画の設計

• ・テーマ選定：自分の業務から改善対象を選ぶ
• ・課題整理→要因→改善案→実行計画（テンプレート記入）
• ・ChatGPTでタスク展開・実行順を補助出力

ケース⑤：My DX実行プラン完成ワーク

• ・テンプレートに従って“自分だけのDX計画”を1枚にまとめる
• ・タイトル／目的／改善点／進め方を整える
• ・成果物を保存・共有

ケース⑥：業務フローの見直しとAIによる効率化提案

• ・現在の業務フロー（例：見積→受注→請求など）を手書きまたはテンプレートで整理
• ・フロー内の「ムダ」や「重複」「属人化」ポイントを抽出
• ・ChatGPTに「改善ポイント」や「自動化可能部分」を尋ねて提案を得る
• ・得られた案の中から、実行可能な改善策を1つ選び、プロンプトテンプレートを作成