ChatGPTを活用した定額制DX講座
1. 概要
現代のビジネス環境では、デジタルトランスフォーメーション（DX）と人工知能（AI）の活用がますます重要となっています。日本国内においては、労働人口の7割強が文系型人材とも言われており、また大量定年退職や人手不足といった社会的な背景も相まって、国内の社会課題を解決する上で、デジタルスキルを身につけるリスキリングが益々重要になっています。
本研修は、プログラミングやAIに関する知識や技術を持たない受講者が生成AIであるChatGPTを効果的に活用するための専門的な知識とスキルを習得することを目的としています。
2. 詳細情報
| 研修名 | ChatGPTを活用した定額制DX講座 |
|---|---|
| 受講形式 | 定額制eラーニング（LMSにて受講管理・修了証発行が可能） |
| 受講料 / 1ヶ月 | 26,400円（税込）/ 1人あたり |
3. カリキュラム
▶ この講座は、生成AIの代表的ツールであるChatGPTを活用し、業務の効率化から課題解決、企画立案に至るまで、ビジネスの多様なシーンで活かせる実践的なスキルを体系的に学ぶ定額制の研修プログラムです。
AIやプログラミングの専門知識がなくても安心して取り組める内容で、プロンプトの基礎設計から始まり、営業・広報・人材育成など部門横断的な活用方法、さらに文章最適化やリスク管理、ロジカルシンキングといった応用スキルまで段階的に習得できます。
また、イシュー設定や業務構造の可視化、LLMを用いた戦略的な意思決定力の強化にも対応しており、ChatGPTを“実務に活かせる思考支援ツール”として捉える力を養うことで、組織全体の生産性向上と課題対応力の強化につなげます。
※横スクロールで全体を確認出来ます
| No. | タイトル | 目安時間 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| 1 | 生成AIとLLMの基礎知識 と可能性 |
1:00:14 | イントロダクション・生成AI/LLMの概要 AI/LLMの進化の歴史 AI時代に求められる人材とは |
| 2 | 生成AIとLLMの学習 メカニズムと活用法 |
1:06:40 |
AIが用いている技術 日々の業務でLLMを活かすには LLMを扱う際の注意点 プロンプトエンジニアリング基礎 |
| 3 | プロンプトの作り方と 案内文の実践制作 |
1:01:32 |
欲しい情報を引き出すための プロンプトの作り方（要約 / ソリューション） ケーススタディ - 顧客への案内文書作成 - |
| 4 | プロンプトの作り方と顧客 サポート改善の実践制作 |
1:28:20 |
欲しい情報を引き出すための プロンプトの作り方（アイデア列挙） ケーススタディ - 顧客対応の改善 - |
| 5 | ケーススタディ1 キャッチコピー案と イベント企画の作成 |
1:25:07 |
ケーススタディ - チラシの作成 - ケーススタディ - イベントの立案 - |
| 6 | ケーススタディ2 商談・プレゼンで使える資料と トークスクリプト作成 |
1:25:20 |
ケーススタディ - 営業・商談のトークスクリプト作成 - ケーススタディ - プレゼン資料の作成 - |
| 7 | ケーススタディ3 質疑対応の事前準備と クレーム処理案の作成 |
1:25:59 |
ケーススタディ - お客様からのよくある質問を事前に準備する - ケーススタディ - クレーム対応 - |
| 8 | ケーススタディ4 人材教育とマニュアル作成 |
1:24:38 |
ケーススタディ - 新人・後輩・部下の指導 - ケーススタディ - 業務マニュアルの作成 - |
| 9 | LLMの発展がもたらす 未来と私たちの役割 |
1:07:45 |
イントロダクション・LLMの発展と拡大する影響 LLM時代のテクノロジーと社会 LLMを使える人と使えない人で広がる格差 LLMを使いこなすために必要な能力とは |
| 10 | LLMを活用したプロンプト 生成とケーススタディ |
1:03:26 |
プロンプトエンジニアリング応用 - 1 - プロンプトエンジニアリング応用 - 2 - |
| 11 | 適切な回答を引き出す プロンプト設計 |
1:22:43 | プロンプトエンジニアリング応用 - 2 - |
| 12 | AIを活用した文章校正と最適化 | 1:32:37 |
LLMを使って文章を添削・校正する 人事評価コメントの作成支援 ケーススタディ（1）（2）解説 |
| 13 | LLMを活用した壁打ちと 課題思考 |
1:44:11 |
プロンプトエンジニアリング応用 - 3 - LLMを業務に活用するために必要な力 -課題思考- |
| 14 | 生成AIを活用した アンケート設計 |
1:19:48 |
アンケート調査の設問と選択肢案の作成 ケーススタディ（1）解説 ケーススタディ（2）解説 |
| 15 | 生成AIを使った プロモーション企画 |
1:17:28 |
化粧品の販促キャンペーン企画立案 ケーススタディ（1）解説 ケーススタディ（2）解説 |
| 16 | LLMを使ったインフル エンサーPRのリスク管理 |
1:18:06 |
インフルエンサーPR施策のリスク洗い出し ケーススタディ（1）解説 ケーススタディ（2）解説 |
| 17 | LLM活用のための ロジカルシンキング |
1:00:42 |
LLMの特性を踏まえた業務フロー ロジカルシンキング - 1 - |
| 18 | 生成AI活用のためのロジック ツリーとフレームワーク |
1:46:52 |
ロジカルシンキング - 2 - ロジカルシンキング - 3 - |
| 19 | LLM活用に不可欠な 仮説思考と多角的思考 |
1:40:47 |
LLMを業務に活用するために必要な力 - 仮説思考- LLMを業務に活用する為に必要な力 - 多角的思考 - |
| 20 | 生成AI活用の応用編 ケーススタディとその解説 |
1:34:01 | ケーススタディ |
| 21 | DX時代の課題解決と 業務効率化 |
1:15:57 |
イントロダクション 企業と個人におけるDX DX推進における効果的な業務の取り組み方 - 1 - |
| 22 | LLMを活用した 業務改善とDX戦略 |
1:46:12 |
DX推進における効果的な業務の取り組み方 - 2 - プロンプトエンジニアリング発展 |
| 23 | DXを成功に導くイシュー設定 と業務の最適化 |
1:27:15 | DX推進における効果的な業務の取り組み方 - 3 - |
| 24 | 要素分解とイシューによる 業務構造化 |
1:25:21 | DX推進における効果的な業務の取り組み方 - 4 - |
| 25 | 質の高いイシューを見極める ためのアプローチ |
1:56:11 | DX推進における効果的な業務の取り組み方 - 5 - |
| 26 | 課題分析と効果的な 選択肢評価の手法 |
1:30:17 | LLMを活用した改善策の策定 |
| 27 | 効果的な実行計画の策定と プロジェクト推進 |
2:03:54 | LLMを活用した実行計画の立案 |
| 28 | LLMを活かした新しい発想と 創造的思考法 |
1:24:17 | LLMの回答を活かす創造的問題解決法 |
| 29 | イシューの特定から課題解決へ LLMを活用した実践 |
2:00:27 | ケーススタディ |