情報提供を主力事業とする企業にてリスキリング研修
開催概要
- 研修名: リスキリング研修 第2回 – 生成AIの実践活用
- 開催日時: 2025年2月27日（木）
- 対象: AI活用の基礎を学んだ企業担当者・業務改革推進者
- テーマ:
- プロンプトエンジニアリングの応用
- 生成AIの実践活用
- ビジネス活用の可能性を議論
研修のポイント: 生成AIを業務で活用するスキルを強化
1. AI基礎から実践へ – 研修の目的とアプローチ
本研修は、第1回の基礎講座で学んだAIの基本知識を踏まえ、より具体的に生成AIを業務で活用するスキルの習得を目的としました。
📌 研修の狙い:
✅ プロンプトの設計を最適化し、AIの出力精度を高める
✅ 業務でのAI活用アイデアを具体化し、実践的な運用スキルを身につける
✅ リスク管理の基本を押さえながら、安全に活用する
🔎 注: 今回の研修ではセキュリティ面の深掘りは最小限とし、実践的な活用スキルに重点を置いた。
2. プロンプトエンジニアリングとリスク管理の基礎
生成AIを最大限に活用するためには、適切な指示（プロンプト）が重要です。研修では、プロンプトエンジニアリングの基本技術を学び、参加者が実際に演習を行いました。
📌 プロンプトエンジニアリングの基本
✅ 欲しい回答を引き出す質問の仕方
- シンプルな指示 vs. 詳細な指示
- 文脈を伝える工夫（例：「○○の立場で考えて」）
- 回答のフォーマットを指定（例：「3つのポイントにまとめて」）
✅ プロンプト作成の基本テクニック
- AIの特性を理解し、より精度の高い回答を得る方法
- 具体例を含めることで、より自然な出力を生成
- 段階的な指示を出し、AIの思考プロセスを補助
📌 実践演習: 文章作成や企画立案の練習
- 会社のサービス紹介文をAIで作成し、修正を加える
- ストーリー構成をAIに提案させる
- 対応の効率化のための文作成
3. 生成AI活用のリスクと注意点
AIの活用には多くのメリットがありますが、適切なリスク管理が不可欠です。本研修では、最低限押さえておくべきリスク管理のポイントを学びました。
📌 主なリスクとその対応策
✅ プライバシーとデータ管理: 機密情報をAIに入力しないルールの徹底
✅ 法的リスク: AIが生成した文章の著作権や責任の所在を明確に
✅ 誤情報・バイアス: AIの回答が常に正しいわけではないため、検証プロセスを確立
✅ 社内ポリシー: 企業ごとに生成AIの使用ルールを定め、安全な活用環境を整備
🔹 ケーススタディとグループディスカッション:
- AIが出力した情報の信頼性をどう確保するか？
- 実際の業務において、AIをどこまで活用すべきか？
- 生成AIの活用ポリシーをどのように設計するべきか？
参加者同士でディスカッションを行い、それぞれの業務に即した対応策を考えました。
4. 生成AIのビジネス活用についての議論
最後に、生成AIを業務のどの場面で活用できるかを具体的に考えるワークを実施しました。
例）
✅ 提案資料のドラフト作成や顧客へのカスタマイズ対応
✅ 社内教育コンテンツのドラフト作成とナレッジ共有の強化
✅ SNS投稿や広告文章の自動生成による効率化
参加者が自社の業務に適用できるアイデアを共有し、講師からのフィードバックを受けながら、より実践的な活用方法を考えました。
参加者の声 – AIの実践活用の可能性を実感
🗣 担当者A氏: 「提案書作成にAIを使えば、準備時間を大幅に短縮できると感じた。」
🗣 担当者B氏: 「AIを活用すれば、より多くのコンテンツを生成できそう。」
🔎 総括: AIを単なる補助ツールではなく、業務の効率化・質の向上につなげる「戦略的な活用」が重要。
今後の展望 – 生成AIを業務に活用するためのステップ
1️⃣ プロンプトエンジニアリングのスキル向上: AIの出力を最適化し、より正確な活用を促進
2️⃣ 業務フローへの組み込み: 既存の業務プロセスにAIを組み込むことで、効果を最大化
3️⃣ AI活用のベストプラクティスを社内で共有: 使いこなした事例をナレッジとして蓄積し、組織全体での活用を進める
🚀 「AIを活用し、業務の未来を切り拓こう！」