CONTEXT
「人生100年時代」が叫ばれる中、社会人人生の長期化や、労働者を取り巻くビジネス環境の変化が大きくなることが予想されています。
そのため、日本政府は「人材への投資＝人材育成・開発」に力を入れています。
Reskilling Policy
2022年10月3日、岸田総理は所信表明演説の中で、5ヶ年かけての「リスキリング政策」を実行することを宣言しました。
社会人のデジタルスキル等の学び直しにより、現在または今後のビジネス環境において業務効率化の上、生産性の向上を図り、
それがひいては国力の増大に繋がるという考えからです。
2025年問題
DXレポート
経済産業省が2018年に発表した
「DXレポート」では、
企業が保有する基幹系システムの
老朽化やIT人材の不足などの問題に伴い、
2025年以降、国内で年間最大12兆円の
経済損失が生じる可能性が出てくると
警告しています。
2025年の崖
経済産業省はこの問題を
「2025年の崖」と名付け、
危機回避に向けてデジタル
トランスフォーメーション（DX）が
必要であると訴え続けています。
団塊の世代
この背景には、団塊の世代と呼ばれる
1947年～1949生まれの約800万人全てが
75歳以上の後期高齢者になる
2025年問題があります。
内閣府の資料によると、
前期・後期高齢者の
割合は日本の総人口の約30%を
占めることになるとともに、
生産年齢人口（労働力人口）が減少する
生産性の危機を迎えます。
グローバル競争の激化
世界市場における競争は激化しており、企業は常に競争力を強化していくことが求められています。
生成AIは、従来の延長線上にない革新的なアイデアや製品を生み出すことができ、企業の競争力強化に大きく貢献します。
社会課題の複雑化
近年、地球温暖化や貧困問題など、解決が難しい社会課題が複雑化しています。
生成AIは、膨大なデータを解析し、人間では見つけにくい課題解決の糸口を見つけ出すことができます。
リテラシーの向上と問題解決能力を備えた人材を育成し、生成AIを積極的に活用していくことは、日本企業が生き残る為に必須と言えるでしょう。
生成AIは、単なるツールではなく、企業の競争力を根源となるものです。
今こそ、日本企業は生成AIを活用し、新たな価値創造と課題解決に向けて積極的に取り組むべきなのです。
生成AI研修がDXを加速し、
課題解決を力強く推進します。
AI技術の進化は、今まさに特定の業界だけでなく社会の変革を加速させています。
当社は本研修を通して、生成AIの活用を行い、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進を加速させ、
組織全体の生産性を向上させることを目的としています。
生成AIは、データ分析や自動化、予測分析などにおいて強力なツールであり、従来の手法では解決が難しかった課題や
問題を効率的かつ効果的に解決することができます。
この研修では、生成AIの基礎知識から応用までを体系的に学び、具体的なビジネス課題にどのように適用できるかを実践的に習得します。
これにより、従業員一人ひとりが生成AIを活用して業務改善を図り、組織全体の生産性向上を目指します。
また、生成AIの導入によるDXを推進し、競争力を高めることで、持続的な成長を実現します。
企業が生成AIの研修を実施することで、従業員のスキルアップと同時に、DXの一環としてのAI活用が促進され、
より高度な課題解決能力を備えた組織へと進化することを本研修を通して実現を目指します。
eラーニング研修講座
プラン料金表
生成AI活用 人材養成講座
- AI 時代に求められる人材とは
- AI・LLM を扱う際の注意点
- 日々の業務で 生成AIを活かすには ~得意な領域と苦手な領域~
- プロンプトエンジニアリング基礎
- 欲しい情報を引き出すためのプロンプトの作り方
- ケーススタディ 演習事例
- イベントの立案
- 顧客への案内文書
- 営業・商談のトークスクリプト
- 顧客対応の改善
- お客様からのよくある質問を事前に準備する
- クレーム対応
- 新人・後輩・部下指導
- 業務マニュアルの作成 etc…
業務効率向上研修
- 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？
- プロンプトエンジニアリング応用
- LLM を使った業務改善
- LLM を活用するために必要な力 ~ロジカルシンキング・課題思考・仮説思考~
- LLM を活用するために必要な力
- ケーススタディ 演習事例
- 新卒応募者を増やすための採用戦略の策定
- 新規事業立ち上げのための社内説明資料の作成
- 5why 分析による公園が汚れている原因の特定
- オフィス移転計画の是非を多角的視点から分析する etc…
DX推進：エキスパート研修
- 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
- 課題とタスクの違い
- 課題解決とは？
- イシューとは？
- 業務を構造的に理解する
- イシューを特定するためのテクニック
- プロンプトエンジニアリング発展
- LLM を活用した改善策の策定
- LLM を活用した実行計画の立案
- LLM の回答を活かす創造的問題解決法
- ケーススタディ 演習事例
- 売上低迷に関する課題の特定
- 500 名規模企業の部署間コミュニケーションの課題解決
- 在庫管理業務の構造化とイシューの特定
- EC サイトの購入フロー構造化とイシューの特定
- 売上低迷の原因特定と売上向上施策の立案
- 業務の改善策の策定
- 自社 Web サイトリニューアルの実行計画の立案 etc…
受講方法・受講時間・価格
| 受講方法 | eラーニング パソコンやタブレット、スマートフォンなどのデバイスを使って、 場所や時間を選ばずに学習できます。 |
| 受講時間 | 10時間 |
| 研修価格 | 148,500円(税込)~ |
受講者の声
スケジューリングや順序の組み立てなどは、すぐに活用できる部分だと思う。
かなり具体的にアウトプットされ、また予想以上に柔軟な使い方ができるので、こちらの使い方次第で業務効率のupだけでなく、質の向上にも大きく貢献してくれる。
FCの展開におけるスケジュール作成や、必要な準備などを整理したいと思っているので、まずはその際に活用したい。
聞いてはいたけれど、実際に使ってみることで、こんなに一瞬で精度高めの回答が得られるんだと（予想していた10倍くらい！）驚きました。
特に、具体的な数字で示したいという言葉に対して、一瞬で表の入ったレポートができてきたことに驚きました。
使い方を間違うと恐ろしいなという感情と、こういったものを使いこなす（真偽を見抜ける・正誤を判断できる・どこに自分自身の価値を置くか見極める…等の）力、自分の考えを「言葉」にする力が必要になることを現実のものとして強く感じました。
非常に勉強になりました。
まだまだ生成ＡＩのほんの一部分を知ったまでに過ぎないですが、可能性を知ることができました。
積極的に業務の中に取り入れていきたいと思います。
まだまだ自分の知っている世界は狭いと思うので、生成ＡＩを今後どのように活用していくのか、それを話し合える機会、知る機会があれば最高です。
生成ＡＩを駆使することで、社内調整のメールや企画アイデアのたたきをつくる業務、コンテンツの骨子を生成する業務など、0→1の最も手をつけにくく時間のかかる業務が効率的に行われるという期待感があります。
まずは些細なことから使用してみて、クリティカルな業務にも生かしていけるよう実践の場を広げていきたいと思います。
スケジューリングや順序の組み立てなどは、すぐに活用できる部分だと思う。
かなり具体的にアウトプットされ、また予想以上に柔軟な使い方ができるので、こちらの使い方次第で業務効率のupだけでなく、質の向上にも大きく貢献してくれる。
FCの展開におけるスケジュール作成や、必要な準備などを整理したいと思っているので、まずはその際に活用したい。