生成AIで実現する“丸投げ仕事術”と業務自動化の実践講座

セミナー趣旨

　生成AIは、単なる文章作成ツールではなく、調査、要約、資料作成、データ整理、問い合わせ対応、ナレッジ活用、システム連携までを横断して支援できる業務基盤になりつつあります。一方で、現場では「何を任せてよいのか分からない」「回答の正確性が不安」「社内情報を扱うリスクがある」「ツールが増えすぎて使い分けられない」といった課題も多く見られます。
　本セミナーでは、生成AIの基本と限界を押さえたうえで、技術者・研究者・製造部門の実務における“丸投げ”の考え方を、業務分解、プロンプト設計、AIエージェント、RAG、ノーコード自動化の観点から体系的に解説します。
　単発のプロンプト術にとどまらず、AIに任せる範囲、人が確認すべき判断、社内ルール、導入ロードマップまでを扱い、受講後すぐに自社業務へ適用できる実践知の習得を目指します。

受講対象・レベル

企業の研究・開発・技術・製造部門に所属し、生成AIを調査、資料作成、報告書作成、データ整理、設計・検討業務、業務改善に活用したい方。
生成AI導入を検討している管理職、DX推進担当、新規事業担当、AI活用の社内ルールづくりや現場展開を担当する方。

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。生成AIの基礎から解説いたします。
PCでブラウザ、Excel、PowerPoint等の一般的な業務ツールを使った経験があれば理解できます。プログラミング経験は不要です。

習得できる知識

・生成AIの基本的な仕組み、得意・不得意、業務適用の判断基準を理解できる。
・ChatGPT等を活用した調査、要約、資料作成、議事録、報告書、FAQ作成などの効率化手法を習得できる。
・精度の高い回答を引き出すプロンプト設計と、業務をAIに任せるための指示分解・確認手順を学べる。
・RAG、AIエージェント、ノーコード／ローコード連携による業務自動化の全体像を理解できる。
・情報漏えい、著作権、ハルシネーション等のリスクと、企業利用における安全な運用ルールを把握できる。
・PoCから現場導入、社内展開までのロードマップを描ける。

セミナープログラム

1．生成AIによる業務自動化の全体像
　1-1.　生成AI・LLMの基本的な仕組み
　1-2.　従来のAI、検索、RPAとの違い
　1-3.　技術者・研究者・製造部門で効果が出やすい業務
　1-4.　“丸投げ”できる仕事／できない仕事の見極め
2．AIに任せるための業務分解と設計
　2-1.　タスクを「入力・処理・判断・出力」に分ける
　2-2.　人が判断すべき領域とAIに任せる領域
　2-3.　AI活用の対象業務を選ぶ優先順位づけ
　2-4.　業務フローをAI前提で再設計する考え方
3．成果を安定させるプロンプト設計
　3-1.　役割、目的、前提条件、出力形式の指定
　3-2.　調査、要約、比較、レビュー、改善提案のプロンプト
　3-3.　失敗例から学ぶハルシネーション対策
　3-4.　テンプレート化・チェックリスト化の進め方
4．日常業務の自動化実践
　4-1.　メール、議事録、報告書、FAQ作成の効率化
　4-2.　技術文書・論文・特許・規格情報の調査と要約
　4-3.　Excel、CSV、表データの整理・分析補助
　4-4.　PowerPoint・提案資料・社内説明資料の作成支援
5．研究・開発・製造部門での活用例
　5-1.　実験計画、条件検討、結果整理への活用
　5-2.　不具合原因の仮説出しと対策案の整理
　5-3.　製造現場のナレッジ共有、教育資料作成
　5-4.　画像解析、IoT、ドローン等との連携可能性
6．AIエージェントとワークフロー自動化
　6-1.　AIエージェントの基本概念と活用領域
　6-2.　複数ツールを連携させる業務自動化の考え方
　6-3.　Dify、Make、Zapier、Power Automate等の活用イメージ
　6-4.　承認・確認を組み込んだ安全な自動化設計
7．RAG・社内ナレッジ活用の基礎
　7-1.　RAGの仕組みと通常のチャットとの違い
　7-2.　社内文書、マニュアル、過去資料を活用する方法
　7-3.　検索精度を高める文書整理・メタデータ設計
　7-4.　PoCで確認すべき評価項目
8．企業利用におけるリスクとガバナンス
　8-1.　機密情報・個人情報の取り扱い
　8-2.　著作権、引用、生成物の確認ポイント
　8-3.　誤回答・偏り・過信を防ぐレビュー体制
　8-4.　社内ガイドラインと教育の進め方
9．導入ロードマップと定着化
　9-1.　小さく始めるユースケース選定
　9-2.　PoCから本番運用への進め方
　9-3.　KPI、効果測定、費用対効果の考え方
　9-4.　現場に浸透させる教育・推進体制
10．まとめ・質疑応答
　10-1.　自社業務への適用ポイントの整理
　10-2.　明日から試せる実践チェックリスト
　10-3.　質疑応答・個別相談
 

キーワード：
生成AI, 業務効率化,技術文書,AIエージェント,研修,講演,講座,講演

セミナー講師

株式会社NAPIRE　代表取締役　長野 陸　氏

【略歴】
株式会社piland 代表取締役。AIコンサルタント／エンジニア／データサイエンティスト。
北九州市立大学で情報工学を専攻し、首席・飛び級で大学院へ進学。AI×農業に関する研究で学会優秀発表賞を受賞。修士（工学）。
ソフトバンクではAIエンジニアとして勤務し、社内コンペで1位を獲得。アクセンチュアではAI・Web3領域の事業戦略立案に従事。
2022年より独立し、製造・建設・金融など多分野でAI導入、システム開発、業務改善、新規事業開発を支援。
生成AI、RAG、AIエージェント、業務自動化、画像解析、ドローン／IoT連携など、現場で使えるAI実装を得意とする。
著書に『DeepSeek革命―オープンソースAIが世界を変える―』（池田書店）。
現在は広島大学大学院 先進理工系研究科 情報科学プログラム 永原正章研究室でも研究に従事。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 非会員の方は1名につき55,000円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）に割引になります。
　★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の27,500円（税込）に割引になります。
　　※参加者全員の会員登録が必要です。登録料や年会費などは一切かかりません。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　お一人様につき、追加料金11,000円（税込）にてお申込みいただけます。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。


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主催者

開催場所

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