― 技術・研究開発部門の企画立案、分析、コピー作成、提案準備に活かす課題設定・プロンプト設計・出力評価 ―
★漠然としたAI活用から脱却。
 自社技術や製品の価値を市場や顧客の言葉に翻訳し、企画・提案・販促に活かせるようになる!
★実務に近いワークを通じて、受講後すぐに使える活用手順を習得できる!
※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
【アーカイブ配信受講:9/25(金)~10/9(金)】での受講もお選びいただけます。

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    セミナー趣旨

     生成AIは、文章作成や情報検索の効率化だけでなく、マーケティング実務における企画立案、顧客理解、市場分析、競合調査、コピー作成、提案資料作成など、幅広い業務に活用できるようになっています。一方で、生成AIに漠然と質問するだけでは、一般論や表面的な回答にとどまり、実務成果には結びつきにくいのが実情です。
     本セミナーでは、生成AIを「便利な文章作成ツール」としてではなく、「課題を整理し、仮説を広げ、提案の精度を高めるための実務支援ツール」として活用する方法を解説します。特に、研究開発者・技術者が自社技術や製品の価値を市場や顧客の言葉に翻訳し、企画・提案・販促に活かす場面を想定します。
     講義では、AIに指示を出す前の課題設定、情報整理、プロンプト設計、出力評価の基本を扱うとともに、実務に近い簡単なワークを通じて、受講後すぐに使える活用手順を身につけることを目的とします。

    受講対象・レベル

    ◎研究開発部門、技術部門、商品開発部門、事業企画部門において、企画立案、市場調査、顧客理解、提案資料作成、技術・製品情報の発信に携わる方
    ◎自社技術や製品の価値を、顧客・市場・営業部門に分かりやすく伝える必要がある方
    ◎生成AIを業務に導入し始めたが、期待した精度の回答が得られず、実務での使い方に課題を感じている方
    ◎マーケティング専任者ではないが、技術起点の商品企画、販促企画、展示会準備、営業提案、Web・資料作成などに関わる方
    ◎ChatGPT等の生成AIを、単なる文章作成ツールではなく、思考整理・分析・企画検討・提案準備の補助ツールとして活用したい方

    必要な予備知識

    特に専門的な予備知識は必要ありません。生成AIやマーケティングの基礎から解説いたします。
    ChatGPT等の生成AIを少しでも触った経験があると理解しやすいですが、未経験の方でも受講可能です。プログラミング知識は不要です。

    習得できる知識

    ◎生成AIをマーケティング実務に活用する際の基本的な考え方を理解できる
    ◎AIに任せる業務、人が判断すべき業務、両者を組み合わせる業務の切り分け方を理解できる
    ◎企画立案、市場分析、顧客理解、競合分析、コピー作成、提案資料準備における生成AIの活用方法を習得できる
    ◎AIとの壁打ち精度を高めるための課題設定、情報整理、前提条件の与え方を理解できる
    ◎実務で使えるプロンプト設計の基本構造を習得できる
    ◎AIの出力をそのまま使わず、評価・修正・再指示するための観点を理解できる
    ◎研究開発・技術部門が、技術情報を市場価値・顧客価値に翻訳する方法を学べる
    ◎生成AI活用における情報漏えい、著作権、ハルシネーション、社内ルール整備などの注意点を理解できる

    セミナープログラム

    1.生成AIとマーケティング実務の現在地
     1-1.生成AIはマーケティング業務の何を変えるのか
     1-2.文章作成ツールから、企画・分析・提案支援ツールへ
     1-3.研究開発者・技術者にとっての生成AI活用の意義
     1-4.AIに任せる業務、人が判断すべき業務の切り分け
     1-5.生成AI活用で成果が出る企業と出ない企業の違い

    2.マーケティング実務における生成AIの活用領域
     2-1.市場調査・業界動向整理への活用
     2-2.顧客課題・ニーズ仮説の整理
     2-3.競合分析・差別化ポイントの抽出
     2-4.商品企画・サービス企画のアイデア出し
     2-5.Webサイト、展示会、営業資料、提案書への応用
     2-6.技術情報を顧客価値に翻訳する使い方

    3.AIとの壁打ち精度を高める課題設定
     3-1.良い回答は、良い問いから生まれる
     3-2.「何を聞くか」より前に「何を決めたいか」を明確にする
     3-3.目的・対象者・利用場面・制約条件の整理
     3-4.AIに与えるべき情報と、与えてはいけない情報
     3-5.研究開発・技術部門でよくある失敗例
     3-6.ワーク1:自社製品・技術のマーケティング課題を整理する

    4.実務で使えるプロンプト設計の基本
     4-1.プロンプトの基本構造
     4-2.役割、目的、前提条件、出力形式、評価基準の指定
     4-3.一度で正解を出させるのではなく、段階的に精度を上げる方法
     4-4.企画立案に使うプロンプト例
     4-5.市場分析・競合分析に使うプロンプト例
     4-6.コピー作成・提案資料作成に使うプロンプト例
     4-7.ワーク2:自社テーマに合わせたプロンプトを作成する

    5.生成AIを使った分析・企画立案の進め方
     5-1.PEST分析、3C分析、SWOT分析への応用
     5-2.顧客ペルソナ、購買プロセス、利用シーンの整理
     5-3.製品特徴をベネフィットに変換する方法
     5-4.技術シーズから市場ニーズを考える方法
     5-5.複数案を比較し、意思決定につなげる方法
     5-6.AIの出力を鵜呑みにしないための確認観点

    6.コピー作成・提案準備への具体的応用
     6-1.製品説明文、Web掲載文、メール文面への活用
     6-2.展示会・セミナー・営業資料の訴求軸整理
     6-3.提案書の構成案、見出し、要約文の作成
     6-4.専門的な技術内容を非専門家に伝える表現変換
     6-5.経営層、営業部門、顧客向けに表現を変える方法
     6-6.ワーク3:技術・製品情報を顧客向けメッセージに変換する

    7.出力評価と改善指示の方法
     7-1.AIの回答を評価するための基本観点
     7-2.正確性、具体性、実現可能性、独自性、説得力の確認
     7-3.一般論にとどまった回答を実務レベルに引き上げる再指示
     7-4.ファクトチェックと情報源確認の考え方
     7-5.社内で使える成果物に整える編集プロセス
     7-6.良い出力・悪い出力の比較

    8.生成AI活用における注意点とリスク管理
     8-1.ハルシネーションと事実確認の必要性
     8-2.機密情報・個人情報・未公開情報を扱う際の注意点
     8-3.著作権・引用・二次利用に関する基本的な考え方
     8-4.社内ルールと利用ガイドラインの整備
     8-5.AIに依存しすぎないための人間側の判断基準
     8-6.研究開発・技術部門での安全な活用方法

    9.実務導入の進め方
     9-1.個人利用からチーム利用へ広げる手順
     9-2.定型業務、非定型業務、創造的業務への適用
     9-3.プロンプト集・活用事例集の作り方
     9-4.小さく試し、成果を見える化する方法
     9-5.受講後すぐに始めるための実践ステップ

    10.質疑応答・まとめ
     10-1.本日のポイントの整理
     10-2.自社業務に適用する際の考え方
     10-3.よくある疑問への回答
     10-4.質疑応答


    キーワード:
    生成AI,マーケティング,プロンプト設計,市場分析,競合分析,セミナー

    セミナー講師

    京都華頂大学 生活情報学科 准教授
    ウェブ解析士協会理事
    ITC京都副理事長
    エボラニ(株)CMO
    積 高之 氏

    【ご専門】マーケティング

    セミナー受講料

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    主催者

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    開催日時


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