生成AIとは何か — ChatGPTの仕組みと全体像

2022年11月30日、世界が変わった

2022年11月30日、OpenAIがChatGPTを公開しました。わずか5日間でユーザー数100万人を突破。これはInstagram（2.5ヶ月）やSpotify（5ヶ月）を大幅に上回る、史上最速の普及速度でした（Reuters、2023年2月報道）。

2024年11月時点で、ChatGPTの週間アクティブユーザー数は3億人を超えています（OpenAI CEO Sam Altman、2024年12月発表）。なぜこれほどの衝撃を与えたのでしょうか。

生成AI（Generative AI）とは

生成AIとは、テキスト・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを「生成」できるAIの総称です。

従来のAI（識別AI）と生成AIの違い:

最後の「誰でも使える」が革命的でした。プログラミングもAPIも不要、日本語で「〜を書いて」と言うだけで結果が返ってきます。

ChatGPTの仕組み — 「次の単語」を予測する

ChatGPTは大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を基盤としています。その核心は驚くほどシンプルです:

「直前の文脈を踏まえて、次に来る可能性が最も高い単語（トークン）を1つずつ予測する」

例: 「日本の首都は」→ 「東京」（次に来る確率が最も高い）

この予測を何万回も繰り返すことで、まるで人間が書いたような長文を生成します。

GPTの意味

Generative Pre-trained Transformer

Transformer（Vaswani et al., "Attention Is All You Need", 2017年）は、文中の単語同士の関連性（注意機構 = Attention）を計算する仕組みで、これが長文の文脈理解を飛躍的に向上させました。

学習データの規模

パラメータ数は「脳のシナプス結合数」に例えられます。人間の脳は約100兆個のシナプスを持っており、GPT-4はその1%程度ですが、特定のタスクでは人間の専門家を上回る性能を示しています。

主要な生成AIサービス

ChatGPT以外にも多くの生成AIが登場しています。

テキスト生成AI

画像生成AI

その他の生成AI

ChatGPTの料金プラン（2025年時点）

無料プランでもGPT-4oが一定回数使えます。まずは無料で始めて、業務で定常的に使うようになったらPlusを検討してください。

生成AIが得意なこと・苦手なこと

得意

苦手（注意が必要）

ハルシネーション（幻覚） は生成AIの最大の弱点です。「もっともらしいが事実でない情報」を自信たっぷりに出力します。架空の人名、存在しない論文、間違った統計データなどが含まれることがあるため、重要な事実は必ず一次情報で確認してください。

生成AIの業務活用例

McKinsey & Company「The economic potential of generative AI」（2023年6月）によると、生成AIは全業務の約60-70%で生産性向上に寄与する可能性があるとされています。

まとめと次回の準備

今回のポイント: - 生成AIは「次のトークンを予測する」仕組みで動く - ChatGPTは週3億人が使う世界最大の生成AIサービス - 得意: 文章生成、要約、翻訳、コード。苦手: 最新情報、計算、事実の正確性 - ハルシネーションに注意 — 重要な事実は必ず裏取り - 無料プランで十分に始められる

次回: ChatGPTのアカウント作成から、実際に会話するまでの手順を学びます。

参考文献: - Vaswani et al. "Attention Is All You Need" (NeurIPS 2017) - McKinsey & Company "The economic potential of generative AI" (June 2023) - OpenAI公式ブログ（https://openai.com/blog） - Reuters "ChatGPT sets record for fastest-growing user base" (February 2023)

ChatGPTの始め方 — アカウント作成から初めての会話まで

まずは触ってみる

生成AIを学ぶ最良の方法は「使うこと」です。教科書を読むだけでは身につきません。この講義では、ChatGPTのアカウント作成から初めての会話、基本的な操作方法までを解説します。

アカウント作成

手順

1. ブラウザで https://chat.openai.com にアクセス
2. 「Sign up」をクリック
3. メールアドレスとパスワードを入力（またはGoogleアカウント/Microsoftアカウントで認証）
4. メール認証（届いたリンクをクリック）
5. 名前と生年月日を入力
6. 利用規約に同意 → 完了

Googleアカウントでのサインアップが最も簡単です。仕事用と個人用で分けたい場合は、メールアドレスで別途アカウントを作ることもできます。

スマートフォンアプリ

iOS（App Store）とAndroid（Google Play）に公式アプリがあります。音声会話機能が使えるため、通勤中や移動中の利用に便利です。

注意: 「ChatGPT」と名乗る非公式アプリが多数存在します。必ず開発元が「OpenAI」であることを確認してください。

画面構成

ログイン後の画面構成:

最初の会話 — 5つの実験

ChatGPTの能力を体感するため、以下の5つを順に試してください。

実験1: 質問に答えてもらう

入力: 「光合成の仕組みを中学生にわかるように説明してください」

ChatGPTは要求に応じた難易度で説明を生成します。「小学生向け」「専門家向け」と変えると、文体や用語が変わることを確認してください。

実験2: 文章を書いてもらう

入力: 「来週の月曜日に予定されていた会議を水曜日に変更するお知らせメールを書いてください。丁寧な文体でお願いします。」

件名、宛名、本文、署名まで含めたメールが生成されます。「もう少しカジュアルに」と追加指示すれば、文体を調整できます。

実験3: 要約してもらう

入力: 「以下の文章を3行で要約してください。
[長い文章をペースト]」

数千文字の文章でも、指定した長さに要約できます。箇条書き、1文、100文字以内など、形式を指定することもできます。

実験4: 翻訳してもらう

入力: 「以下の英文を日本語に翻訳してください。ビジネスメールにふさわしい文体でお願いします。
"We would like to schedule a meeting to discuss the Q3 results..."」

Google翻訳と異なり、「ビジネスメールにふさわしい」「カジュアルな」「学術論文の」など、文体の指定ができます。

実験5: アイデアを出してもらう

入力: 「新入社員研修で使えるアイスブレイクのゲームを5つ提案してください。所要時間は10分以内、道具不要のものでお願いします。」

条件を具体的に指定するほど、使えるアイデアが返ってきます。

会話の基本操作

会話を続ける（マルチターン）

ChatGPTは会話の文脈を覚えています。1回で完璧な結果が出なくても、追加で指示できます。

あなた: 「日本の観光地ベスト5を教えてください」
ChatGPT: [リスト表示]
あなた: 「外国人観光客に人気の場所に絞ってください」
ChatGPT: [絞り込んだリスト]
あなた: 「それぞれのアクセス方法も追加してください」
ChatGPT: [アクセス情報付きのリスト]

この「対話で精度を上げていく」プロセスが、Google検索との大きな違いです。

回答の再生成

回答に満足できない場合: - 再生成ボタン（回答の下の🔄アイコン）をクリック - 同じ入力に対して別の回答が生成される（毎回少し異なる）

回答の評価

回答の下にある 👍👎 ボタンでフィードバックできます。これがモデルの改善に使われます。

コピー・編集

• コピー: 回答の下の📋アイコン
• 編集: 自分の入力の横にある✏️アイコンで、プロンプトを修正して再送信

重要な設定

カスタム指示（Custom Instructions）

設定 → カスタム指示

ここに「あなたについて」と「ChatGPTの回答方法」を設定すると、毎回の会話に自動適用されます。

例: - 「あなたについて」: 「日本のIT企業でマーケティングを担当しています。チームは5名です。」 - 「回答方法」: 「日本語で回答してください。箇条書きを多用し、具体的な数字や例を含めてください。」

データ制御（重要）

設定 → データ制御 → 「モデルの改善」

このオプションをOFFにすると、あなたの入力内容がOpenAIのモデル学習に使用されなくなります。業務で機密情報を扱う場合は必ずOFFにしてください。

Team/Enterpriseプランでは、デフォルトで学習に使用されません。

メモリ機能

ChatGPTは会話の中で学んだ情報を「メモリ」として保存できます。

• 「私の名前は田中です。マーケティング部で働いています」→ 次回以降の会話で自動的に反映
• 設定 → パーソナライゼーション → メモリ でON/OFF切り替え
• 保存されたメモリの確認・削除も可能

GPT-4o vs GPT-4o mini

日常的な質問やメール作成にはGPT-4o miniで十分です。複雑な分析や長い文書の処理にはGPT-4oを使い分けてください。

ChatGPTの代替サービスとの使い分け

1つのサービスに固執する必要はありません。タスクに応じて使い分けるのが実務の最適解です。

実践ワーク: 10個のプロンプトを試す

以下の10個のプロンプトをChatGPTに入力し、結果を確認してください:

1. 「今月の営業会議のアジェンダを作成してください」
2. 「Excel SUMIFの使い方を初心者向けに説明してください」
3. 「この文章を敬語に直してください: [カジュアルな文]」
4. 「以下のデータからトレンドを分析してください: [数値データ]」
5. 「プロジェクト名のアイデアを10個出してください。テーマは"DX推進"です」
6. 「Pythonで消費税を計算するプログラムを書いてください」
7. 「クレーム対応のメールテンプレートを作成してください」
8. 「以下の英文を日本語に翻訳して、要点を3つにまとめてください」
9. 「新入社員に向けたSNSリテラシーの注意点を5つ教えてください」
10. 「この会話の内容を表形式でまとめてください」

まとめと次回の準備

今回のポイント: - ChatGPTは https://chat.openai.com で無料で始められる - 会話は文脈を保持する — 追加指示で精度を上げる - カスタム指示で毎回の回答品質を向上 - データ制御は業務利用時にOFFに設定 - GPT-4oとGPT-4o miniは用途で使い分け

次回: プロンプトエンジニアリングの基礎を学びます。「同じAIなのに、人によって結果の質が10倍違う」理由がわかります。

参考文献: - OpenAI公式ヘルプセンター（https://help.openai.com） - OpenAI「GPT-4 Technical Report」（2023年3月） - 日経クロステック「ChatGPT入門」特集（2024年）

プロンプトエンジニアリング基礎 — AIへの指示の出し方

「何を聞くか」がすべてを決める

同じChatGPTを使っていても、出力の質に大きな差が出ます。その差はプロンプト（AIへの指示文）の質で決まります。

OpenAIの公式ドキュメント「Prompt engineering」では、「プロンプトの書き方を改善するだけで、追加のモデル学習やファインチューニングなしに、大幅な品質向上が得られる」と明記されています。

プロンプトエンジニアリングとは、AIから望む結果を引き出すための指示設計技術です。

悪いプロンプトと良いプロンプト

例1: メール作成

悪い例:

メールを書いて

良い例:

以下の条件で取引先への謝罪メールを書いてください。
- 宛先: ABC株式会社 営業部 佐藤様
- 状況: 納品が3日遅れた
- 原因: 工場の設備トラブル
- 対応: 明後日までに納品完了予定
- 文体: 丁寧なビジネス敬語
- 長さ: 200文字程度

結果の違い: 悪い例は「誰に・何を・なぜ」が不明なため、汎用的で使えない文章が生成されます。良い例は具体的な条件を与えているため、そのまま送れるレベルの文章が出てきます。

例2: 企画提案

悪い例:

イベントのアイデアを考えて

良い例:

あなたはイベント企画のプロフェッショナルです。
以下の条件で社内イベントの企画案を3つ提案してください。

- 目的: 部門間のコミュニケーション促進
- 参加者: 50名（20代〜50代）
- 予算: 30万円
- 時間: 平日の午後3時間
- 制約: 社内会議室で実施、飲酒不可

各案について以下の形式で回答:
1. イベント名
2. 概要（3行）
3. タイムスケジュール
4. 必要な準備物
5. 予算内訳

プロンプトの5要素

効果的なプロンプトには5つの要素があります。すべてが毎回必要なわけではありませんが、複雑なタスクほどこれらを含めると品質が向上します。

要素の頭文字: RTCFC

覚えやすいように Role, Task, Context, Format, Constraint と整理できます。

「役割」の威力

役割を指定するだけで、回答の専門性と深さが劇的に変わります。

普通: 「マーケティング戦略について教えてください」

役割付き: 「あなたはP&Gで15年間ブランドマネージャーを務めた
マーケティングの専門家です。日本市場に新規参入する
海外コスメブランドのマーケティング戦略を提案してください。」

役割を与えると、ChatGPTはその分野の知識やフレームワークを優先的に使って回答します。

よく使う役割の例: - 「あなたは公認会計士です」→ 会計・税務の質問 - 「あなたはUXデザイナーです」→ UI/UXの相談 - 「あなたは採用面接官です」→ 面接対策 - 「あなたはプロの編集者です」→ 文章の校正・改善

「フォーマット」の指定

出力形式を明確に指定すると、後処理が不要になります。

「制約」で品質を管理する

制約なしの回答は冗長になりがちです。制約を設けることで、必要な情報だけを効率的に得られます。

長さの制約:

「100文字以内で回答してください」
「3行で要約してください」
「Twitterの140文字制限に収まるように書いてください」

スタイルの制約:

「小学5年生にわかるように説明してください」
「専門用語を使わないでください」
「関西弁で書いてください」
「です・ます調で統一してください」

内容の制約:

「2024年以降の情報に限定してください」
「日本市場に限定してください」
「具体的な数値データを含めてください」

ゼロショット / ワンショット / フューショット

これはプロンプトの「例の数」による分類です。

ゼロショット（例なし）

以下のレビューの感情をポジティブ・ネガティブ・中立で分類してください。
「このレストランは料理は美味しかったが、待ち時間が長すぎた」

ワンショット（例1つ）

以下のレビューの感情をポジティブ・ネガティブ・中立で分類してください。

例:
入力: 「最高のサービスでした！」
出力: ポジティブ

入力: 「このレストランは料理は美味しかったが、待ち時間が長すぎた」
出力:

フューショット（例複数）

以下のレビューの感情をポジティブ・ネガティブ・中立で分類してください。

例1:
入力: 「最高のサービスでした！」→ ポジティブ
例2:
入力: 「二度と行きません」→ ネガティブ
例3:
入力: 「普通でした」→ 中立

入力: 「このレストランは料理は美味しかったが、待ち時間が長すぎた」
出力:

例を与えるほど、AIは出力形式と判断基準を理解します。特に分類タスクや特定フォーマットの生成では、フューショットが効果的です。

Chain of Thought（思考の連鎖）

複雑な推論が必要なタスクでは、「ステップバイステップで考えてください」と指示すると正確性が向上します。

Wei et al. "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models"（2022年）で提唱された手法で、特に数学的問題や論理的推論で効果が実証されています。

普通: 「120人の社員がいます。60%が男性、男性の25%が管理職、
       管理職の男性の年収平均は800万円です。管理職の男性の
       年収合計はいくらですか？」

CoT: 「以下の問題をステップバイステップで解いてください。
      各ステップの計算過程を示してください。
      [同じ問題文]」

「ステップバイステップで考えてください」を追加するだけで、正答率が大幅に向上します。

よくある失敗と対処法

実践ワーク: プロンプトの改善

以下の「悪いプロンプト」を、5要素を使って改善してください:

1. 「報告書を書いて」
2. 「Python教えて」
3. 「面接の準備をしたい」
4. 「マーケティングの相談」
5. 「データを分析して」

各プロンプトに Role, Task, Context, Format, Constraint を追加し、ChatGPTに実際に入力して結果の違いを確認してください。

まとめと次回の準備

今回のポイント: - プロンプトの5要素: 役割、タスク、コンテキスト、フォーマット、制約 - 役割を指定するだけで回答の質が大幅に向上 - フューショット（例を複数）で出力形式を安定化 - Chain of Thought で複雑な推論の正確性を向上 - 「ステップバイステップで」は万能の改善ワード

次回: プロンプトの「型」を学びます。業務シーンごとの再利用可能なテンプレートを作り、毎回ゼロから書く手間をなくします。

参考文献: - OpenAI「Prompt engineering guide」（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering） - Wei et al. "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" (NeurIPS 2022) - 我妻幸長『ChatGPT API & プロンプトエンジニアリング入門』（SBクリエイティブ、2024年）

プロンプトの型 — 再現性のある指示テンプレート

毎回ゼロから書くのは非効率

前回学んだプロンプトの5要素（役割・タスク・コンテキスト・フォーマット・制約）を毎回ゼロから組み立てるのは時間がかかります。実務では「型（テンプレート）」を持っておき、状況に応じて変数を差し替えるのが効率的です。

料理のレシピと同じです。毎回「塩の分量」を考えるのではなく、「このレシピの塩をXgに変えるだけ」の方が速い。プロンプトもテンプレート化しておくことで、品質と速度を両立できます。

テンプレート1: ビジネスメール作成

型

あなたはビジネス文書のプロフェッショナルです。
以下の条件でメールを作成してください。

【メールの種類】{種類}
【宛先】{宛先}
【差出人の立場】{立場}
【状況・背景】{背景}
【伝えたいこと】{要点}
【文体】{文体}
【長さ】{長さ}

使用例: 謝罪メール

あなたはビジネス文書のプロフェッショナルです。
以下の条件でメールを作成してください。

【メールの種類】謝罪メール
【宛先】株式会社タナカ 購買部 山田課長
【差出人の立場】納品元企業の営業担当
【状況・背景】先週金曜日に納品予定だった部品500個が、
配送業者のトラブルにより3営業日遅延している
【伝えたいこと】遅延のお詫び、原因説明、今週水曜日までに納品完了予定、
今後の再発防止策（配送業者の変更検討）
【文体】丁寧なビジネス敬語
【長さ】300文字程度

応用: メール種類の差し替え

同じ型で「お礼メール」「依頼メール」「催促メール」「辞退メール」など、種類を変えるだけで対応できます。

テンプレート2: 議事録作成

型

以下の会議メモから正式な議事録を作成してください。

【会議名】{会議名}
【日時】{日時}
【参加者】{参加者}
【会議メモ（箇条書き）】
{メモの内容}

出力形式:
1. 会議概要（3行以内）
2. 決定事項（番号付き）
3. アクションアイテム（担当者・期限付き）
4. 次回予定

使用例

【会議名】第3四半期営業戦略会議
【日時】2024年10月15日 14:00-15:30
【参加者】部長 田中、課長 佐藤、主任 鈴木、担当 高橋
【会議メモ】
- Q3の売上が目標比92%で未達
- 原因は新規顧客の獲得が計画より少ない
- 既存顧客の単価は上がっている
- 田中部長から展示会への出展を提案
- 佐藤課長がSNS広告の強化を提案、予算50万円
- 鈴木主任が来月のセミナー企画を担当することに
- 次回は11月5日に実施予定

議事録はフォーマットが決まっているため、テンプレートの効果が特に高いタスクです。

テンプレート3: データ分析・解釈

型

あなたはデータアナリストです。
以下のデータを分析し、インサイトを抽出してください。

【データ】
{データ（表形式またはCSV）}

【分析の観点】
- {観点1}
- {観点2}
- {観点3}

出力形式:
1. データの概要（基本統計: 合計、平均、最大、最小）
2. 主要なトレンド（3つ）
3. 注目すべき異常値やパターン
4. ビジネスへの示唆（アクション提案付き）

使用例

【データ】
月, 東京, 大阪, 福岡
1月, 520, 380, 210
2月, 480, 350, 190
3月, 610, 420, 250
4月, 590, 400, 240
5月, 550, 370, 220
6月, 700, 480, 300

【分析の観点】
- 月別の売上トレンド
- 支店間の成長率の違い
- 季節性のパターン

テンプレート4: 比較・意思決定支援

型

以下の選択肢を比較し、意思決定を支援してください。

【意思決定の内容】{決定事項}
【選択肢】
A: {選択肢A}
B: {選択肢B}
C: {選択肢C}（任意）

【判断基準】
- {基準1}（重要度: 高/中/低）
- {基準2}（重要度: 高/中/低）
- {基準3}（重要度: 高/中/低）

【背景・制約】{制約条件}

出力形式:
1. 比較表（各選択肢×各基準の評価）
2. 総合評価
3. 推奨案とその理由
4. 推奨案のリスクと緩和策

テンプレート5: 企画書・提案書

型

あなたは{業界}の経験豊富なコンサルタントです。
以下の条件で企画書を作成してください。

【プロジェクト名】{名前}
【目的】{目的}
【ターゲット】{対象}
【予算】{予算}
【期間】{期間}
【制約条件】{制約}

出力構成:
1. エグゼクティブサマリー（5行以内）
2. 背景と課題
3. 提案内容（3つの施策）
4. 各施策の詳細（概要、期待効果、スケジュール、予算）
5. KPI（測定指標）
6. リスクと対策
7. 次のステップ

テンプレート6: 学習・理解支援

型

あなたは{分野}の教育者です。
以下のトピックを{対象者}にわかりやすく教えてください。

【トピック】{トピック}
【対象者のレベル】{レベル}
【説明に含めてほしいもの】
- 日常生活の例え
- 図解（テキストで表現）
- よくある誤解とその訂正
- 理解度チェッククイズ（3問）

【制約】専門用語を使う場合は必ず日本語の説明を添えてください。

テンプレートの管理方法

作ったテンプレートは「どこかに保存」しないと使えません。

方法1: ChatGPTのカスタムGPTs

ChatGPT Plus以上で利用可能。テンプレートをGPTs（カスタムAI）として保存し、ワンクリックで呼び出せます。

方法2: Notionやメモアプリ

テンプレートをNotionのデータベースに保存し、必要なときにコピー&ペースト。タグで分類すると検索が楽です。

方法3: テキストファイル

シンプルに .txt ファイルにテンプレートを保存。フォルダ分けして管理。

推奨: 最初はテキストファイルで十分です。テンプレートが20個を超えたらNotionへの移行を検討してください。

テンプレートの改善サイクル

テンプレートは「作って終わり」ではなく、使いながら改善します。

1. テンプレートを使う
2. 結果を評価する
3. 足りない要素を発見する
4. テンプレートに追加・修正する
5. 次回使う → 2に戻る

例: メールテンプレートで「長すぎる回答が返ってくる」→ 制約に「本文は5行以内」を追加。

実践ワーク: 自分だけのテンプレート集を作る

以下の3つのテンプレートを作成してください:

1. 自分の業務でよく使うタスクのテンプレート
2. 例: 週次報告書、顧客への見積もり説明、会議の要約
3. 情報整理用のテンプレート
4. 例: 競合分析、記事の要約、技術調査
5. アイデア出し用のテンプレート
6. 例: キャンペーン企画、コンテンツ案、改善提案

各テンプレートを実際にChatGPTに入力して結果を確認し、1回は改善を加えてください。

まとめと次回の準備

今回のポイント: - テンプレートは {変数} を差し替えるだけで使い回せる - 6種の実用テンプレート: メール、議事録、データ分析、比較、企画書、学習支援 - テンプレートはNotionやテキストファイルで管理 - 使いながら改善するサイクルが重要

次回: 文章作成・要約・翻訳を深掘りします。ライティング業務の効率を10倍にする具体的なテクニックです。

参考文献: - OpenAI「Prompt engineering guide」（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering） - 深津貴之「ChatGPTの深津式プロンプト」（note.com, 2023年） - 我妻幸長『ChatGPT API & プロンプトエンジニアリング入門』（SBクリエイティブ、2024年）

文章作成・要約・翻訳 — ライティング業務の効率化

ビジネスパーソンの時間の30%は「書くこと」

McKinsey Global Institute（2012年）の調査では、知識労働者は業務時間の約28%をメールの読み書きに、追加で約19%を情報の検索・収集に費やしていると報告されています。文章作成は最も時間を消費する業務の一つです。

ChatGPTは「書く作業」を圧倒的に効率化します。ゼロから文章を書くのではなく、AIに下書きを作らせて自分で仕上げる。この「AI下書き → 人間仕上げ」が新しいワークフローです。

文章作成の3つのアプローチ

アプローチ1: ゼロから生成

条件を伝えてゼロから書いてもらう。

以下の条件でプレスリリースを書いてください。

【タイトル】当社の新サービス「AIアシスト」のリリース
【主要な情報】
- SaaS型のAI業務支援サービス
- 月額9,800円から
- 議事録自動作成、メール文案生成、データ分析の3機能
- 2024年4月1日サービス開始
- 無料トライアル30日間
【文体】プレスリリースの標準形式
【長さ】400文字程度

アプローチ2: 下書きの改善

自分で書いた下書きをAIに改善してもらう。

以下の文章を改善してください。
改善ポイント:
- ビジネス敬語に統一
- 冗長な表現を削除
- 結論を先に持ってくる（PREP法）

[下書きを貼り付け]

アプローチ3: 構成案から展開

まず構成を作り、各セクションを順に書いてもらう。

以下のテーマで、ブログ記事の構成案（見出しのみ）を作成してください。
テーマ: 「中小企業のDX推進で最初にやるべき3つのこと」
対象読者: IT担当者のいない中小企業の経営者

構成を確認・修正した後:

上記の構成に基づいて、セクション1「現状把握: 自社のデジタル化度チェック」の本文を書いてください。400文字程度でお願いします。

アプローチ3を推奨する理由: 一度に全文を生成するより、構成を確認してからセクション単位で書かせる方が品質が安定します。長い文章ほどこの方法が有効です。

文体の制御

同じ内容でも文体の指定で印象が大きく変わります。

要約のテクニック

長さの指定

「3行で要約してください」
「100文字以内で要約してください」
「Twitterに投稿できる140文字で要約してください」
「エレベーターピッチ（30秒で説明できる量）に要約してください」

観点の指定

同じ文書でも、誰向けに要約するかで内容が変わります。

「この報告書を経営者向けに要約してください。
 数字とアクションアイテムを中心にしてください。」

「この報告書を新入社員向けに要約してください。
 専門用語を避け、背景説明を含めてください。」

段階的要約

長い文書は段階的に要約すると精度が上がります。

Step 1: 「各章の要約を作成してください」
Step 2: 「それぞれの章の要約を基に、文書全体を5行で要約してください」

構造化要約

以下の文書を以下の形式で要約してください:

【一言まとめ】（1文、30文字以内）
【主要ポイント】（箇条書き3つ）
【データ/数値】（文中の重要な数値を抽出）
【アクション】（この文書を読んだ後にすべきこと）

翻訳のテクニック

単純な翻訳を超える

Google翻訳やDeepLとChatGPTの翻訳の最大の違いは、コンテキストとスタイルの指定ができることです。

以下の英文を日本語に翻訳してください。

条件:
- IT業界のビジネスメールにふさわしい表現
- 技術用語はカタカナではなく日本語の説明を併記
  （例: scalability → スケーラビリティ（拡張性））
- 文体: です・ます調

[英文]

翻訳の比較

以下の英文を2つの文体で翻訳してください。

A: ビジネスメール向け（丁寧語）
B: 社内Slack向け（カジュアル）

[英文]

翻訳 + 要約

以下の英語のレポート（3,000語）を日本語に翻訳し、
同時に500文字に要約してください。
要点を箇条書き5つで整理してください。

翻訳と要約を同時に行うことで、外国語文書の処理時間を大幅に短縮できます。

日本語 → 英語の品質向上

以下の日本語を英語に翻訳してください。

追加の指示:
- ネイティブスピーカーが読んで自然に感じる表現にしてください
- 直訳を避け、英語的な言い回しに変換してください
- 翻訳後、日本語のニュアンスとの違いがある場合は注記してください

校正・推敲

文章の校正

以下の文章を校正してください。
チェック項目:
- 誤字脱字
- 文法の誤り
- 敬語の誤用
- 表記ゆれ（例: 「お問い合わせ」と「お問合せ」の統一）
- 句読点の適切さ

修正箇所は【修正前】→【修正後】の形式で示してください。

文章の改善提案

以下の文章を読んで、改善提案をしてください。
文章は変更せず、提案だけを出力してください。

評価軸:
1. わかりやすさ（構成、論理の流れ）
2. 簡潔さ（冗長な表現の有無）
3. 説得力（根拠、具体例の有無）
4. 読みやすさ（文の長さ、段落分け）

[文章]

実践ワーク: ライティング業務の自動化

以下の3つのタスクをChatGPTで実行してください:

課題1: メール作成 - 取引先への新商品案内メールを作成 - 商品の特徴を3つ自分で考えて指定

課題2: 要約 - 好きなWebニュース記事の本文をコピー - 「経営者向け3行要約」と「新入社員向け5行要約」の2パターンを生成

課題3: 翻訳 - 自分の自己紹介文（5行程度）を英語に翻訳 - 「ビジネスプロフィール用」と「カジュアルなSNS用」の2パターンを作成

まとめと次回の準備

今回のポイント: - 文章作成は「構成案 → セクション展開」が品質安定 - 要約は長さ・観点・形式を具体的に指定 - 翻訳はスタイルと対象読者を指定してGoogle翻訳を超える - 校正は修正箇所を「修正前→修正後」で明示させる - すべて「AI下書き → 人間仕上げ」のフローで運用

次回: 情報整理・分析・リサーチを学びます。AIを「調査アシスタント」として使う技術です。

参考文献: - McKinsey Global Institute "The social economy: Unlocking value and productivity through social technologies" (2012) - OpenAI「Prompt engineering guide」（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering） - 堀正岳『ChatGPT仕事術大全』（ダイヤモンド社、2024年）

情報整理・分析・リサーチ — AIを調査アシスタントにする

調査に時間をかけすぎていませんか

新しいプロジェクトの企画、競合調査、技術選定 — これらの業務で最も時間がかかるのは「情報を集めて整理する」フェーズです。ChatGPTを調査アシスタントとして活用すれば、情報の構造化と初期分析を大幅に効率化できます。

ただし、重要な前提があります。ChatGPTの知識には期限（学習データのカットオフ）があり、最新情報は含まれない場合があります。リサーチ結果は必ず一次情報で裏取りしてください。この講義では、AIの限界を理解した上での活用法を学びます。

情報の構造化

バラバラの情報を表にまとめる

以下のメモを整理して、表形式にまとめてください。

メモ:
- AWS EC2のt3.microは月額$8.35くらい
- GCPのe2-microは無料枠がある
- Azure B1sは月額約$7.5
- AWSは東京リージョンあり
- GCPも東京にある
- Azureは日本に東日本と西日本がある
- EC2は450以上のインスタンスタイプ
- AWSのシェアが一番大きい(31%くらい)
- GCPは11%、Azureは24%くらい

出力例:

バラバラのメモが一瞬で比較表になります。

長文からの情報抽出

以下の契約書から、重要な条件を抽出して表にまとめてください。

抽出項目:
- 契約期間
- 金額・支払条件
- 解約条件
- 免責事項
- 秘密保持の範囲

[契約書テキスト]

競合分析・市場調査

フレームワークを使った分析

あなたは経営コンサルタントです。
以下の情報をもとに、A社のSWOT分析を作成してください。

【企業情報】
{企業の概要、製品、業績等}

出力形式:
| | 内部要因 | 外部要因 |
|---|---|---|
| プラス | Strengths | Opportunities |
| マイナス | Weaknesses | Threats |

各項目3-5個、具体的な根拠付きで記述してください。

他のフレームワーク例

フレームワーク名を指定するだけで、ChatGPTはその構造に沿って回答を整理してくれます。

データの解釈

CSV/表データの分析

以下の売上データを分析して、インサイトを3つ抽出してください。

月,東京,大阪,福岡
1月,520,380,210
2月,480,350,190
3月,610,420,250
4月,590,400,240
5月,550,370,220
6月,700,480,300

分析の観点:
1. 全体のトレンド
2. 支店間の成長率の差
3. 季節性のパターン
4. ビジネス上の示唆（次にとるべきアクション）

アンケート結果の分析

以下の自由回答アンケート結果から、主要なテーマを抽出し、
頻度順にランク付けしてください。

[回答リスト]

出力形式:
1. テーマ名 | 該当回答数 | 代表的な回答
2. ...

自由回答テキストの分類はAIが得意とするタスクの一つです。数百件の自由回答を手作業で分類すると数時間かかりますが、ChatGPTなら数分で構造化できます。

ブレインストーミング

アイデア発散

「中小企業のDX推進」をテーマに、施策のアイデアを20個出してください。

条件:
- 予算100万円以内
- IT専門人材がいない企業でも実施可能
- 効果が出るまで3ヶ月以内

カテゴリ別に整理してください:
A. 社内業務効率化
B. 顧客接点のデジタル化
C. データ活用
D. 人材育成

アイデアの深掘り

上記のアイデア#3「勤怠管理のクラウド化」について、
以下を具体的に教えてください:

1. 導入推奨ツール3つの比較（機能、価格、特徴）
2. 導入ステップ（5段階）
3. 想定される社内抵抗と対処法
4. ROIの試算方法

発散と収束を交互に行うことで、質の高いアイデアに到達します。

Webブラウジング機能の活用

ChatGPT Plus以上では、Web検索機能が使えます。

「2024年の日本のSaaS市場規模について、最新のレポートや調査データを検索して教えてください。情報源のURLも含めてください。」

注意: Web検索結果も100%正確とは限りません。重要なデータは、ChatGPTが提示したURLを自分で確認してください。

ファイルアップロードによる分析

ChatGPTはPDF、Excel、Word、CSV、画像ファイルをアップロードして分析できます。

活用例

注意: 機密ファイルはアップロードしない（設定でデータ学習をOFFにしている場合も、慎重に判断してください）。

リサーチの限界と対策

鉄則: AIの出力は「下書き」であり「最終成果物」ではない

実践ワーク: 調査レポートを作成する

テーマ:「自社（または自分の興味のある業界）におけるAI活用の現状と可能性」

1. ChatGPTに業界のAI活用事例を5つ挙げてもらう
2. SWOT分析フレームワークで整理してもらう
3. 導入優先度の高い施策トップ3を提案してもらう
4. 各施策のROIを概算してもらう
5. 結果を1枚の要約にまとめてもらう

所要時間の目標: 30分以内（AIなしなら3時間以上かかる作業）

まとめと次回の準備

今回のポイント: - バラバラのメモを表に構造化するのはAIの得意技 - フレームワーク名を指定するだけで分析が構造化される - ブレインストーミングは「発散→収束」を交互に - ファイルアップロードでPDF/Excel/画像も分析可能 - AIの出力は必ず一次情報で裏取りする

次回: 画像生成AI入門。DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionの使い分けと、ビジネスでの活用法を学びます。

参考文献: - OpenAI「ChatGPT plugins and tools」（https://openai.com/chatgpt/features） - 堀正岳『ChatGPT仕事術大全』（ダイヤモンド社、2024年） - マイケル・E・ポーター『競争の戦略』新訳版（ダイヤモンド社、1999年）

画像生成AI入門 — DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion

テキストから画像が生まれる時代

「赤い帽子をかぶった猫が、雪の中で本を読んでいる水彩画」— こんなテキスト（プロンプト）を入力するだけで、数秒でその通りの画像が生成されます。これが画像生成AIです。

2022年にDALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusionが相次いで公開され、画像生成AIの時代が始まりました。Getty Imagesの報告（2024年）によると、企業の画像生成AI利用率は前年比300%増加しています。

主要サービスの比較

初心者におすすめ: DALL-E 3（ChatGPT Plus内）。日本語で指示でき、ChatGPTとの会話の中で画像を生成・修正できます。

DALL-E 3の使い方（ChatGPT内）

基本の生成

ChatGPTの入力欄に画像の説明を書くだけです。

「パステルカラーの背景に、ミニマルなデザインの
ビジネスアイコン（グラフ、電球、握手）が並んでいるイラスト」

プロンプトの書き方

画像プロンプトには以下の要素を含めると品質が上がります:

スタイル指定の例

「ビジネスミーティングのイラスト。
スタイル: フラットデザイン、ミニマル。
色: 青とオレンジのアクセントカラー、白背景。
人物: 4人がテーブルを囲んでいる。
雰囲気: プロフェッショナルで明るい。」

修正・バリエーション

生成された画像が意図と異なる場合、会話で修正できます:

「もう少し明るい色合いにしてください」
「人物を3人に減らしてください」
「背景をオフィスの会議室に変えてください」

Midjourneyの基本

MidjourneyはDiscord上で操作します。

基本コマンド

/imagine prompt: a professional business meeting in a modern office,
corporate style, soft lighting, 4K --ar 16:9

パラメータ

Stable Diffusionの概要

Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIで、自分のPCにインストールして無料で使えます。

利点: - 無制限に生成可能（ローカル実行） - カスタムモデル（LoRA等）で特定のスタイルを学習可能 - 完全なプライバシー（データが外部に送信されない）

欠点: - 高性能なGPU（VRAM 8GB以上）が必要 - セットアップに技術知識が必要 - プロンプトは英語が基本

初心者にはDALL-E 3やMidjourneyを推奨しますが、大量の画像生成が必要な場合やカスタマイズが必要な場合はStable Diffusionが有利です。

ビジネスでの活用シーン

プレゼン用アイコン生成の例

「以下の5つのコンセプトを表すミニマルなアイコンを生成してください。
スタイル: フラットデザイン、線画、青のモノトーン、白背景

1. イノベーション（電球）
2. チームワーク（人の輪）
3. 成長（上向きの矢印とグラフ）
4. セキュリティ（盾）
5. グローバル（地球）」

画像生成AIの著作権問題

現状（2025年時点）

画像生成AIの著作権は世界的に議論中であり、法律が追いついていない状態です。

安全な利用のガイドライン

1. 商用利用: サービスの有料プランで生成した画像を使用
2. 著作権表示: AI生成であることを明記（必須ではないが推奨）
3. 既存作品の模倣: 特定のアーティスト名をプロンプトに使わない
4. 人物の生成: 実在の人物に似た画像は使用しない
5. Adobe Firefly: 著作権クリアな学習データのみで訓練されており、商用利用に最も安全

実践ワーク: 画像を生成してみる

DALL-E 3（ChatGPT内）で以下の画像を生成してください:

1. プレゼン用: 「DXの4つのステップを表す図解イラスト」
2. SNS用: 「チームの成功を表すポジティブなイラスト、16:9」
3. 修正: 生成された画像に対して2回以上修正指示を出す

各画像のプロンプトを記録し、どの要素（スタイル、色、構図等）の指定が結果に最も影響したかを振り返ってください。

まとめと次回の準備

今回のポイント: - DALL-E 3はChatGPT内で日本語から画像生成可能（初心者向け） - プロンプト要素: 被写体、スタイル、構図、色調、品質、背景 - ビジネスではプレゼン資料、SNS投稿、モックアップに活用 - 著作権は議論中 — 商用利用は有料プラン＋ガイドライン遵守

次回: Module 2に入り、Excel・データ分析とAIの組み合わせを学びます。ChatGPTで関数やVBAを書く実践テクニックです。

参考文献: - OpenAI「DALL-E 3」（https://openai.com/dall-e-3） - 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月） - Midjourney公式ドキュメント（https://docs.midjourney.com）

Excel・データ分析とAI — ChatGPTで関数もVBAも書ける

Excelユーザーにとって最強のパートナー

ChatGPTは「Excelの関数を教えて」と聞くだけの存在ではありません。具体的なデータと要件を伝えれば、そのまま使える関数やVBAコードを生成してくれるコード生成ツールとしても機能します。

StackOverflowの2024年開発者調査によると、開発者の76%がAIコーディングツールを使用または使用予定と回答しています。Excel関数やVBAも「コード」の一種であり、AIによる生成・支援の対象です。

Excel関数の生成

やりたいことを日本語で説明する

Excelの関数を教えてください。

やりたいこと:
A列に商品名、B列に売上日（2024/1/1形式）、C列に売上金額が入っています。
D1に「東京」と入力された場合に、A列が「東京」を含み、
かつB列が2024年1月の行だけのC列を合計したいです。

セルの位置:
- データ: A2:C1000
- 条件（地域）: D1
- 結果を表示するセル: E1

ChatGPTの回答例:

=SUMIFS(C2:C1000, A2:A1000, "*"&D1&"*",
        B2:B1000, ">="&DATE(2024,1,1),
        B2:B1000, "<"&DATE(2024,2,1))

関数の構造と各引数の意味も説明してくれるため、学習にもなります。

複雑な関数の組み合わせ

以下の条件で、在庫管理の自動発注判定式を作ってください。

条件:
- B列: 現在の在庫数
- C列: 1日の平均出庫数
- D列: 発注リードタイム（日数）
- E列: 安全在庫日数

判定ロジック:
在庫数 < 平均出庫数 ×（リードタイム + 安全在庫日数）なら「発注要」、
そうでなければ「在庫OK」

F2セルに入れる数式を教えてください。

回答:

=IF(B2 < C2*(D2+E2), "発注要", "在庫OK")

VBAコードの生成

定型作業の自動化

以下の作業を自動化するExcel VBAマクロを書いてください。

1. 「売上データ」シートのA列〜G列のデータをコピー
2. 新しいシートを作成し、名前を「月次レポート_YYYYMM」形式にする
3. コピーしたデータを貼り付け
4. ヘッダー行（1行目）を太字、背景色を青(RGB 0,51,102)、文字色を白にする
5. 金額列（E列）に桁区切り書式を適用
6. 列幅を自動調整
7. 完了メッセージを表示

コードにはコメントを付けてください。

ChatGPTは完全に動作するVBAコードを生成し、各行に日本語コメントを付けてくれます。

エラーの解決

VBAを実行してエラーが出た場合も、ChatGPTに聞けます。

以下のVBAコードを実行したところ、
「実行時エラー '9': インデックスが有効範囲にありません」
というエラーが出ました。原因と修正方法を教えてください。

[エラーが出たコード]

状況:
- シート「売上データ」は存在する
- エラーはSheets("売上データ").Selectの行で発生

データ分析のワークフロー

ChatGPTとExcelを組み合わせたデータ分析の実践的なフローです。

Step 1: データの概要把握

以下のCSVデータの最初の10行を分析してください。

[CSVデータを貼り付け]

以下を教えてください:
1. 各列のデータ型（数値/文字列/日付）
2. 欠損値の有無
3. データの概要（行数の推測、期間、カテゴリ）
4. 分析に使えそうな切り口の提案

Step 2: 分析方針の策定

上記のデータで「月別×カテゴリ別の売上分析」を行いたいです。

Excelで以下を作成する手順を教えてください:
1. ピボットテーブルの設定方法
2. 前月比の計算方法
3. トレンドグラフの作成方法
4. 異常値の検出方法

Step 3: 数式・関数の生成

上記の分析で必要なExcel関数を、セル番地付きで教えてください。

データ:
- Sheet1のA列:日付、B列:カテゴリ、C列:売上
- 分析シートのA1:A12に1月〜12月

B1に入れるSUMIFS関数を教えてください。

Step 4: 結果の解釈

以下のピボットテーブルの結果を分析してください。

[結果を表形式で貼り付け]

以下の観点で解釈してください:
1. 全体のトレンド
2. カテゴリ間の差異
3. 注目すべきポイント
4. 経営層への報告で強調すべき3点

ChatGPTのAdvanced Data Analysis

ChatGPT Plus以上で利用可能な「Advanced Data Analysis」（旧Code Interpreter）は、Excel/CSVファイルをアップロードしてPythonコードによる分析を実行できます。

できること: - データのクリーニング（欠損値処理、型変換） - 統計分析（平均、標準偏差、相関） - グラフの作成（matplotlib/seaborn） - 回帰分析、クラスタリング - 分析結果のExcelファイルとしてダウンロード

添付のExcelファイルを分析してください。

1. 各列の基本統計量を計算
2. 月別売上の折れ線グラフを作成
3. カテゴリ別の売上構成比を円グラフで表示
4. 売上と広告費の相関分析（散布図+相関係数）
5. 結果をExcelファイルにまとめてダウンロードリンクを表示

Google Sheets + Gemini

Google SheetsではGemini（旧Duet AI）が統合されています。

• セル内で「Help me organize」を選択 → AIがデータ整理を支援
• サイドパネルでGeminiに質問 → 関数の提案
• 「Insert → Smart chips → Smart canvas」でAI機能を活用

Microsoft Excelでも「Copilot」が統合されつつあり、同様のAI支援が使えます。

注意点

鉄則: AIが生成したコードは、必ず小さなテストデータで検証してから本番に適用する

実践ワーク: ChatGPTでExcel作業を効率化

1. 関数生成: 「自分の業務で使いたい集計」をChatGPTに説明し、SUMIFS/COUNTIFSの数式を生成してもらう
2. VBA生成: 「毎週やっている定型作業」を説明し、自動化マクロを生成してもらう
3. エラー解決: わざとエラーを含むVBAを実行し、エラーメッセージをChatGPTに貼り付けて解決してもらう
4. データ分析: サンプルデータをCSV形式でChatGPTに貼り付け、分析してもらう

まとめと次回の準備

今回のポイント: - 「やりたいこと」を日本語で説明すれば、使える関数・VBAが生成される - データ分析は「概要把握→方針→数式生成→結果解釈」の4ステップ - Advanced Data AnalysisでExcelファイルを直接分析可能 - 生成されたコードは必ずテストデータで検証

次回: AI時代のリスクと倫理を学びます。ハルシネーション、著作権、情報漏洩 — AIを安全に使うために知っておくべきことです。

参考文献: - StackOverflow Developer Survey 2024（https://survey.stackoverflow.co/2024/） - OpenAI「Advanced Data Analysis」（https://openai.com/chatgpt/features） - Microsoft「Copilot in Excel」（https://support.microsoft.com/ja-jp/copilot-excel）

AI時代のリスクと倫理 — ハルシネーション・著作権・情報漏洩

「便利」だけでは不十分

生成AIは強力なツールですが、リスクを理解せずに使うと、業務上の重大な問題を引き起こす可能性があります。この講義では、生成AIの3大リスク — ハルシネーション、著作権、情報漏洩 — を学び、安全な利用方法を身につけます。

リスク1: ハルシネーション（AI の幻覚）

ハルシネーションとは

AIが「事実でない情報をもっともらしく生成する」現象です。

実例: - 存在しない論文タイトルと著者名を引用 - 架空の判例を法律文書に記載（米国の弁護士がChatGPTの作った架空判例を裁判所に提出し、制裁を受けた事例あり — Mata v. Avianca, 2023年） - 間違った統計データを自信たっぷりに提示 - 実在しない企業や製品を紹介

なぜ起きるのか

ChatGPTは「次に来る確率の高いトークン」を予測して文章を生成しています。事実かどうかを判断する機能は持っていません。「それらしい文章を作る能力」と「正確な事実を述べる能力」は別物です。

対策

鉄則: AIの出力は「下書き」であり「事実の証明」ではない

ハルシネーションが起きやすいタスク

リスク2: 著作権と知的財産

AIの入力側（学習データ）の問題

生成AIは大量のテキスト・画像データから学習しています。その中に著作物が含まれることが議論の対象です。

日本の法律: 著作権法第30条の4により、「情報解析の用に供する場合」は著作物の利用が原則許容されています。ただし、2024年3月の文化審議会の報告では、「著作者の利益を不当に害する場合」は例外となる可能性が指摘されています。

海外: 米国ではNew York TimesがOpenAIを著作権侵害で提訴（2023年12月）するなど、訴訟が進行中です。

AIの出力側の問題

安全な利用ガイドライン

1. 商用利用: 必ず有料プランで生成。利用規約を確認
2. 画像生成: 特定のアーティスト名やキャラクター名をプロンプトに使わない
3. コンテンツ公開時: AI生成であることを明記することを推奨
4. 社内利用: 社内ガイドラインを策定（後述）

リスク3: 情報漏洩

入力データの扱い

ChatGPTに入力したデータは、設定によってはOpenAIのモデル改善に使用される可能性があります。

設定方法: 設定 → データ制御 → 「モデルの改善」→ OFF

入力してはいけない情報

Samsung事件

2023年4月、Samsung Electronicsの従業員がChatGPTに半導体の機密コードを入力し、社内で問題になったと報道されました（Bloomberg, 2023年）。この事件を受け、Samsungは社内でのChatGPT使用を一時禁止しました。

安全に使うための4つのルール

1. 個人情報・機密情報は入力しない（匿名化・マスキングしてから入力）
2. データ学習設定をOFFにする（無料/Plusプランの場合）
3. Team/Enterpriseプランを使用する（企業利用の場合）
4. 社内ガイドラインを策定する

社内AI利用ガイドラインの策定

企業でAIを安全に活用するには、ガイドラインが必要です。

ガイドラインに含めるべき項目

1. 利用可能なAIサービスの一覧
2. 入力禁止情報の定義
3. 出力の取り扱い（著作権、正確性の確認義務）
4. 承認プロセス（外部公開するAI生成物の承認フロー）
5. インシデント対応（誤って機密情報を入力した場合の手順）
6. 教育・研修の実施計画

ChatGPTに社内ガイドラインを作成してもらう

あなたは情報セキュリティの専門家です。
従業員100名のIT企業向けに、生成AI利用ガイドラインの
ドラフトを作成してください。

含めるべき項目:
- 利用可能なサービス
- 入力禁止情報の定義（具体例付き）
- 出力物の取り扱い
- インシデント対応手順
- 違反時の措置

参考: 経済産業省「AI事業者ガイドライン」(2024年)

その他の倫理的考慮

バイアス（偏り）

AIは学習データに含まれるバイアスを反映します。性別、人種、地域に関する偏った出力がないか注意してください。

対策: 「この回答にバイアスがないか確認してください」と追加指示

雇用への影響

世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2024」によると、AIにより2030年までに8,500万の雇用が置換される一方、9,700万の新しい雇用が創出されると予測されています。AIに「仕事を奪われる」のではなく、「AIを使える人」と「使えない人」の間で格差が生まれます。

過度な依存

AIに頼りすぎると、自分の思考力・判断力が低下するリスクがあります。AIは「思考のパートナー」であり「思考の代替」ではありません。

実践ワーク: リスク対応シミュレーション

以下のシナリオに対して、適切な対応を考えてください:

1. シナリオA: 部下がChatGPTに顧客リスト（500名分）を入力して分析させている
2. シナリオB: AIが生成した報告書の中に、実在しない調査データが含まれていた
3. シナリオC: 競合他社がAI生成の広告コピーを使っており、自社の過去のコピーと酷似している
4. シナリオD: 新入社員が「AIがあるから議事録は不要」と主張している

各シナリオで「何が問題か」「どう対応すべきか」「再発防止策は何か」を考えてください。

まとめと次回の準備

今回のポイント: - ハルシネーション: AIは事実確認しない。重要な情報は必ず裏取り - 著作権: AI生成物の権利は議論中。商用利用は利用規約を確認 - 情報漏洩: 機密情報はAIに入力しない。データ学習設定をOFFに - 社内ガイドラインの策定が企業のAI活用の第一歩

次回（最終回）: これまでの全スキルを統合して、AIを使った業務改善プロジェクトに取り組みます。

参考文献: - 文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月） - 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」（2024年4月） - World Economic Forum "Future of Jobs Report 2024" - Bloomberg "Samsung Bans Staff's AI Use After Spotting ChatGPT Data Leak" (2023)

総合演習 — AIを使った業務改善プロジェクト

この講座で学んだスキルの全体像

9つの講義を通じて、生成AIの基礎から実践までを学びました。最終回では、それらを統合して実際の業務改善プロジェクトに取り組みます。

演習の概要

架空の企業「CLAN商事株式会社」（従業員200名、年商50億円の中堅商社）のマーケティング部に所属していると仮定します。

ミッション: AIを活用して、部門の業務効率を改善する提案書を作成する

成果物

1. 業務改善提案書（Word/PDF形式、A4で3-5ページ）
2. 効率化テンプレート集（プロンプトテンプレート5つ以上）
3. プレゼン用ビジュアル（画像2枚以上）
4. 社内AI利用ガイドライン（概要版）

Phase 1: 現状分析（15分）

マーケティング部の業務リスト

以下がCLAN商事マーケティング部の主な業務です:

ChatGPTに分析を依頼

あなたは業務改善コンサルタントです。
以下のマーケティング部の業務リストを分析し、
AI（ChatGPT）で効率化できる業務を特定してください。

[業務リストを貼り付け]

各業務について以下を評価してください:
1. AI活用の適合度（高/中/低）
2. 予想される時間削減率（%）
3. 具体的な活用方法（1行で）
4. 導入の難易度（簡単/普通/難しい）

優先度の高い順に並べてください。

Phase 2: テンプレート作成（20分）

Phase 1で特定した高優先度業務のプロンプトテンプレートを作成します。

テンプレート1: 週次レポート

以下のデータから週次売上レポートを作成してください。

【データ】
{CSVまたは表形式で売上データを貼り付け}

【レポート構成】
1. サマリー（全体売上、前週比、目標達成率）
2. 商品カテゴリ別の売上（表）
3. 特筆事項（前週比10%以上の変動があった項目）
4. 来週の注目ポイント

【文体】社内報告書、簡潔明瞭

テンプレート2: メルマガ作成

以下の条件でメルマガの文面を作成してください。

【テーマ】{テーマ}
【ターゲット】{既存顧客/見込み客}
【CTAの目的】{資料ダウンロード/セミナー参加/問い合わせ}
【トーン】{親しみやすい/プロフェッショナル}
【長さ】本文500文字以内
【含めるべき情報】
- {情報1}
- {情報2}
- {情報3}

件名の候補を3つ、本文を1つ作成してください。

テンプレート3: 競合分析

あなたは市場調査アナリストです。
以下の情報を基に、競合分析レポートを作成してください。

【自社】{自社の概要}
【競合】
- {競合A}: {特徴}
- {競合B}: {特徴}
- {競合C}: {特徴}

出力:
1. ポジショニングマップ（テキストで表現）
2. 各社の強み・弱み比較表
3. 自社が取るべき差別化戦略（3案）

テンプレート4: SNS投稿

以下の条件でSNS投稿文を作成してください。

【プラットフォーム】{X(Twitter)/Instagram/LinkedIn}
【投稿の目的】{認知拡大/エンゲージメント/リード獲得}
【テーマ】{テーマ}
【ブランドトーン】{親しみやすい/権威的/ユーモア}
【文字数制限】{制限}
【ハッシュタグ】{5個以内で提案}

バリエーション3案を作成してください。

テンプレート5: アンケート分析

以下のアンケート自由回答データを分析してください。

【調査概要】
- テーマ: {テーマ}
- 回答者: {属性}
- 有効回答数: {N}

【回答データ】
{回答リスト}

分析:
1. 主要テーマの抽出（頻度順、上位5つ）
2. ポジティブ/ネガティブの分類
3. 代表的な回答の引用（各テーマ1-2件）
4. 改善アクションの提案（3つ）

Phase 3: 提案書の作成（20分）

ChatGPTに提案書の構成を依頼

あなたはAI導入コンサルタントです。
中堅商社のマーケティング部（10名）向けに、
生成AI活用の業務改善提案書を作成してください。

含める内容:
1. エグゼクティブサマリー
2. 現状の課題（時間の使い方の非効率性）
3. AI活用の提案（優先度別に5つの施策）
4. 各施策の詳細（現状→改善後、時間削減効果、必要なツール）
5. 導入スケジュール（3ヶ月計画）
6. 費用対効果（ROI）
7. リスクと対策
8. 社内AI利用ガイドライン（概要）

数値は以下を参考に:
- 部門の人件費: 平均月額50万円/人 × 10名
- ChatGPT Team: $25/人/月（約3,750円）× 10名 = 37,500円/月
- 時間削減により月間XX時間を他の高付加価値業務に振り替え

各セクションを段階的に作成

構成の承認後、各セクションを順に生成:

上記の構成に基づいて、セクション1「エグゼクティブサマリー」を
作成してください。経営層が30秒で要点を把握できるようにしてください。

Phase 4: ビジュアル作成（10分）

提案書用のイラスト

DALL-E 3で以下を生成:

「AI活用による業務改善のビフォーアフター」を表す
ビジネスイラスト。

左側: 書類の山に埋もれたオフィスワーカー（暗い色調）
右側: AIアシスタントと協力してスマートに働くワーカー（明るい色調）
スタイル: フラットデザイン、モダン、コーポレートカラー（青系）
レイアウト: 横長（16:9）

Phase 5: ガイドライン作成（10分）

CLAN商事マーケティング部向けの生成AI利用ガイドライン（概要版）を
A4で1枚にまとめてください。

含める項目:
1. 利用可能なサービス（ChatGPT Team推奨）
2. OK/NGの具体例
3. 入力禁止情報のリスト
4. 出力物の取り扱い（事実確認の義務、著作権）
5. 困ったときの相談先

完成チェックリスト

この講座の振り返りと次のステップ

学んだこと

知識: - 生成AIの仕組みと限界（ハルシネーション、著作権、情報漏洩） - プロンプトエンジニアリングの基本原則（5要素、フューショット、CoT）

スキル: - 業務別のプロンプトテンプレート作成 - ChatGPTを使った文章作成、要約、翻訳、分析、画像生成 - AIと協働するワークフローの設計

マインドセット: - AIは「下書き作成者」であり「最終判断者」ではない - 「AI × 人間」の掛け算で最大の成果を出す

さらに学びたい方へ

最後に

生成AIは「道具」です。包丁が料理人の腕前で結果が変わるように、AIもユーザーのスキルで出力が変わります。この講座で学んだプロンプト技術と安全な利用方法を武器に、明日から1つでも業務にAIを取り入れてみてください。

「AIを使わない」リスクは、「AIを使う」リスクよりも大きい — これがAI時代の新しい常識です。

参考文献: - OpenAI「Prompt engineering guide」（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering） - 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」（2024年4月） - World Economic Forum "Future of Jobs Report 2024" - 堀正岳『ChatGPT仕事術大全』（ダイヤモンド社、2024年） - 我妻幸長『ChatGPT API & プロンプトエンジニアリング入門』（SBクリエイティブ、2024年）