生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践

本講座は、化学・機械・製薬メーカー等の研究開発部門において、生成AIを日常業務の効率化、生産性向上、情報収集、文書作成、ナレッジ活用に実践的に活用できるようになることを目的とする。 　単なる生成AIの概要説明にとどまらず、メール、報告書、議事録、市場調査、技術動向調査、論文・特許・競合情報の整理など、研究開発部門で頻出する業務を題材に、具体的なプロンプト設計、ツールの使い分け、アウトプットの検証方法、情報管理上の留意点を学ぶ。

• オリエンテーション:本日のゴールと生成AI活用の全体像
  • 講座の目的と到達目標の確認
  • 研究開発部門における生成AI活用の位置づけ
  • 本日の進め方、演習環境、注意事項の共有

1. 第1講 生成AIの基本理解:できること・できないこと・業務活用の考え方
   1. 生成AIの基本的な仕組み
   2. 生成AIが得意な業務、不向きな業務
   3. ハルシネーションと検証の重要性
   4. 研究開発業務で安全に使うための基本姿勢
2. 第2講 研究開発部門で使える生成AI活用領域
   1. メール、報告書、議事録作成への活用
   2. 市場調査、技術動向調査、競合調査への活用
   3. 論文、特許、技術資料の要約・整理
   4. 研究開発部門における業務効率化ユースケース
3. 第3講 プロンプト設計の基本:汎用回答から実務回答へ変える方法
   1. 良いプロンプトに必要な要素
   2. 目的、役割、条件、出力形式の指定方法
   3. 曖昧な依頼を実務レベルの指示に変える方法
   4. 研究開発業務を題材にしたプロンプト改善演習
4. 第4講 メール・報告書・議事録作成の効率化
   1. 依頼メール、回答メール、社内連絡文の作成
   2. 実験報告、調査報告、会議メモの構成整理
   3. 議事録の要約、論点整理、アクション項目化
   4. 受講者自身の業務文書を想定したミニ演習
5. 第5講 市場調査・技術動向調査・競合調査での活用
   1. 調査テーマの設定と問いの立て方
   2. 市場規模、顧客ニーズ、競合動向の整理
   3. 技術トレンド、論文、特許情報の要約・比較
   4. 調査結果をレポート形式にまとめる方法
6. 第6講 AIツールの使い分けと有料版・無料版の考え方
   1. ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM等の特徴
   2. 用途別のツール選定の考え方
   3. Google Workspaceとの組み合わせ活用
   4. 有料版・無料版を選ぶ際の判断基準
7. 第7講 研究開発部門におけるリスク管理と社内ルール
   1. 機密情報・個人情報の取り扱い
   2. 著作権、引用、社外情報利用時の注意点
   3. 生成AIの回答を鵜呑みにしない確認プロセス
   4. 部門内で定めるべき利用ルールの考え方
8. 質疑応答・まとめ:明日から使うための実践チェックリスト
   1. 本日の学びの振り返り
   2. 明日から使える実務活用チェックリスト
   3. 受講者からの質疑応答
   4. 継続活用に向けたアクション整理