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研修スライド #01

Chapter 01 · AI Basics

AI、はじめの一歩。
— 基本のキ、ぜんぶ。

ChatGPT も Claude も Gemini も、まずは「土台」を理解すればどれを使っても怖くない。
90分で、AI と一緒に働ける人になります。

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イントロダクション

本日のゴール

研修が終わるころに、
あなたができるようになること。

1

AIを「自分の言葉」で説明できる

同僚に「ねぇ、AIってつまり何？」と聞かれて、3行で答えられる。

2

主要サービスの違いがわかる

ChatGPT / Claude / Gemini を、用途で使い分けできる。

3

明日の業務で1つ使える

議事録要約・文章校正など、今日学んだ技を即実践できる。

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アジェンダ

本日の流れ

6つの章で、AI を「腹落ち」させる。

01
AIってなに？
15分・正体を3つの「街のたとえ」で理解
02
主要AIサービスの全体像
15分・ChatGPT / Claude / Gemini と専門ツール
03
AIの仕組み（やさしく）
15分・LLM・トークン・確率・記憶の話

04
うまく付き合う5つのコツ
15分・プロンプトの黄金ルールを Before/After で
05
業務での使い方
15分・議事録・文章校正・リサーチ・分析
06
リスクと注意点
10分・機密・ハルシネーション・著作権

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Chapter 01

01

CHAPTER 01

AIってなに？

— 「賢いやつ」の正体を、3つの街角でつかむ。

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1-1 結論

結論から

AI とは、
「過去のパターン」から
「次の答え」を確率で当てる機械です。

📚

1. 大量のデータを学ぶ

本・Web・コードを 数兆語 読み込んでパターンを獲得する。

🎲

2. 確率で次を予測する

「おはよう」の次に来やすい言葉は「ございます」90%… のように選ぶ。

💬

3. それっぽく返す

あたかも考えているように見えるが、意味を理解しているわけではない。

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1-2 AIの大分類

分類

AI の世界には「3つの世代」がある。

世代	得意なこと	身近な例	登場時期
第1世代ルールベースAI	決められたルールに沿って判定	スパムフィルタ、自動販売機、ATM	1960年代〜
第2世代機械学習AI	過去データから「分類」「予測」	顔認証、レコメンド、需要予測	2010年代〜
第3世代生成AI（今ココ）	文章・画像・コードを新しく作る	ChatGPT / Claude / Midjourney	2022年〜

💡 ここがポイント

本研修で扱うのは「第3世代 = 生成AI」。2022年11月の ChatGPT 登場以降、世界が変わった。

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1-3 街でたとえる

アナロジー

3つのAIを「街角」に住まわせる。

🚉

① 駅の自動改札

第1世代 = ルールベース

「ICにこの金額があれば通す」と白黒で判定。融通は利かないが、ぜったい裏切らない。

🏪

② コンビニのレジ

第2世代 = 機械学習

「この時間によく売れるのはおにぎり」と過去から学んで補充を提案。傾向を読む。

🏛

③ 役所の優しい窓口

第3世代 = 生成AI（今）

あいまいな質問にも「文章で」答えてくれる。たまに間違えるが、相談相手として優秀。

— 同じ「AI」でも、性格と得意分野はぜんぜん違う。本研修は ③ の話です。

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1-4 得意/不得意

できる/できない

生成AIの「得意」と「苦手」を、最初に正しく覚える。

✓ めちゃくちゃ得意

長文の要約（議事録・論文・レポート）
翻訳（業界用語含む、文脈をつかむ）
たたき台の下書き（メール・企画書・台本）
コードの生成・デバッグ
分類・抽出（カテゴリ分け、JSON化）
言い換え・リライト（トーン調整）

✕ 苦手・要注意

最新情報（学習カットオフ後のニュース）
正確な計算・統計（数字を雰囲気で出す）
固有名詞・出典（捏造する＝ハルシネーション）
文脈外のあなたの会社のこと
倫理・法律の最終判断
同じ質問で同じ答えを返すこと（確率なので揺れる）

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1-5 ハルシネーション

最重要キーワード

AIは「自信満々で嘘をつく」ことがある。

これを ハルシネーション (hallucination, 幻覚) と呼ぶ。AI が学習データになかったことを、もっともらしく作ってしまう現象。

🚨 こうやって出ます

「日本で5番目に高い山は常念岳です（実は赤石岳）」
「論文 “XXX et al., 2023”を参考に…」← その論文、存在しない

対策3つ

事実は人間が必ず確認（特に固有名詞・数字・引用）
出典を明示させる（「URL付きで答えて」と頼む）
「分からなければ分からないと言って」と最初に依頼

📌 覚えるなら一文で

AI は「賢い友達」ではなく「自信家のインターン」。最終チェックは必ず人間が。

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第1章まとめ

30秒で復習

第1章で持ち帰る3つのこと。

1

AI = 確率で次を当てる機械

意味を理解しているわけではない。だから、間違える。

2

第3世代 = 生成AI

2022年から世界を変えた、文章・画像・コードを「作る」AI。

3

嘘も混ざる前提で使う

ハルシネーションは仕様。最終チェックは人間の仕事。

🎯 1章のキー1フレーズ

「AIは自信家のインターン。任せていい仕事と、任せてはいけない仕事を見分けよう。」

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第1章理解度テスト

Chapter 01 · Quiz

第1章のおさらい — 3問でチェック

Q1生成AIは、AIの「何世代目」にあたる？

A第1世代（ルールベースAI）
B第2世代（機械学習AI）
C第3世代（生成AI）

Q2「ハルシネーション」とは、AIの何を指す？

AAIの動作が遅くなる現象
BAIが事実でないことを自信満々に言う現象
CAIが画像を生成する技術

Q3次のうち、AIに任せやすい仕事はどれ？

A未公開の社内最新人事の予測
B正確な税額の最終計算
C長文の要約・翻訳・たたき台作成

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Chapter 02

02

CHAPTER 02

主要AIサービスの
全体像

— ChatGPT、Claude、Gemini。それぞれの「役割」を1枚で。

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2-1 3大プレイヤー

業界マップ

覚えるのは3社でじゅうぶん。

OpenAI

アメリカ・2015年設立

ChatGPT の生みの親。世界で最もユーザー数が多い。
料金: 無料/Plus $20/Pro $200

とにかく汎用性が高い
画像生成（DALL·E）も同居

Anthropic

アメリカ・2021年設立

Claude を提供。元OpenAI幹部が安全性重視で立ち上げ。
料金: 無料/Pro $20/Max $100〜

長文・コード・推論が強い
Claude Code は別格

Google DeepMind

アメリカ・2010年設立

Gemini を提供。Google検索・Workspace と統合。
料金: 無料/Advanced $20/Ultra

マルチモーダル（画像・動画）が強い
Workspace と直結

この3つを押さえれば、業界の80%は理解できる。残りは特化型ツール。

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2-2 用途別おすすめ

使い分け

「この仕事には、これ」早見表。

やりたいこと	第1候補	第2候補	ひとこと
ふだんの調べもの・壁打ち	ChatGPT	Gemini	無料でも十分。Web検索ON推奨
長文の要約・分析	Claude	Gemini	20万トークンまで読める強み
コードを書く・直す	Claude Code	ChatGPT	ファイル操作まで一気通貫
画像を作る	Midjourney	Gemini Image / DALL·E	商用なら規約確認必須
動画を作る	Veo / Sora	Runway	2026年は動画AIの本命年
議事録・文字起こし	Notta / tl;dv	Whisper API	会議ツール直結が便利
スライド作成	Gamma	Tome	1分で骨子ができる
リサーチ深掘り	Perplexity	ChatGPT(検索)	出典付きで返してくれる

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2-3 モデル ≠ サービス

混乱ポイント

「モデル」と「サービス」は別もの。

🧠 モデル = エンジン

AI 本体。学習されたニューラルネットワーク。

例: GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3 Pro

🚗 サービス = 車

モデルを載せて使えるようにしたUI/アプリ。

例: ChatGPT(Web) / Claude.ai / Gemini App / API

覚えやすい例え

車のエンジン（モデル）が同じでも、
セダン・SUV・トラックとして違う形で売られる。

たとえば Claude Sonnet 4.7 というエンジンは:

Claude.ai（ブラウザ）
Claude Code（CLI）
API（自社サービスに組込）
Slack 連携 / Cursor / GitHub Copilot

…と、いろんな「車」に載せられる。

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2-4 料金の考え方

お金の話

料金は3パターンしかない。

🆓

① 無料

最新モデル使用回数に制限あり。
機能の一部だけ使える。

¥0

まずはここから。十分試せる。

💼

② 個人サブスク

月額固定。回数制限が緩和、
最新モデル＋全機能アクセス。

月 ¥3,000 〜 ¥30,000

ふだん使うなら断然これ。

⚙️

③ API（従量）

使った分だけ課金。
自社システムに組み込む時はこっち。

100万字あたり数百円〜

エンジニア・自動化向け。

💡 おすすめスタート構成

個人なら ChatGPT Plus（$20）+ Claude Pro（$20） の2刀流が王道。月¥6,000で世界トップのAIが両手にある。

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第2章まとめ

30秒で復習

第2章で持ち帰る3つのこと。

1

3社を覚えれば足りる

OpenAI / Anthropic / Google。残りは特化ツール。

2

用途で使い分け

調べもの→ChatGPT、長文→Claude、検索→Perplexity

3

個人は月¥6,000で十分

Plus + Pro の2刀流。仕事用は会社契約のEnterprise版を。

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第2章理解度テスト

Chapter 02 · Quiz

第2章のおさらい — 3問でチェック

Q1現在の生成AI業界で「3大プレイヤー」とされる企業はどれ？

AOpenAI / Anthropic / Google DeepMind
BMicrosoft / Amazon / Meta
CApple / Samsung / Xiaomi

Q220万トークンを超える長文の要約に最も向いているのは？

AChatGPT
BClaude
CGemini Nano

Q3「モデル」と「サービス」の違いは？

Aモデル＝エンジン、サービス＝それを載せた車
B両方とも同じもの。呼び方が違うだけ
Cモデルは無料、サービスは有料

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Chapter 03

03

CHAPTER 03

AI の仕組み
（やさしく）

— LLM・トークン・確率・記憶。なぜそう動くのかを15分で。

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3-1 LLM とは

用語①

LLM = ラージ・ランゲージ・モデル

直訳すると「大きな言語モデル」。大量のテキストを読み込んで、言葉のパターンを学んだAIのこと。

ChatGPT も Claude も Gemini も、その本体は LLM。
「ある単語のあとに、どの単語が来やすいか」を計算し続けることで、文章を生成している。

📌 覚えるなら

「LLM = ものすごく大量に本を読んだオウム」。意味は理解していないが、続きをすごく上手にしゃべれる。

# 内部でやっていること（イメージ）
入力: "おはよう"
   ↓
次に来る単語の確率:
  ございます  90%
  !          5%
  パパ        2%
  ...
   ↓
出力: "ございます"
   ↓
（もう一回繰り返し）
出力: "。"

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3-2 トークン

用語②

トークン = AIが扱う「単語の最小単位」

AIは文字を「文字単位」ではなく「トークン単位」で読む。英語は1単語≒1トークン、日本語は1〜2文字≒1トークン。

# 例: "I love sushi"
→ [I] [love] [sushi]
= 3 トークン

# 例: "私は寿司が好きです"
→ [私] [は] [寿司] [が] [好] [き] [です]
= 7 トークン

トークンを覚えると…

料金が読める（API は1Mトークン単位で課金）
制限が読める（コンテキスト=何トークンまで読めるか）
無駄が見える（不要な敬語・装飾でコストが膨らむ）

⚠️ 日本語はトークン2倍コスト

同じ意味でも英語の2倍くらいトークンを食う。長文要約は原文を要点抽出してから渡すとコスト半減。

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3-3 コンテキストウィンドウ

用語③

コンテキストウィンドウ = AIの「短期記憶」

一度のやりとりで AI が覚えていられる最大トークン数。これを超えると、最初の方を「忘れる」。

モデル	サイズ	本に換算
GPT-4o	128,000 tok	文庫本約2冊
Claude Opus 4.7	200,000 tok	文庫本約3冊
Gemini 2.5 Pro	1,000,000 tok	文庫本約15冊
Claude (1M context)	1,000,000 tok	文庫本約15冊

意味するところ

長い会話は古い部分を忘れる
論文・契約書は1つずつ渡す
大事な指示は毎回最初に書く

💡 ヒント

長すぎる会話は 「ここまでの要点をまとめて」 と区切ると賢さを保てる。

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3-4 同じ質問なのに答えが違う

よくある疑問

なぜ同じ質問で毎回違う答えが返るの？

答え: 確率で動いているから。

AIが「次の単語」を選ぶとき、1番確率が高いものだけを毎回選ぶわけではない。やや低い候補も混ぜて、人間っぽい揺らぎを作る。

この揺らぎを「Temperature（温度）」と呼ぶ。

0 に近い → 毎回同じ答え（事務処理向け）
1 前後 → 創造的、揺れる（ブレスト向け）

仕事への活かし方

業務	推奨
議事録要約	低め（事実重視）
翻訳	低め（揺れない）
キャッチコピー作成	高め（バリエーション欲しい）
新規企画ブレスト	高め
コード生成	低め（バグ防止）

※ Web版では設定できないが、概念として知っておくと「同じ答えが欲しい時は別アプローチを取ろう」と判断できる。

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3-5 学習カットオフ

よくある罠

AI は「ある時点まで」の知識しかない。

AI モデルには「学習カットオフ日」がある。それより後のニュース・人事・データは知らない。

例えば「GPT-5の学習データは 2025年4月まで」のような形。カットオフ後の出来事を聞くと、自信満々で間違える。

⚠️ 必ずやること

最新情報を聞く時は 「Web検索ON」 にする / Perplexity を使う / 自分で URL を渡す。

解決策の使い分け

Web検索ON: ChatGPT / Gemini / Claude すべて対応
Perplexity: 出典URL付きで返してくれる
RAG: 自社データを渡して読ませる（後の章で）
URL貼り付け: 「このページを要約して」

→ つまり、「最新情報を扱う」=「外部ツールと組み合わせる」のが正解。

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第3章まとめ

30秒で復習

仕組みを知ると使い方が変わる。

1

確率で動く

同じ答えが欲しいなら設定で固定、創造的なら揺らす。

2

記憶には限度

長文は要約しながら渡す。重要指示は毎回先頭に。

3

知識には期限

最新情報は外部ツール/Web検索/Perplexityで補う。

🎯 3章のキー1フレーズ

「AIは“賢いオウム”。仕組みを知って、向く仕事だけ任せる。」

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第3章理解度テスト

Chapter 03 · Quiz

第3章のおさらい — 3問でチェック

Q1LLM（Large Language Model）の正体は？

A人間そっくりの意識を持ったAI
B大量のテキストから「次に来やすい単語」を学んだ統計モデル
Cルールが手書きされた巨大なIF文

Q2同じ質問に対してAIの答えが毎回少しずつ違う理由は？

AAIが疲れているから
B確率的に次の単語を選ぶため、ランダム性がある
Cサーバが毎回別の場所だから

Q3コンテキストウィンドウとは何？

AAIの応答速度の単位
BAIが一度に覚えられる情報量の上限（短期記憶）
CAIの月額料金プランの名前

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Chapter 04

04

CHAPTER 04

うまく付き合う
5つのコツ

— プロンプト = AIに仕事を頼む技術。Before/After で覚える。

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4-1 プロンプトとは

用語

プロンプト = AIへの「指示書」

AI への入力テキスト全部。精度の8割はプロンプトで決まる。同じAIでも、頼み方ひとつで結果が天と地ほど変わる。

✕ ダメなプロンプト

「マーケティングについて教えて」

→ 教科書みたいな一般論が返ってくる。
使えない。

✓ いいプロンプト

「私は中小企業のIT担当です。
30代経営者向けにSaaSを売る予算500万円のデジタル戦略を、施策3つ、KPI付きで提案して」

→ 自社で使えるレベルの提案が返る。

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4-2 黄金の5原則

プロンプト技術

これだけ覚えれば仕事になる5つ。

1

役割を与える

「あなたは○○のプロです」と最初に伝える。

2

背景・前提を渡す

業界・規模・自分の立場を1〜2行で説明する。

3

出力形式を指定する

箇条書き・表・JSON・文字数 etc.

4

例を見せる（Few-shot）

「こんな感じで作って」と1〜2個サンプルを渡す。

5

制約を明示する

「専門用語は使わない」「中学生でもわかる言葉で」など。

+α 反復する

1発で完璧を目指さない。ダメ出し前提で会話する。

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4-3 Before/After

実例

同じ仕事、依頼の仕方で10倍変わる。

業務: 新サービスのキャッチコピーを考えたい

BEFORE

「うちの会計SaaSのキャッチコピーを考えて」

結果: 「未来を、変える会計。」みたいな当たり障りない案が10個。どれも使えない。

→

AFTER

あなたはB2B SaaSのコピーライターです。
商品: 中小企業向け会計SaaS（月¥3,000）
ターゲット: 経理初心者の20-30代
競合: freee, MoneyForward
差別化: AIが仕訳を自動提案
--
感情に刺さる15字以内のキャッチを
5パターン+理由付きで提案して。

結果: 「仕訳、AIが言うので。」など、即使える案が複数。

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4-4 万能テンプレ

これだけコピペ

明日から使える万能プロンプトテンプレ。

# 役割
あなたは [業界] の [肩書き] です。

# 背景
私は [自分の立場] で、[現在の状況] を抱えています。

# 依頼
[やってほしいこと] をお願いします。

# 制約
- [出力形式: 表 / 箇条書き / JSON など]
- [文字数 / トーン / NG事項]
- 不明点があれば質問してください。

# 参考データ
[必要なら情報を貼付]

— このテンプレを覚えるだけで、「使えないAI」が「使えるAI」に変わる。

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第4章まとめ

30秒で復習

プロンプトの勝ちパターン。

1

役割と背景を渡す

「あなたは〇〇」「私は〇〇」の2行から始める。

2

形式と制約を指定

表/箇条書き/文字数/NG事項を明示。

3

反復で磨く

1発勝負しない。「もっと〇〇に」で対話的に育てる。

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第4章理解度テスト

Chapter 04 · Quiz

第4章のおさらい — 3問でチェック

Q1良いプロンプトの「最初」に書くべきはどれ？

A「お願いします」という挨拶
Bあなたは○○のプロです、という役割設定
C予算と納期

Q2AIに依頼するとき、1発で完璧を目指すべき？

AYes、最初から完璧なプロンプトを書く
BNo、対話的に「もっと○○に」と反復で磨く
C1発でダメなら別のAIを試す

Q3出力形式（表・JSON・文字数など）を指定すべき？

AYes、必ず指定する
BNo、AIに自由に任せる方が良い
C気分次第で

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Chapter 05

05

CHAPTER 05

業務での使い方

— 議事録・文章校正・リサーチ・分析。明日から使える4つ。

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5-1 議事録自動化

ユースケース 1

① 議事録を5分で完成させる。

3ステップ

STEP 1

会議を録音
Notta / tl;dv / Zoom録画

→

STEP 2

文字起こし
多くのツールが自動で対応

→

STEP 3

AIに整形依頼
下記のプロンプト

# 議事録整形プロンプト
以下の文字起こしを、社内議事録形式に整形してください。

## 構成
- 会議名・日時
- 参加者
- 議題
- 決定事項（3つまで）
- ToDo（担当・期限・タスク）
- 次回までに

## 文字起こし
[ここに貼る]

導入効果

90%

作業時間削減

100%

抜け漏れ解消

1時間の会議の議事録 = 30分→3分。
月20会議で 9時間/月の削減。

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5-2 文章校正

ユースケース 2

② 文章を「いい感じ」に磨く。

使えるシーン

提案書・営業メールの推敲
社外プレゼン資料の表現チェック
SNS投稿の最適化
多言語化（英訳・中訳）
難解な文章を「中学生にもわかる」に

# 校正プロンプト例
以下の文章を [ターゲット] 向けに、
[トーン]のトーンで書き直してください。

## 修正観点
- 冗長な表現を簡潔に
- 専門用語は補足を入れる
- 結論ファースト
- 読み手のメリットを最初に

## 元文章
[ここに貼る]

## 出力
- 修正版
- 主な変更点（3つ）

💡 プロのコツ

「3パターン提案して、それぞれの違いを説明して」と頼むと選べる選択肢になる。1案だけ受け取らないこと。

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5-3 リサーチ

ユースケース 3

③ 半日かかる調べものを15分で。

ツール	得意	料金
Perplexity	出典付き高速調査	無料/Pro $20
ChatGPT (Web検索)	会話的に深掘り	Plus $20
Deep Research	20-30分かけて精査	ChatGPT/Gemini Pro
NotebookLM	自分の資料を分析	無料

リサーチ用テンプレ

# リサーチプロンプト
[テーマ] について調べてください。

## 出力構成
1. 概要（3行）
2. 主要プレイヤー(5社)+特徴
3. 市場規模・成長率（出典付き）
4. 国内事例3つ
5. 想定リスク
6. 参考URL（公式・1次情報優先）

## 制約
- 2024年以降の情報を優先
- 推測は明示する
- 情報がない場合「不明」と書く

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5-4 データ分析

ユースケース 4

④ Excel/CSVを投げるだけで分析。

ChatGPT / Claude にCSVファイルをドラッグ&ドロップ → AI が自動で:

列の意味を理解
異常値・欠損を検出
ピボット集計
傾向分析・グラフ化
「次の打ち手」を提案

⚠️ 個人情報は除外

顧客名・電話番号などは事前にマスクしてから渡す。Enterprise版以外は学習に使われる可能性あり。

# 分析プロンプト
添付のCSVは [何のデータか] です。

以下を分析してください:

1. データの概要（行数・列数・期間）
2. 異常値や欠損の有無
3. 主要KPIの推移
4. 注目すべき変化（前月比10%以上）
5. 想定要因（仮説3つ）
6. 次の打ち手提案（優先度付き）

可能ならグラフも生成してください。

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第5章まとめ

30秒で復習

明日から1個だけ実践しよう。

📝

議事録

録音→AIで5分

✍️

校正

3パターン出して比較

🔍

リサーチ

Perplexityで出典付き

📊

分析

CSVを投げるだけ

🎯 5章のキー1フレーズ

「全部やろうとしない。ひとつだけ、毎日使う。それが定着への最短ルート。」

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第5章理解度テスト

Chapter 05 · Quiz

第5章のおさらい — 3問でチェック

Q11時間の会議の議事録を最速で作る方法は？

A手書きで一語一句記録する
B録音→文字起こしツール→AIで整形（5分）
Cあとで参加者にメールで聞く

Q2出典付きで信頼性の高いリサーチをしたいときに最適なAIは？

AChatGPT（無料版・検索OFF）
BPerplexity
CMidjourney

Q3顧客データのCSVをAIで分析する前に、必ずすべきことは？

Aファイルを.xlsxに変換する
B個人情報（氏名・電話・メール等）をマスクする
CAIに「秘密です」と伝える

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Chapter 06

06

CHAPTER 06

リスクと注意点

— ここを知らないと、便利が一気に「事故」に変わる。

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6-1 機密の取扱

最重要

「入れてはいけないもの」を覚える。

⛔ 入れてはいけない

顧客個人情報（氏名・連絡先・購買履歴）
社外秘の経営計画・人事評価・財務データ
取引先と締結したNDA対象資料
未公開のソースコード（特にベンダーNDA下）
パスワード・APIキー・トークン
マイナンバー・健康情報・免許番号

✅ 入れてOK

公開情報（プレスリリース、IR資料）
匿名化済みの社内資料
自分が書いた業務メモ・議事録
一般的な技術質問・調べもの
社外公開予定の文章ドラフト

🚨 サービスごとに学習ポリシーが違う

無料版・個人 Plus → 学習に使われる可能性あり。Enterprise / API → 学習に使われない。会社で使うなら必ず Enterprise プランで。

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6-2 著作権・法律

法律

AI 生成物の3つの落とし穴。

落とし穴	状況	対策
① 学習データの著作権	「画風が似すぎる」と権利者からクレーム	有名作家風プロンプトは避ける、商用前にチェック
② 生成物の権利	AIが作った画像、誰のもの？（国により判断分かれる）	商用利用規約を必ず確認、必要なら有償版で利用
③ 商標との類似	AIが既存ロゴに似たものを生成	商標出願前に類似商標検索を必ず実施

⚠️ 押さえる法律

① 個人情報保護法（改正2024.4） / ② 著作権法（30条の4・47条の5）/ ③ 不正競争防止法（営業秘密）/ ④ AI事業者ガイドライン（経産省・総務省）/ ⑤ EU AI Act（EU市民にサービス提供時）

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6-3 社内ガイドライン

職場のルール

明日から守る5原則（社内配布OK）。

1

承認済みツールしか使わない

会社が許可した AI のみ。シャドーAIは禁止。

2

個人情報・機密は入れない

判断に迷ったら情シスに確認。

3

ファクトチェックは人間

固有名詞・数字・引用は必ず検証。

4

外部公開前に上長レビュー

社外送信メール・SNS投稿・資料すべて。

5

違反は24時間以内に申告

事故が起きた時のエスカレーション先を明確に。

+α 月1回の事例共有会

うまくいったケース・ヒヤリハットを共有して全員で学ぶ。

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第6章まとめ

30秒で復習

便利と事故は紙一重。

1

機密データは入れない

個人情報・財務・APIキー・NDA対象。

2

ハルシネーション前提

固有名詞・数字・引用は必ず人間が検証。

3

会社のルールに従う

承認ツールのみ・上長レビュー・違反は即申告。

🎯 6章のキー1フレーズ

「AIは“便利な道具”、“魔法の杖”ではない。最後はあなたの責任で世に出す。」

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第6章理解度テスト

Chapter 06 · Quiz

第6章のおさらい — 3問でチェック

Q1AIに入れていいデータはどれ？

A顧客の個人情報・契約書
B公開済みのプレスリリース・IR資料
CAPIキーやパスワード

Q2「AIに学習されない」契約があるのはどれ？

A無料のChatGPT・無料のGemini
BEnterprise版・API利用
CPlus / Pro個人プラン

Q3AI生成画像で起きる「著作権の落とし穴」はどれ？

A有名作家の画風そっくりに作って広告利用
B自分が撮った写真を素材として渡す
CAI生成物を社内ドキュメントの挿絵に使う

EA EMPLAY AI ACADEMY

クロージング

アクションプラン

明日からの90日、こう動こう。

WEEK 1-2

触ってみる

ChatGPT / Claude を会社契約で開設。毎日1個の業務で使ってみる。

→

WEEK 3-6

テンプレ化する

議事録/校正/リサーチを自分用テンプレ化。チームメンバー1人を巻き込む。

→

WEEK 7-12

広げる

部署内勉強会で事例共有、社内 FAQ を整備、Module 2-10 で発展へ。

📚 次に学ぶおすすめ Module

Module 2: AI応用（主要ツールの深掘り）→ Module 3: Claude Code 基礎 → Module 9: AIガバナンス → Module 10: 業種別ケーススタディ

EA EMPLAY AI ACADEMY

END

THANK YOU

AI と一緒に、
いい仕事を。

90分お疲れさまでした。
AIは「使う・使わない」で人生が分かれる時代になりました。
今日学んだ5原則と4ユースケース、明日ひとつだけ試してみてください。
— それが、あなたのAI元年です。

📚 ダッシュボードへ ▶︎ Module 2: AI応用 💬 質疑応答 / 30分

AI、はじめの一歩。— 基本のキ、ぜんぶ。

研修が終わるころに、あなたができるようになること。

AIを「自分の言葉」で説明できる

主要サービスの違いがわかる

明日の業務で1つ使える

6つの章で、AI を「腹落ち」させる。

AIってなに？

主要AIサービスの全体像

AIの仕組み（やさしく）

うまく付き合う5つのコツ

業務での使い方

リスクと注意点

AIってなに？

AI とは、「過去のパターン」から「次の答え」を確率で当てる機械です。

1. 大量のデータを学ぶ

2. 確率で次を予測する

3. それっぽく返す

AI の世界には「3つの世代」がある。

3つのAIを「街角」に住まわせる。

① 駅の自動改札

② コンビニのレジ

③ 役所の優しい窓口

生成AIの「得意」と「苦手」を、最初に正しく覚える。

✓ めちゃくちゃ得意

✕ 苦手・要注意

AIは「自信満々で嘘をつく」ことがある。

対策3つ

第1章で持ち帰る3つのこと。

AI = 確率で次を当てる機械

第3世代 = 生成AI

嘘も混ざる前提で使う

第1章のおさらい — 3問でチェック

主要AIサービスの全体像

覚えるのは3社でじゅうぶん。

OpenAI

Anthropic

Google DeepMind

「この仕事には、これ」早見表。

「モデル」と「サービス」は別もの。

🧠 モデル = エンジン

🚗 サービス = 車

覚えやすい例え

料金は3パターンしかない。

① 無料

② 個人サブスク

③ API（従量）

第2章で持ち帰る3つのこと。

3社を覚えれば足りる

用途で使い分け

個人は月¥6,000で十分

第2章のおさらい — 3問でチェック

AI の仕組み（やさしく）

LLM = ラージ・ランゲージ・モデル

トークン = AIが扱う「単語の最小単位」

トークンを覚えると…

コンテキストウィンドウ = AIの「短期記憶」

意味するところ

なぜ同じ質問で毎回違う答えが返るの？

仕事への活かし方

AI は「ある時点まで」の知識しかない。

解決策の使い分け

仕組みを知ると使い方が変わる。

確率で動く

記憶には限度

知識には期限

第3章のおさらい — 3問でチェック

うまく付き合う5つのコツ

プロンプト = AIへの「指示書」

✕ ダメなプロンプト

✓ いいプロンプト

これだけ覚えれば仕事になる5つ。

役割を与える

背景・前提を渡す

出力形式を指定する

例を見せる（Few-shot）

制約を明示する

+α 反復する

同じ仕事、依頼の仕方で10倍変わる。

BEFORE

AFTER

AI、はじめの一歩。
— 基本のキ、ぜんぶ。

研修が終わるころに、
あなたができるようになること。

AI とは、
「過去のパターン」から
「次の答え」を確率で当てる機械です。

主要AIサービスの
全体像

AI の仕組み
（やさしく）

うまく付き合う
5つのコツ

AI と一緒に、
いい仕事を。