| 開催日 | 2026年1月27日(火) |
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| 開催地 | Web |
講師 株式会社ウェブタイガー 代表取締役 田村 憲孝 氏
講師紹介
不動産営業職を経て2010年より広告代理店のSNSサポート部門の立ち上げに携わる。現在は独立し、ChatGPTをはじめとした生成AI活用サポートサービス、ソーシャルメディア・IT全般にわたるコンサルティングや各種WEB広告運用代行サービスを提供。米大手教育動画配信サービスLinkedInラーニングでAIやSNSのコースを担当。ITツールのブランディング・マーケティング活用方法に定評があり、大手企業や地方公共団体へのコンサルティング実績多数。全国各地で生成AIやSNSの有効活用について講演・研修活動も行っている。著書に、『３０分で達人になるFacebook』（青春文庫）、『はじめてのソーシャルメディア入門』（秀和システム）、『はじめてのクラウド・コンピューティング入門』（秀和システム）、『はじめてのGoogle入門』（秀和システム）、『世界一わかりやすいChatGPTマスター養成講座』（つた書房）など。京都医健専門学校・大妻女子大学OMA非常勤講師。
■専門・得意分野
生成AI業務活用サポート
ソーシャルメディア運用サポート ＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年1月27日(火) 13:00-17:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引
セミナーポイント 生成AIは、ChatGPT・Gemini・Copilot・Claudeなど各社が進化競争を続けており、最新モデルでは文書生成だけでなく、要約・校正・図表作成・レビューまでを支援できるようになっています。
技術部門や研究開発部門では、仕様書・報告書・設計資料などの作成に多くの時間が費やされていますが、生成AIを適切に活用することで、作成時間の短縮と品質の均一化を同時に実現することが可能です。
本講座では、生成AIを使った技術文書作成・レビュー・標準化の実践手法を紹介し、「人間とAIの協働による業務効率化」の具体的なアプローチを学びます。
■受講対象
研究・開発・製造・品質管理などの技術部門の担当者
マニュアル・報告書・設計書などを作成する技術系職員
AIを活用した文書業務効率化を推進したい管理職・リーダー
■受講後、習得できること
・生成AIに対して明確で再現性のあるプロンプトを作成する手法を習得できます。
・NotebookLMやGeminiを活用したリサーチ・要約・比較分析の方法を理解できます。
・技術文書の構成・専門用語・トーンの統一をAIで自動化する方法を学べます。
・CopilotやChatGPTによる品質チェック・誤情報検出・レビュー自動化を実践できます。
セミナー内容
1. 生成AIと技術文書作成の基礎
1.1. 技術文書における生成AIの位置づけ
1.2. ChatGPT／Gemini／Copilotの概要と得意分野
1.3. 生成AIを「共創パートナー」として使う考え方
1.4. AIに任せすぎないための原則（説明責任・倫理・著作権）
1.5. AIを使った構成案作成と下書き生成
1.6. 導入ワーク：自分の業務でAIが補助できる領域を見つける
2. AIツール活用と技術文書の構成設計
\ 2.1. 文書タイプ別AI活用方針（論文／マニュアル／報告書）
2.2. AIツールの選定と組み合わせ方
2.2.1. ChatGPT：構成・ドラフト生成
2.2.2. Gemini：調査・要約・比較分析
2.2.3. Copilot：テンプレート文書・定型業務
2.3. NotebookLMによる文献要約と比較分析
2.4. 論文・報告書の章立て作成（Copilot構成案生成）
2.5. 研究・調査レポートへのAIトレンド分析活用
2.6. 実践ワーク：AIを使った「目次設計」演習
3. 専門性・一貫性・視覚化の最適化
3.1. 専門用語の統一と表記ルールの自動化
3.1.1. 用語リスト自動抽出
3.1.2. 表記揺れチェックと統一案提案
3.2. 文体・トーンの統一（業界別・目的別書き換え）
3.3. カスタムGPTによる専門分野ごとの文体変換
3.4. 生成AIによる図表・インフォグラフィック生成
3.5. ChatGPT ＋ DALL•Eによる技術図面・構成図作成
3.6. 用語チェック・構成確認を同時に行うAIレビュー（応用プロンプトあり）
3.7. ワーク：自社技術資料をAIで「統一・視覚化」する
4. 品質管理と業務効率化の実践
4.1. AI生成文の品質評価と信頼性確保
4.1.1. 誤情報・ハルシネーションの検出ポイント
4.1.2. 出典付きプロンプト設計
4.2. AI監査とAIガイドラインへの対応
4.3. Copilotによるレビュー自動化と業務標準化
4.4. NotebookLMによる根拠付き要約・照合チェック
4.5. AIを活用した社内文書統合管理と再利用設計
4.6. ケーススタディ：AI導入による文書作成60％時間短縮事例
4.7. 将来展望：AIと人間のハイブリッドワークフロー
4.8. まとめと全体演習：「品質×効率×説明責任」を両立させる実践手法
5.Q＆A
