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生成AIコース【基本講座】

カテゴリ: 生成AI

コースについて

この講座は、ChatGPTをはじめとする生成AIの「基本構造」と「正しい活用法」を体系的に学ぶ入門プログラムです。
AIの仕組みや限界を理解し、実務に活かすための基礎を身につけることで、単なるツール利用から「戦略的な活用」へと進化します。
全10章を通じて、AIを「魔法の黒箱」ではなく「信頼できる道具」として扱うための思考力とスキルを養います。

コースコンテンツ

はじめに
生成AIについて、研修の全体像、受講時の心構え

はじめに

39:39

1章　生成AIの仕組み①：LLMの基本
単語予測の仕組み、確率モデルの直感的理解

2章　生成AIの仕組み②：Transformerの役割
注意機構と学習プロセスの基礎

3章　生成AIの可能性：事例紹介
海外・国内の代表的ビジネス事例

4章　生成AIの限界と誤解
過大期待を避けるための整理

5章　活用分野①：テキスト生成
レポート、要約、メール文の事例

6章　活用分野②：画像・音声・動画
クリエイティブ生成の強みと注意点

7章　プロンプト基礎①：構造とパターン
指示文の基本型とシンプルな入力練習

8章　プロンプト基礎②：工夫とコツ
出力の比較、良い例・悪い例

9章　リスク理解①：情報漏洩と著作権
実際の事例をもとにした注意喚起

10章　リスク理解②：誤情報とガイドライン
社内利用ルール策定のポイント

まとめ
基本編のまとめ

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コースについて

コースの目的

コースコンテンツ

はじめに 生成AIについて、研修の全体像、受講時の心構え

はじめに

1章 生成AIの仕組み①：LLMの基本 単語予測の仕組み、確率モデルの直感的理解

1-1 n-gramモデルとLLMの違い

1-2 次の単語を予測する考え方

1-3 短文を入力して補完

1-4 自然さの理由

2章 生成AIの仕組み②：Transformerの役割 注意機構と学習プロセスの基礎

2-1 Self-Attentionの仕組み

2-2 Transformer導入前後の精度比較

2-3 文脈保持の仕組み

2-4 長文入力の強み

3章 生成AIの可能性：事例紹介 海外・国内の代表的ビジネス事例

3-1 国内の事例

3-2 海外の事例

3-3 成功事例と失敗事例の比較

3-4 自社で生成AIをどう適用していくか

4章 生成AIの限界と誤解 過大期待を避けるための整理

4-1 生成AIは「万能ではない」

4-2 ハルシネーション（幻惑）

4-3 利用時の期待値を整理

5章 活用分野①：テキスト生成 レポート、要約、メール文の事例

5-1 要約に活用する

5-2 翻訳に活用する

5-3 メール作成に活用する

5-4 指示を変えた出力の違い

5-5 人による補足の重要性

6章 活用分野②：画像・音声・動画 クリエイティブ生成の強みと注意点

6-1 画像生成

6-2 音声生成

6-3 動画生成

6-4 人間の想像力との分担

6-5 強みと制限を整理

7章 プロンプト基礎①：構造とパターン 指示文の基本型とシンプルな入力練習

7-1 プロンプトの基本構造

7-2 プロンプトのポイント

7-3 良い/不十分なプロンプト比較

7-4 効果的な入力

8章 プロンプト基礎②：工夫とコツ 出力の比較、良い例・悪い例

8-1 明確な指示の重要性

8-2 具体的な条件設定と具体化

8-3 フォーマット指定の効果

8-4 トーン指定の効果

8-5 対話で精度を高める

8-6 参照例や文脈情報の活用

8-7 一貫性と制約条件の活用

9章 リスク理解①：情報漏洩と著作権 実際の事例をもとにした注意喚起

9-1 情報漏洩リスクの整理

9-2 著作権リスクと生成物の権利

9-3 倫理的リスクの整理

9-4 セキュリティリスクの整理

9-5 実際の企業トラブル例

10章 リスク理解②：誤情報とガイドライン 社内利用ルール策定のポイント

10-1 ハルシネーション事例と対策

10-2 誤情報リスクと対策

10-3 出力チェックリスト

10-4 ガイドラインの策定

10-5 安全な運用ルール

まとめ 基本編のまとめ

まとめ