NotebookLMを教材基盤に、初学者から実務担当者まで実務に合わせて学べます。
本講座は、何万文字もの本文を最初から読ませるAI研修ではありません。短時間の動画・音声を入口に、概要資料、スライド、マインドマップ、教材chatbotを使いながら、必要な内容へたどり着けるラーニングシステムです。
本文を上から順に読ませるような非効率な真似はしません。教材を小さく解剖し、動画・音声・資料・教材chatbotを多層的に配置。通勤時間や隙間時間で概要をつかみ、必要な部分だけをピンポイントで深掘りできる動線を設計しています。
本文は読む前提ではありません。教材chatbotが回答するための根拠ソースであり、必要なときに確認する詳細資料です。だから、忙しい実務担当者から幹部層まで、自分の時間と理解度に合わせて学習を進められます。
通常1講座あたり数万文字に及ぶ膨大な実務資料を、約2,000文字ずつの単元に分割。それぞれに、2分前後の短時間動画や音声を入口として配置しました。通勤中などのわずかな隙間時間で、実務の骨組みを無理なく理解できます。
膨大なテキストを上から順に読み進める必要はありません。スライド、マインドマップ、概要資料をもとに、教材chatbotへピンポイントで質問すれば、その場で答えが返ってきます。知りたい情報だけをその場で引き出せるため、必要なところから理解を進められます。
「何が学べるの？」「言っている意味が分からない」。そんな素朴な質問でも、そのまま教材chatbotにぶつければ大丈夫です。受講者の理解度に合わせて、噛み砕いて案内してくれるため、わからないまま止まらず、24時間いつでも自分のペースで学習を進められます。
必要なのは、AIに整理させ、人間が判断し、組織で再現できるAI活用方法です。
生成AIを導入しても、プロンプトの「手本」を丸暗記するだけでは、現場の成果にはつながりません。AIは、魔法のように一発で完璧な答えを出す道具ではないからです。必要なのは、操作のテクニックではなく、自社の業務にどうAIを組み込んでいくかという、AI活用の進め方そのものです。
やるべきことは明確です。AIに、目的や論点、仕上げる水準を整理させ、たたき台を作成させます。そのうえで、人間が自社の基準に照らして、ズレや根拠の弱さを確認し、AIに修正すべき点を明示して、出力を軌道修正させます。さらに、自社の業務や運用に照らし合わせて、AIをどこに、どのように組み込むのかを判断します。この壁打ちと役割分担ができて初めて、AIは実務で使える状態になります。
そして一番の急所は、このプロセスが個人のセンスに依拠しがちだということです。AIへの指示の出し方や、人間がチェックする基準を、会社のルールとして仕組みに落とし込む。ここまで踏み込んで初めて、組織全体で成果を再現できるようになります。
人間がゼロからすべてを考えるのではなく、まずAIに目的、論点、必要な情報、仕上げる水準を整理させます。そのうえで、文章、資料、分析、企画などの最初のたたき台を作らせ、業務を進める出発点にします。
会社ごとに、仕事の進め方や大事にする基準は違います。だから、AIの答えが自社に合わないことはよくあります。答えが違うと感じたら、「なぜその答えになったのか」を確認する方法を学び、AIに修正させます。
プロンプトの使い方だけを学ぶと、AIをうまく使える社員と、使えない社員に分かれます。AIの答えを見る方法、ズレを見つける方法、AIに修正させる方法などをルール化して、誰が使っても一定の成果を出しやすくします。
AIの仕組みと特性を理解する入門編、AIに目的・前提・論点を整理させて実務へ活用する基礎編、自社の判断基準や業務手順へ最適化する応用編を用意しています。各講座はNotebookLMを教材基盤とし、導入段階や業務課題に合わせて必要な内容から継続的に学べます。
生成AIがどのように回答を作るのか、指示や前提によって出力がどのように変わるのかを理解します。文章作成、ロール設定、アイデア出しなどの基本活用を通じて、AIを万能な正解装置として過信せず、業務で適切に使うための基礎を整える講座です。
AIに目的、前提、論点、必要な情報を整理させ、文章、企画、分析、会議、商品開発などのたたき台を作らせます。そのうえで、人間がズレや不足、根拠の弱さを確認し、AIに修正させながら、実務で使える成果物へ仕上げる方法を学びます。
AIの出力を、自社の目的、制約、判断基準、業務範囲に合わせて最適化します。AIを使う業務、確認手順、役割分担、情報管理、最終判断の考え方を整理し、個人のスキルに依存しない、組織で再現できるAI活用の仕組みへ落とし込む講座です。
講座体系、料金、提供範囲に加え、NotebookLMを活用した自己学習環境、対象企業、導入後の学習イメージをまとめています。
FANDDFはペットフードの製品開発・設計を主力とし、2022年よりChatGPTを実務に導入してきました。
命に関わる食事の設計には、1ミリの曖昧さも許されません。原材料の出自、栄養バランス、製造工程、そして説明責任。すべてにおいて「不確かなもの」を排し、検証された前提と根拠だけでロジックを組み立てる──これが私たちの日常の実務です。
この、リスクを事前に潰す「検品・実務設計の思想」を、生成AIの領域へ応用したのが本講座です。
200回以上の法人向けAI研修を重ねて見えてきたのは、AIを配っても組織で進まない最大の原因は、技術ではなく「検品基準」の不在でした。
出力をそのまま業務に流さず、自社の目的・制約・判断基準に照らして精査・検証する。そのための再現可能な設計思想を、貴社の業務に落とし込める形で提供します。
運営者 藤崇一郎について見る
誤回答やハルシネーションへの不安、ChatGPTの社内利用ルール、AI出力の精査・検証手順など、御社の課題に合わせて必要な講座・進め方をご提案します。