生成AIは、単なる文章作成ツールではなく、調査、要約、資料作成、データ整理、問い合わせ対応、ナレッジ活用、システム連携までを横断して支援できる業務基盤になりつつあります。一方で、現場では「何を任せてよいのか分からない」「回答の正確性が不安」「社内情報を扱うリスクがある」「ツールが増えすぎて使い分けられない」といった課題も多く見られます。
　本セミナーでは、生成AIの基本と限界を押さえたうえで、技術者・研究者・製造部門の実務における“丸投げ”の考え方を、業務分解、プロンプト設計、AIエージェント、RAG、ノーコード自動化の観点から体系的に解説します。
　単発のプロンプト術にとどまらず、AIに任せる範囲、人が確認すべき判断、社内ルール、導入ロードマップまでを扱い、受講後すぐに自社業務へ適用できる実践知の習得を目指します。

1. 生成AIによる業務自動化の全体像
   1. 生成AI・LLMの基本的な仕組み
   2. 従来のAI、検索、RPAとの違い
   3. 技術者・研究者・製造部門で効果が出やすい業務
   4. “丸投げ”できる仕事/できない仕事の見極め
2. AIに任せるための業務分解と設計
   1. タスクを「入力・処理・判断・出力」に分ける
   2. 人が判断すべき領域とAIに任せる領域
   3. AI活用の対象業務を選ぶ優先順位づけ
   4. 業務フローをAI前提で再設計する考え方
3. 成果を安定させるプロンプト設計
   1. 役割、目的、前提条件、出力形式の指定
   2. 調査、要約、比較、レビュー、改善提案のプロンプト
   3. 失敗例から学ぶハルシネーション対策
   4. テンプレート化・チェックリスト化の進め方
4. 日常業務の自動化実践
   1. メール、議事録、報告書、FAQ作成の効率化
   2. 技術文書・論文・特許・規格情報の調査と要約
   3. Excel、CSV、表データの整理・分析補助
   4. PowerPoint・提案資料・社内説明資料の作成支援
5. 研究・開発・製造部門での活用例
   1. 実験計画、条件検討、結果整理への活用
   2. 不具合原因の仮説出しと対策案の整理
   3. 製造現場のナレッジ共有、教育資料作成
   4. 画像解析、IoT、ドローン等との連携可能性
6. AIエージェントとワークフロー自動化
   1. AIエージェントの基本概念と活用領域
   2. 複数ツールを連携させる業務自動化の考え方
   3. Dify、Make、Zapier、Power Automate等の活用イメージ
   4. 承認・確認を組み込んだ安全な自動化設計
7. RAG・社内ナレッジ活用の基礎
   1. RAGの仕組みと通常のチャットとの違い
   2. 社内文書、マニュアル、過去資料を活用する方法
   3. 検索精度を高める文書整理・メタデータ設計
   4. PoCで確認すべき評価項目
8. 企業利用におけるリスクとガバナンス
   1. 機密情報・個人情報の取り扱い
   2. 著作権、引用、生成物の確認ポイント
   3. 誤回答・偏り・過信を防ぐレビュー体制
   4. 社内ガイドラインと教育の進め方
9. 導入ロードマップと定着化
   1. 小さく始めるユースケース選定
   2. PoCから本番運用への進め方
   3. KPI、効果測定、費用対効果の考え方
   4. 現場に浸透させる教育・推進体制
10. まとめ・質疑応答
    1. 自社業務への適用ポイントの整理
    2. 明日から試せる実践チェックリスト
    3. 質疑応答・個別相談