1. 授業概要(Course Outline)
- 科目名: 生成AIによる業務効率化実践
- 対象学科:
- ○ ビジネス科2年生(主要対象)
- ○ 情報セキュリティ学科3・4年生(選択)
- ○ 実践AI科3・4年生(選択)
授業概要:
本講義は、生成AIを単なる「指示待ちのツール」ではなく、「自律的に思考し、協働するパートナー」へと昇華させるための戦略的対話術と思考法を習得することを目的とする。AIの思考のクセを理解し、そのポテンシャルを解放するプロンプトエンジニアリング技術を基礎から徹底的に訓練。最終的には、AIを駆使して現実のビジネス課題を発見・定義し、解決策を構築する能力を養う。これは、次世代のビジネスリーダーにとって必須のサバイバルスキルである。
達成目標:
- AIとの対話能力: AIの思考プロセスを誘導し、意図した通り、あるいは意図以上の成果物を生成させる高度なプロンプト技術を習得する。
- AIの育成能力: 特定の業務に特化した「カスタムAI」をゼロから設計・構築し、継続的に改善・育成する能力を身につける。
- 課題解決能力: ビジネスシーンにおける非効率な業務を発見し、AIを活用したワークフローを設計・提案することで、具体的な解決策を提示できる能力を養う。
- 倫理的思考: AIの生成物に対する批判的思考を持ち、著作権や情報倫理といった社会的責任を全うできる判断基準を確立する。
評価方法:
- 出席点(30%): 各回の授業の出席率
- 平常点(30%): 各回の授業アンケートの提出率
- 各回課題点 (30%): 各回の課題提出率
- 最終課題点(10%): 最終課題の内容
2. 授業スケジュール (Course Schedule)
| 回 | テーマ | 内容 |
|---|---|---|
| 【第1部】AIとの対話と思考の基礎 (Week 1-5) | ||
| 第1回 | 思考のパラダイムシフト:AIを「部下」から「相棒」へ | ○ AI時代の新たな常識、AIとの協働における人間の役割 |
| 第2回 | AI界の勢力図: 君はどのAIと手を組むか? | Gemini, ChatGPT, Copilot等の思想と特性の比較分析 |
| 第3回 | AIの思考を誘導する対話術(基礎編) | ○明確性、文脈、役割付与。AIの性能を決定づける基本プロンプト |
| 第4回 | AIの思考を誘導する対話術(応用編) | ○思考の連鎖(Chain-of-Thought)など、複雑な指示を出す技術 |
| 第5回 | 君だけの専門家チームを作る (1): カスタムAI構築の基礎 | ○特定業務に特化した自分専用AIの設計と構築 |
| 【第2部】 ビジネス現場での実践応用(Week6 - 12) | ||
| 第6回 | 情報の洪水から真実を掴む航海術 | ○ AIによるリサーチ、要約、分析。情報の真偽を見抜く力 |
| 第7回 | 光速のドキュメント生成術 | ○ ビジネス文書(メール・議事録・報告書)作成の自動化 |
| 第8回 | 数字の裏側を読むAIアナリスト | ○表計算ソフトのデータを自然言語で分析・可視化する |
| 第9回 | 中間報告: 君の「カスタムAI」を見せてみろ | ○ 【中間課題提出】 カスタムAIの改善ワークショップ |
| 第10回 | 0を1にする発想術: AIとのブレインストーミング | ○ 新規事業や企画のアイデアをAIと共に創出する |
| 第11回 | 君の代わりに働くAI部隊を編成する | ○複数のAIを組み合わせた「業務自動化ワークフロー」の設計 |
| 第12回 | AI時代の倫理と責任: 君はどう判断するか? | ○ 著作権、個人情報、バイアス。ビジネスで失敗しないための防衛知識 |
| 【第3部】課題解決ソリューションの創出 (Week 13 - 15) | ||
| 第13回 | 最終プロジェクト (1): 課題発見とソリューション設計 | ○ チーム組成、現実のビジネス課題の定義、AI活用企画 |
| 第14回 | 最終プロジェクト (2): プロトタイプ構築と効果検証 | ○ 企画したソリューションの最小限の試作品作成と発表準備 |
| 第15回 | 未来への提案: AI業務改善ソリューション発表会 | ○【最終課題発表】 総括とフィードバック |