生成AI導入講座

講座概要

こんな方におすすめ

• 生成AIの基本用語や仕組みを、初歩から整理したい方
• 多くのAIツールの違いを知り、業務に合うものを選びたい方
• 企業の導入事例を参考に、自社での活用を検討したい方
• 情報管理や利用ルールなど、社内導入時の注意点を学びたい方

受講後にできること

• 生成AIの基本用語や代表的な生成モデルの特徴を説明し、目的・前提条件・対象・出力形式を整理したプロンプトを作成できる
• 対話型AIと画像・音声・動画生成AIの特徴を比較し、用途や費用、利用条件に合うツールの候補を選べる
• 企業の導入事例を参考に、自社で試す業務や、段階的な導入・教育の進め方を整理できる
• 誤情報、情報漏えい、権利侵害などのリスクを挙げ、出力確認や社内の利用ルールに必要な項目を整理できる
• AIによる仕事の変化を踏まえ、自分の専門分野で試す活用方法と、今後学ぶ内容を考えられる

AIの基本用語、発展の歴史、生成モデルの仕組みを学びます。プロンプトの基本も押さえ、各種ツールを理解するための土台をつくります。

1. 1-1

   講座概要

   講座の全体像と学習の目的を確認します。AIが仕事や生活に与える変化を知り、自分が学びたいことを整理します。

2. 1-2

   AIに関する用語

   機械学習、ディープラーニング、Transformer、LLM、ハルシネーションなどを学び、講座を理解するための基本用語を整理します。

3. 1-3

   AI発展史

   AIの誕生から、ブームと停滞期、ディープラーニング、生成AIの普及までをたどり、技術が発展してきた背景を学びます。

4. 1-4

   AIと共存する未来

   AIが普及した暮らしと従来の暮らしを比べ、仕事や生活の変化を考えます。利便性とともに、偽情報やプライバシーの課題も確認します。

5. 1-5

   生成モデル概要

   Transformer、VAE、GAN、拡散モデルの基本的な仕組みと、テキスト・画像・音声・動画の生成AIとの関係を学びます。

6. 1-6

   プロンプト基礎

   命令・指示、前提条件、対象物、出力の形という4要素を学びます。役割や条件の指定、対話を重ねて回答を改善する方法も確認します。

7. 1-7

   基本理解編まとめ

   AIの仕組み、歴史、活用場面、プロンプトの基本を振り返ります。次のツール比較編で学ぶ内容とのつながりを整理します。

主要な対話型AIと、画像・音声・動画を生成するAIの特徴を比較します。機能だけでなく、費用や利用条件、情報管理も含めて選ぶ視点を学びます。

1. 2-1

   ChatGPT基礎

   ChatGPTの成り立ち、主な機能、プランの違いを学びます。翻訳・要約・文章校正などの活用例と、出力や入力情報を扱う際の注意点を確認します。

2. 2-2

   Gemini基礎

   Geminiの開発背景とモデルの特徴を学びます。Googleサービスとの連携、プランの違い、プライバシーへの配慮を整理します。

3. 2-3

   Claude基礎

   Claudeの開発背景と安全性への取り組みを学びます。長文の要約、文章作成、データ抽出などの特徴から、他のツールとの使い分けを考えます。

4. 2-4

   Copilot基礎

   MicrosoftのCopilotの成り立ちと関連サービスを学びます。ブラウザやWindows、Microsoft 365での活用例と、契約上の確認点を整理します。

5. 2-5

   Google NotebookLM概要

   アップロードした資料に基づく回答、引用元の確認、要約やメモなど、NotebookLMの特徴を学びます。他のAIサービスとの違いや利用時の注意点も確認します。

6. 2-6

   Perplexity概要

   参照元を示しながら回答するPerplexityの特徴を学びます。検索との違い、情報の整理方法、プランやデータ設定の確認点を押さえます。

7. 2-7

   画像生成AI

   Midjourneyを中心に、画像生成AIの開発背景や機能、利用方法を学びます。料金、商用利用、著作権など、導入前に確認する条件を整理します。

8. 2-8

   音声生成AI

   VOICEVOX、AITalk、VOICEPEAKの特徴や料金体系を比較します。音声生成の用途と、ライセンスやクレジット表記などの確認点を学びます。

9. 2-9

   動画生成AI

   SoraとRunwayの特徴や、テキスト・画像から動画を生成・編集する方法を学びます。費用とともに、肖像権や著作権などの確認点も整理します。

10. 2-10

    ツール比較編まとめ

    各ツールの得意分野を振り返り、目的、費用、ライセンス、情報管理、使いやすさを基準に選ぶ方法と、複数ツールを組み合わせる視点を整理します。

企業の導入事例とトラブル事例から、業務への活用方法と利用時の注意点を学びます。社内で使うためのルールや確認手順を整理します。

1. 3-1

   AI活用事例

   大企業から中堅・中小企業までの導入事例を学びます。段階的な導入、社員教育、運用管理の要点を、自社の業務に当てはめて考えます。

2. 3-2

   利用リスクと対策

   フェイク情報、ディープフェイク、犯罪利用、著作権をめぐるトラブル事例を学びます。情報を確認してから利用・共有する姿勢と、対策の考え方を整理します。

3. 3-3

   利用ガイドライン

   利用できる業務と禁止事項、出力確認、情報管理、利用規約や著作権への配慮を学びます。公開ガイドラインも参考に、社内ルールに必要な項目を整理します。

4. 3-4

   活用・規範編まとめ

   企業事例、リスク対策、利用ルールを振り返ります。学んだ内容を日々の業務やチームでの活用に取り入れる方法を考えます。

AI技術の発展や社会への影響を見渡し、AIとともに働くための視点を学びます。自分の専門性とAIを組み合わせ、次の学びや行動を考えます。

1. 4-1

   AI業界展望

   生成AIの進化と課題、規制や国際連携、RAG、ロボティクスなど、講義で取り上げる業界動向を学びます。人が主体となる活用の視点を整理します。

2. 4-2

   AIキャリア設計

   AIによる業務や職種の変化を考えます。自分の専門分野にAIを掛け合わせる考え方と、身近な業務での試用から始める学習の道筋を学びます。

3. 4-3

   未来展望編まとめ

   講座全体を振り返り、AIの強みと限界を整理します。自分が目指す活用方法を考え、日々使いながら学び続けるための次の一歩を確認します。

受講について

視聴期間

受講期間は最大3か月です。 ※受講期間の終了後は、コンテンツへアクセスできなくなります。

修了条件

講座の全カリキュラムを修了すると、修了証が発行されます。