江坂和明 　著

著者紹介

内容

目次

第1部 生成AI入門編 第1章 生成AIの基本 1-1 生成AI 1 生成AIとは何か 2 Web検索と生成AIとの違い 1-2 生成AIの仕組み 1 LLM（Large Language Model）とは 2 ChatGPTとは 3 トークンとは 4 生成AIの仕組み 5 生成AIの仕組みに基づく良い回答を得るためのコツ 6 企業の中で使われる生成AI 1-3 プロンプトとは何か 1-4 ChatGPTを使ってみよう 第2章 企業で生成AIを使うために 2-1 生成AIを活用する上での注意事項 1 ハルシネーション（幻覚）のリスク 2 著作権の問題 3 データの偏り 2-2 ビジネスシーンにおける生成AI活用の基本的な考え方 1 生成AIがコンピュータで動作するアプリケーションであることを意識する 2 出力結果を意識してプロンプトを書く 3 LLMを理解して活用する 4 ロジックは人が示す 5 ツールとして使いこなす 2-3 生成AI時代に期待される人材像 1 経済産業省のとりまとめ報告書 2 経済産業省のとりまとめ報告書を踏まえた筆者の考え 第3章 ビジネスパーソンのためのプロンプトエンジニアリング 3-1 プロンプトエンジニアリング 1 プロンプトエンジニアリングとは 2 プロンプトエンジニアリングの指す内容について 3 プロンプトエンジニアリングに基づくプロンプトのメリット 4 プロンプトエンジニアリングの習得 4 まとめ 3-2 基本操作（簡単な質問と回答） 1 簡単な質問をする 2 フォーマットの指定 3-3 指定した方法で回答させるためのポイント 1 文字数を指定する 2 文章の表現方法を指定する 3 文章の味付けを調整する 4 回答を読む読者のレベル、対象読者を指定する 5 生成AIの役割を指定する 6 具体的な質問を指定する 7 質問の目的や背景を指定する 8 回答の制限条件を明示する 9 サンプルフォーマットを提示する 3-4 回答の精度を高めるためのプロンプト技術 1 生成AIと壁打ちをする 2 2段階で回答させる 3 何回かに分けて質問する 4 質問を理解したのかを確認する 5 実例を踏まえて回答させる 6 具体的に回答させる 7 深く考察させる 8 回答の出力を繰り返す 9 回答の内容を解説させる 10 既存のフレームワークを活用する 11 プロセス順に出力させる 12 〇〇の理論に従い回答させる 13 リスク評価に生成AIを活用する 14 質問を繰り返し、フォーカスしていく 15 生成AIの出力結果を別の視点でチェックさせる 16 プロンプトの流れを宣言する 17 例外の出力を指示する 3-5 付け加えることで、回答の品質を向上させることができる文章 1 実例を踏まえ、よく考えて具体的に提案してください 2 時系列に従い、ステップバイステップで具体的に解説してください 3 ケーススタディを交えて詳細に解説してください 4 具体的なシナリオを想定して説明してください 5 実践的なアドバイスについて、具体例を交えて提供してください 6 ベストプラクティスを紹介して詳細に解説してください 7 理想的な状態を具体的に示してください 8 専門家の意見を交えて説明してください 9 このデータから得られる予想外のインサイトを、具体例を使って詳しく説明してください 10 異なる視点から、この問題を分析してください 11 失敗例を踏まえて、どう対処したか説明してください 12 最新のトレンドや技術を踏まえて提案してください 13 短期的および長期的な視点から説明してください 14 他社の成功事例と比較して分析してください 第2部 ビジネス生成AIの活用（ケーススタディ編） 第4章 業務効率化を図る質問（文書品質向上のための活用） 4-1 文書の調整 1 ビジネス文書を丁寧な言い方にする 2 文章のビジネス表現をチェックする 3 文書を校正する 4 文書のルールを活用する（接続詞、時系列、決定事項の明記） 4-2 文書の翻訳 1 英語の文書を日本語に翻訳する 2 ビジネスの相手を意識しつつ敬語で英訳する 4-3 文書の要約 1 要点を指定して文書を要約する 2 文字数を指定して要点を指示する要約 3 要約のポイントの例 4-4 フォーマットの活用 1 フォーマット：項目と文章で表記する 2 日報の作成 3 議事メモから議事録の作成 第5章 社内調整業務に活用する 5-1 問題解決のための情報提供の公式 1 生成AIに与える具体的な情報について 2 各項目の説明 3 この項目により良い回答が得られる理由 5-2 部署にRPAツールを導入する 1 職場の上司への提案 2 システム運用部署との交渉 3 人事部門との交渉 4 想定問答 第6章 新規参入への生成AIの活用 6-1 市場の洞察と戦略的アプローチ（B to Bでのマーケティング戦略） 1 市場調査 2 ターゲット層の選定（顧客セグメントの選定） 3 生成AIを用いたアンケート調査 4 ニーズ調査の表の作成 5 アンケートの作成 6 シミュレーション 7 日本市場へ投入する製品候補の選定 8 古典的マーケティング手法（AIDMA） 9 インターネットを活用したマーケティング手法（AISAS） 10 2つのマーケティング戦略の違い 11 生成AIによる議論 6-2 ビジネスの方向性を考える（戦略的コンサル思考）フレームワーク活用 1 フレームワーク・ビジネスコンセプトを使うメリット 2 フレームワークの活用 3 フレームワークの活用に必要な情報の要求 4 自社と競合、顧客の関係を分析する（3C分析） 5 フレームワークを活用するためのプロンプトの設計 6 ビジネス環境の分析（5F分析） 7 ビジネス環境の分析（SWOT分析） 8 ビジネス環境の分析　（PEST分析） 6-3 ビジネスの方向性を考える（戦略的コンサル思考）ビジネス理論・コンセプト 1 価格設定戦略（マイケル・E・ポーターの競争戦略） 2 既存企業の戦略を予想（ゲーム理論の活用） 3 顧客への提供価値（バリュープロポジション） 6-4 社内のアイデアや計画をプレゼンする（企画書のプレゼン） 1 企画書と提案書の違い 2 新製品の企画書作成（社内向け） 3 新製品のプレゼン資料作成（社内向け） 4 プレゼンスクリプトの作成 5 想定問答の作成 6-5 顧客訪問とプレゼン（提案書のプレゼン） 1 顧客訪問のためのメール文章の作成 2 ビジネスマナーに基づく顧客訪問の注意点 3 顧客ニーズ・インサイトの分析 4 提案書の作成（顧客向け） 5 プレゼン資料作成 6 プレゼンの説明文章の作成 7 効果的なプレゼン方法の提案 8 プレゼンにおける想定問答の出力 6-6 効果的な交渉支援（交渉の手助けをする） 1 WIN-WINの関係を構築するための提案 2 合意可能範囲の検討（ZOPA） 3 代替案の立案（BANTA） 4 生成AIを活用した交渉のロールプレイング 第7章 ご当地グルメのビジネスへの生成AIの活用 7-1 ご当地グルメのマーケティング方法（B to Cマーケティング） 1 フードフェスティバルへの出店計画 2 AIDMAを活用したマーケティング計画 3 ブランドイメージ向上戦略 4 顧客のペルソナ像の定義 5 体験型販売手法（エクスピアリエンス・マーケティング）の提案 6 固定客の獲得方法の立案（AMTUL） 7 カスタマージャーニーマップ 8 広告戦略 7-2 生産量拡大のための体制整備 1 スタッフの人材育成 2 生産量拡大のための仕入計画 3 仕入先評価指標（QCD） 4 品質管理計画（シックスシグマ/DMAIC） 7-3 ビジネスリスク管理と対策戦略 1 仕様変更の管理（CCM） 2 不良品発生時の回収のためのトレーサビリティ 3 リスクの予測（リスクマネジメント） 4 リスク影響度評価（RIA） 5 エスカレーションモデルの作成 6 リスクに備えた体制整備（BCP、BCM） 7 キーパーソンの突然の退職に備える 8 材料供給に支障がある場合の対策計画の立案 9 もし、ライバル店が近くに出店したら 10 ifからはじまる質問 第8章 問題解決のためのプロンプト 8-1 問題解決への取り組み方 1 問題解決のプロセス 2 問題解決のためのプロンプト 3 問題解決のためのプロンプトの活用 4 帰納法を用いた仮説立案の方法 5 ギャップ分析による目標達成（考え方） 6 ギャップ分析による目標達成（ケースへの適用） 7 なぜなぜ分析（5Whys） 8-2 質問にSo What？を付ける 8-3 ロジカルツリーを用いた問題解決 8-4 MECE（ミッシー）かどうかチェック・修正する 8-5 まとめ