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【講座の趣旨】
ChatGPT/Gemini/Copilot/Claudeなど主要AIの違いと選び方から、失敗しないプロンプトの定石、注意
点までを一気に習得。スライド自動作成やイラスト生成、AIエージェント活用も紹介。営業メール・提案資料・市場調
査、エンジニア文書校正・Excel分析・プログラミング支援まで、明日から使える具体例とテンプレートを持ち帰れま
す。“試したけど刺さらない”を卒業したい方に最適です。
【講座内容】
１．文書作成に役立つ対話型AI
1.1 対話型AIの概要
1.2 対話型AIの種類
1.3 ChatGPTの概要
1.4 Google Geminiの概要
1.5 Microsoft Copilotの概要
1.6 Anthropic Claudeの概要
1.7 検索系AI(Perplexity/Felo)
1.8 AIエージェント(Genspark/Manus)
1.9 スライド作成(Gamma/Napkin AI)
1.10 イラスト作成(Midjourney/Stable Diffusion/Adobe
Firefly/Nano Banana Pro)
２．対話型AIの活用ノウハウ
2.1 対話型AIが出来る事
2.2 対話型AIの要注意点
2.3 対話型AIの弱点
2.4 「プロンプトエンジニアリング」の概要
2.5 「プロンプト」の定石
2.6 プロンプトエンジニアリングガイド
３．対話型AIの活用事例 (営業担当者向け)
3.1 営業用文章の改善
3.2 新規開拓アイデアの提案
3.3 顧客ニーズの推定
3.4 営業のブレインストーミング(壁打ち)
3.5 営業課題の抽出
3.6 コンサルティング(営業戦略の立案)
3.7 クレーム対応
3.8 汎用的メール作成
3.9 お礼メール作成
3.10 見積依頼メール作成
3.11 技術問い合わせメール作成
3.12 展示会フォローメール作成
3.13 営業日報の作成
3.14 競合他社との比較
3.15 市場情報の調査
3.16 架電トークの考案
3.17 アップセルの提案
3.18 クロスセルの提案
3.19 提案資料の骨子の作成
3.20 営業スキルアップの学習方法の立案
3.21 営業のロールプレイ
3.22 顧客の要件定義の補助
3.23 拡販アイデア出し
４．対話型AIの活用事例 (エンジニア向け)
4.1 データ入力⇒可視化
4.2 エンジニアリング文書の校正
4.3 仮想上司との問答
4.4 決裁者向け資料の作成
4.5 壁打ちによる資料ブラッシュアップ
4.6 プログラミングの補助
4.7 Excelデータの分析(その1)
4.8 Excelデータの分析(その2)
５．プロンプトエンジニアリングのテクニック
5.1 対話型AIの小ネタ集
5.2 プロンプト入力文字数の制限を克服する
5.3 対話型AIを「教育的指導」する
5.4 変数
5.5 コマンド(関数)
5.6 繰り返し
６．終わりに
6.1 「対話型AIの本質は何か？」
【質疑応答】
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