ChatGPT基礎
ChatGPT基礎：生成AI実践講座
非エンジニアからエンジニアまで対象！
業務効率アップから開発まで
本講座は、単に知識を得るだけでなく、実際にハンズオンでプロンプト設計や生成AIの活用法を体験しながら学べる講座です。
ChatGPTやLLM（大規模言語モデル）の基礎から、効果的なプロンプト設計、データ形式の扱い方、構造化出力の活用方法まで、実務で即使えるスキルを身につけます。実際の操作を通じて、生成AIを使いこなせる能力を強化し、業務改善やアイデア創出に活かす力を育成します。
本講座のゴール
ChatGPTや生成AIを取り入れ
業務効率化を目指す
ChatGPTや生成AIの基礎知識から、プロンプト設計や応用的な活用法までを体系的に学び、生成AIを「使える」から「使いこなせる」へと引き上げるスキルを習得します。
Zero-shotやFew-shot、Chain-of-Thoughtなどの高度な設計技術、MarkdownやHTML形式の出力活用など、実践的な内容を通じてAI活用の幅を広げる入門講座です。
こんな方におすすめ
AI活用を業務効率化に役立てたいビジネスパーソン
プロンプト設計やAI活用技術を実務で活かしたい方
データ処理や生成AIの活用方法に課題を感じている方
AIの基礎から応用まで体系的に学びたい方
カリキュラム
実践を見据えたカリキュラム設計
Step 01：入門
【 ChatGPT,LLMに関する概論 】
Prompt Engineering を学ぶ理由
AI 活用を最適化する重要性を理解する
LLM（大規模言語モデル）に関する基礎知識
日本における LLM 開発の状況
ChatGPT 使用時の注意点
Hallucination
データについての理解
Prompt Injection（プロンプト操作のリスクとその防止方法）
Step 02：操作方法／応用
【 ChatGPT,LLMに関する概論 】
ChatGPT Web アプリの基本操作
アプリケーションの操作方法とデータ管理の方法
Fine-Tuning と In-Context Learning の基礎知識
プロンプト設計の具体的手法
Zero-Shot Prompting：前提情報なしで質問を投げかける手法。
Few-Shot Prompting：少数の例を提示してモデルの出力精度を向上させる方法。
Chain-of-Thought：複雑なタスクを段階的に分割して考えさせる手法。
Plan-and-Solve：計画を立てた後に問題を解決するプロセス。
Self-Consistency：モデル出力の一貫性を高める手法。
Structured Output：出力を HTML や CSV 形式で整理する方法。
講座情報
カテゴリ | ビジネス力 |
講座名 | ChatGPT基礎：生成AI実践講座 |
講座時間 | 4時間 |
プログラミングスキル／数学 | 経験や前提知識は不要 |
受講に必要な前提知識の目安と講座時間
活用事例
ChatGPTや生成AIを取り入れ
業務効率化を目指す
【文章・資料作成の効率化】
ChatGPTを活用し、メール・報告書・プレゼン資料を短時間で作成。
アウトプットの質を保ちながら、業務スピードを向上。
【会議・意思決定のサポート】
プレゼン内容のブラッシュアップや想定質問の作成、改善点の提案を通じて、重要な会議や意思決定に向けた準備をスムーズに。
【業務・開発プロセスの最適化】
プログラミング支援やChain-of-Thought設計を活用し、
コード理解から業務フロー整理まで、複雑な作業を段階的に効率化します。
