……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★技術文書（報告書・仕様書）、リサーチ（文献・特許調査）、データ整理、解析補助まで、研究開発業務を生成AIで効率化。
★「何にどう使うか」が腹落ちし、安全に使うポイントまで一気に習得。
講師
オフィス・ジガー 代表 金子 雄太郎 氏
講師紹介
■主経歴等
ITエンジニア（SE）として、業務系システムの開発・運用保守に従事。
要件整理、設計、実装、テスト、リリースまでの一連の工程を経験し、現場の業務フローや関係者調整を踏まえた「実務に落ちる設計・改善」を強みとする。
2012年に独立し、企業研修講師・コンサルタントとして活動。
これまで13年以上にわたり、延べ1,400回以上の研修・セミナー・ワークショップに登壇し、若手〜管理職、専門職、DX推進部門まで幅広い層に対して、実務直結の学びを提供している。テーマはロジカルシンキング／問題解決／業務改善／コミュニケーション／プレゼンテーション等。
近年は生成AI活用・DX推進領域を中心に、技術者・研究者向けを含む研修・セミナー登壇、企業内での活用定着支援（導入設計・ガイドライン・業務適用）を実施。
「入口・中間・出口」の仕事構造で整理し、生成AIが“中間工程”を代替する視点から、
現場で再現できるプロンプトの型と安全運用をセットで伝える点に強みがある。
■専門および得意な分野・研究
生成AI活用（業務効率化／知的生産の改善）、
DX推進・業務改善（業務プロセス設計／定着支援）、
思考整理・問題解決（ロジカルシンキング／構造化）、
技術文書・資料作成支援（要約／構成／レビュー観点）を得意とする。
■講演活動等
東京商工会議所・名古屋商工会議所・神戸商工会議所、日本能率協会（JMA）等の主催セミナーにて講師登壇。
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年8月20日(木) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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商品コード：AD2608M5
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■受講前準備
事前にChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIのアカウント作成を済ませた上での参加をお願いします。有料／無料は問いません。
■講演ポイント
生成AIは、技術者・研究者の「調べる・読む・まとめる・書く・考える」といった知的作業の負荷を大きく下げます。
本セミナーでは、技術文書の作成／レビュー、文献・特許・技術動向リサーチの要点抽出・比較整理、データ収集・整理と可視化、実験計画・解析補助、アイデア出しを題材に、現場で再現できるプロンプトの型と、誤情報・機密・著作権等のリスクを避ける安全運用の勘所を整理します。明日から使える業務効率化の実践知として持ち帰っていただきます。
■受講後、習得できること
・技術文書（報告書・仕様書・標準作業手順書等）の作成／レビューを効率化する進め方（下書き→編集→品質チェック）
・文献・特許・技術動向リサーチを、要点抽出／概要整理／競合比較まで短時間でまとめる方法
・実験計画・解析補助における、条件候補の幅出し・絞り込み（除外）・考察案生成の使いどころ
・データ収集・整理・可視化（表整形、グラフ作成、Pythonコード生成等）での活用パターンと注意点
・誤情報・機密・著作権等のリスクを避けながら、安全に使うための基本ルールとチェック観点
セミナー内容
■講演プログラム
※生成AIの進化が非常に速いため、最新動向の反映により内容の一部を変更する場合があります。あらかじめご了承ください。
1.生成AIが「中間工程」を代替する：入口・中間・出口の再設計
1.1 仕事の構造「入口・中間・出口」：AIが効くのは“中間”
1.2 中間工程（整理・比較・叩き台・文書化）と研究開発業務への当てはめ
1.3 生成AIの最新動向・トレンド（進化の速さ／現場への影響）
1.4 怖がりすぎない／無防備にならない：安全運用の勘所（誤情報・機密・著作権）
2.単発ではなく“ラリー”が成果を決める：試行錯誤の回数を増やす
2.1 一発で当てない：たたき台→修正→整える（改善ループ）
2.2 事前に失敗できるシミュレーション：反対意見・リスク・抜け漏れの先回り
2.3 研究開発向けプロンプトの共通テンプレ（目的／前提／制約／出力＋比較・検証）
2.4 ミニデモ：同じ素材で指示を変えて出力を改善する（ラリー体感）
3.技術文書の作成・レビュー（最重要領域）
3.1 報告書（実験・評価・検証）の下書き／構成整理／要約
3.2 仕様書・手順書・標準作業手順書：抜け漏れ・矛盾の洗い出し／改善案
3.3 英文化（英訳・英文校正）とトーン調整
3.4 レビュー支援：突っ込み（弱点・懸念）→修正案→最終編集
4.リサーチ（文献・特許・技術動向）：大量情報を短時間で把握する
4.1 文献調査：要点抽出／論点整理／比較表のたたき台
4.2 特許調査：概要整理／観点抽出／差分整理（調査の見取り図づくり）
4.3 技術トレンド・競合比較：評価軸設計→比較→追加調査（裏取り項目の洗い出し）
5.実験計画・解析補助：仮説の幅出し／整理／絞り込み
5.1 実験条件・パラメータの候補出しと整理（比較・抜け漏れチェック）
5.2 探索空間を狭める：あり得ない条件の除外／現実的な候補の明確化
5.3 結果の考察案生成：解釈の選択肢／反証・追加実験の候補
5.4 解析・可視化の進め方支援：手順の叩き台／確認観点の整理
6.データ収集・整理と可視化
6.1 データ収集：公開データ取得の進め方／必要項目の整理（規約・著作権・負荷に配慮）
6.2 表データ整形の方針化（欠損・外れ値・列定義の整理）
6.3 Pythonコード生成の使いどころ（たたき台→人が検証）
6.4 可視化の選び方と読み取りの文章化（散布図・ヒートマップ等）
7.アイデア出し（発想→収束）：ブレストの壁打ち相手として使う
7.1 まず“論理的にMECE”で出す（抜け漏れ防止）
7.2 切り口を変えて広げる（制約別／リスク別／対象別 等）
7.3 クリティカルに潰す（反対意見・弱点・前提チェック・反証）
7.4 ラテラルに飛ばす（逆張り／異分野アナロジー／画期的・革新的）
7.5 収束（グルーピング→統合→比較表→上位案）→次アクション
8.まとめ：明日からの実践ステップ
8.1 まず試す業務の選び方（技術文書／リサーチから入る）
8.2 自分用プロンプトの作り置きと、ラリーを回すコツ
（質疑応答）最後にまとめて実施
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