……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★「AIに探させる」から「AIに自分の資料を読ませる」へ。論文・特許・社内資料から根拠つきで答える仕組みを、ノーコードで作ります
★調べる手順はAIエージェントに任せ、技術者は「確かめる・判断する」に時間を使う
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：2027年2月26日(金) 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。
各種割引について
＊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）
＊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。
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商品コード：AD2702N2
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。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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
■受講に際し次のいずれか1つの生成AIのアカウントをご用意ください
（無料版・有料版のどちらでも構いません）
ChatGPT／Gemini／Claude／Microsoft Copilot
■講演ポイント
生成AIに文献や技術動向を「探させる」と、もっともらしい架空の論文や数値が返ってくることがあります。技術調査で生成AIを使いこなす鍵は、AIに探させるのではなく、自分が集めた論文・特許・社内資料を読ませて答えさせること（RAG）と、調べる手順そのものを任せること（AIエージェント）です。
本セミナーでは、製造業の技術者・研究者の方を対象に、プログラミングを使わず、ノーコードのツールでこの2つの仕組みを作り、日々の調査に使うところまでを解説します。検索語の展開、論文・明細書の要点整理、比較表づくり、調査レポートの下書きといった場面ごとに、AIに任せる範囲と人が確かめる点を整理します。機密情報の扱いや出典の確かめ方も含め、明日から自分の調査に組み込める形でお伝えします。
■受講後、習得できること
・技術調査のどの工程を生成AIに任せ、どこを人が確かめるかの切り分け
・自分の論文・特許・社内資料を読み込ませ、根拠つきで答えさせる仕組み（RAG）をノーコードで作る方法
・調査の手順をAIエージェントに任せ、調査レポートの下書きまで進める方法
・存在しない文献や誤った数値を見抜く、出典の確かめ方
・出願前の技術や機密情報を守りながら使うための線引き
セミナー内容
■講演プログラム ＊生成AIの進化が早いため、最新情報に合わせ内容変更の場合あり。
1.技術調査の工程と、生成AIが効くところ
1.1 技術調査の工程：探す・読む・まとめる・比べる・判断する
1.2 生成AIに任せる工程と、人が担う工程
1.3 生成AIの最新動向：長い資料を丸ごと読む・調べものを任せる機能の進化
2.「探させる」の落とし穴と、出典の確かめ方
2.1 存在しない論文・誤った数値が出てくる理由
2.2 「探させる」から「読ませる」へ
2.3 出典の確かめ方と、不確かな点を「要確認」と書かせる指示
3.自分の資料を読ませる仕組み（RAG）をノーコードで作る
3.1 RAGとは：自分の資料にもとづいて答えさせる仕組み
3.2 ノーコードのツールで作る（例：NotebookLM、ChatGPTのプロジェクト機能 等）
3.3 論文・特許・社内資料の入れ方と、まとめ方
3.4 根拠つきで答えさせる聞き方
3.5 読ませ方で精度が変わる：資料の選び方・分け方
3.6 【実演】自分の論文・特許をまとめて読ませ、質問に答えさせる
4.調査を任せる仕組み（AIエージェント）
4.1 AIエージェントとは：調べる手順を任せる
4.2 調査レポートの下書きまで任せる
4.3 途中で人が確かめるところ
4.4 【実演】技術動向の調査をエージェントに任せる
5.場面別の使い方
5.1 文献：要点整理と、複数論文の比較表
5.2 特許：明細書・請求項の読み解きと、AIに任せてはいけない判断
5.3 技術動向・競合比較：比べる軸を先に決める
6.安全に使うための線引きと、自分の調査手順づくり
6.1 出願前の技術・機密情報の扱い
6.2 社内ルールとの付き合い方
6.3 自分の調査手順をつくる：明日から使う型
（質疑応答）
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