●DX人材研修プログラム

• 生成AIで進化する人材育成入門

  
  • AI 時代に求められる人材とは
  • AI・LLM を扱う際の注意点
  • 日々の業務で生成AIを活かすには-得意な領域と苦手な領域
  • プロンプトエンジニアリング基礎
  • 欲しい情報を引き出すためのプロンプトの作り方
  ケーススタディ 演習事例

  ［演習］イベントの立案
  ［演習］顧客への案内文書
  ［演習］営業・商談のトークスクリプト
  ［演習］顧客対応の改善
  ［演習］お客様からのよくある質問を事前に準備する
  ［演習］クレーム対応
  ［演習］新人・後輩・部下指導
  ［演習］業務マニュアルの作成　etc
  

• 業務効率化を促進する業務改善講座

  
  • LLM を使える人と使えない人で広がる格差
  • LLM を使いこなすために必要な能力とは？
  • プロンプトエンジニアリング応用
  • LLM を使った業務改善
  • LLM を活用するために必要な力-ロジカルシンキング・課題思考・仮説思考
  • LLM を活用するために必要な力
  ケーススタディ 演習事例

  ［演習］新卒応募者を増やすための採用戦略の策定
  ［演習］新規事業立ち上げのための社内説明資料の作成
  ［演習］5why 分析による公園が汚れている原因の特定
  ［演習］オフィス移転計画の是非を多角的視点から分析する　etc
  

• DXで解決するビジネス課題解決講座

  
  • 企業と個人におけるDX
  • DX 推進における効果的な業務の取り組み方
    - 課題とタスクの違い
    - 課題解決とは？
    - イシューとは？
    - 業務を構造的に理解する
    - イシューを特定するためのテクニック
    
  • プロンプトエンジニアリング発展
  • LLM を活用した改善策の策定
  • LLM を活用した実行計画の立案
  • LLM の回答を活かす創造的問題解決法
  ケーススタディ 演習事例

  ［演習］売上低迷に関する課題の特定
  ［演習］500 名規模企業の部署間コミュニケーションの課題解決
  ［演習］在庫管理業務の構造化とイシューの特定
  ［演習］EC サイトの購入フロー構造化とイシューの特定
  ［演習］売上低迷の原因特定と売上向上施策の立案
  ［演習］業務の改善策の策定
  ［演習］自社Web サイトリニューアルの実行計画の立案　etc
  

●受講方法、受講時間、価格