ChatGPT活用講座 “その日から”使えるGPTs（アプリ）を作れて活用できる

現場で“その日から”使えるGPTs（アプリ）を作れる社員から、AI活用に強いエンジニアまで。
本ページは、受講を希望される企業の皆さまに加え、講座の販売に関心のある方／運営協力（コーチングスタッフ等）を検討中の方への案内を含みます。

講座の全体像（3つのレベルで育成）

• オペレーター養成講座：LLM 大規模言語モデル（Large Language Model）の基礎を理解し、自社向けGPTs（アプリ）を自力で構築できる人材を育成。
• マスター講座：オペレーター養成講座の内容を発展させ、データチューニングを含む高度なGPTsを設計・量産できる推進人材を育成。
• エンジニア向け講座：生成AIを活用し、実務に直結するアプリケーション開発まで行えるエンジニアを育成。

開催形式：臨場（対面）
必要環境：通信可能なPC、ChatGPT Teamアカウント（参加人数分）

3つの講座ラインアップ

1. オペレーター養成講座

価格：100万円（税抜）
対象：現場担当〜経営者まで
定員：最大12名／回
時間：5時間 × 1DAY（臨場）

目的

• LLMの基礎を理解し、自社業務に合わせたGPTs（アプリ）を自力で構築できるようになる。

内容（例）

• 生成AI／LLMの基礎（仕組み・限界・使いどころ）
• GPTs構築ハンズオン（ナレッジ取り込み、指示の組み立て、共有・権限の基本）
• 出力の指定フォーマット化（表・チェックリスト・テンプレート、指定の開発言語の構文など）
• 安全運用の基本（Team前提の情報管理・共有範囲の考え方）
• 制作本数の目安：3〜4本（例：リーガルチェック／就業規則FAQ／議事録要約 など）

2. マスター講座

価格：180万円（税抜）
対象：現場担当〜経営者まで
定員：最大12名／回
時間：5時間 × 2DAYS ＝ 計10時間（臨場）

目的

• オペレーター養成講座より高度なGPTsを設計・改善・横展開できるようになる（データチューニングを含む）。

内容（例）

• オペレーター養成講座の内容の発展＋データチューニング（社内文書・用語の取り込み方針、更新・管理）
• 品質評価と改善サイクル（評価観点の設定、検証・改良の手順）
• 制作本数の目安：6〜8本（部門横断で利用しやすい形にパッケージング）

3. エンジニア向け講座

価格：300万円（税抜）
対象：情報システム部門／開発チーム
定員：最大6名／回
時間：5時間 × 2DAYS ＝ 計10時間（臨場）

目的

• 生成AIを活用し、実務に直結するアプリケーション開発（例：検索・要約・文書自動化、問い合わせ一次対応など）を行えるようにする。

内容（一例）

RAG実装（コーパス整備、インデクシング、検索と生成の設計）
※エンジニア向けは個社要件に合わせたカスタマイズが多いため、上記は参考例です。

人工知能概論（LLM中心）

法律・倫理・セキュリティ（情報管理・権限・ログ・監査の考え方）

開発環境のセットアップ（秘密情報の管理、権限、デプロイの基本方針）

Python基礎・演習（入出力整形、プロンプトの扱い、評価の自動化）

カリキュラム　オペレーター養成講座（1DAY／約5時間・臨場）

1. オリエン（20分）：目的・到達点・当日スコープの共有
2. 生成AI基礎（40分）：LLMの仕組みと限界、基本的なリスクと対策
3. プロンプト設計（60分）：役割付与、前提の固定、評価と自己修正の考え方
4. GPTs構築ハンズオン（120分）：
   • ナレッジの取り込み／指示の分割
   • 出力の指定フォーマット（表・チェックリスト・テンプレート、指定の開発言語の構文など）
   • 現場題材で複数アプリを制作
5. 運用・共有（30分）：権限・共有ルール・簡易バージョン管理
6. 成果発表（30分）：各チームのアプリをレビュー

講座共通：実務で効く設計の考え方

• プロンプト設計（出力品質）：役割・制約・評価・自己修正を一貫設計／出力の指定フォーマット（表・チェックリスト・テンプレート・指定の開発言語の構文 等）
• ワークフロー設計（再現性）：命名・構成・配布ルールのテンプレート化／ナレッジ更新の方針／下書き→レビュー→保管の一連フロー
• ガバナンス設計（安心）：Team前提の権限・共有・ログの考え方／取り扱い禁止例とエスカレーションの明確化

実施条件

• 開催形式：臨場（対面）
• 必要環境：通信可能なPC、ChatGPT Teamアカウント（参加人数分）
• 価格：オペレーター養成講座 100万円／マスター講座 180万円／エンジニア向け講座 300万円（各・税抜）
  ※所要時間・参加人数の詳細は各コース欄に記載しています。

具体的な活用イメージ（部門別）

全社共通

• 社内ポータル／規程・ルール周知（24/365の自己解決）

• 契約書リーガルチェック、外部リリース文案、議事録、プレゼン骨子、アイデアディベート、調査・アンケートの下書き など
  → 既存事例では、リーガルチェック工数1/3、議事録1/5、レポート1/36などの削減効果が報告されています。

営業

• 訪問前の企業情報収集、商談ロープレ、商談メモの自動共有、顧客向けレポートのたたき台、メール文面チェック など
  → 情報収集の2〜3倍高速化、メール作成1/3など。

マーケティング

• 広告記事・スカウトメール・コピー作成、ユーザー分析、ペルソナ100件の一括生成、競合調査、PR推敲、要約・英訳 など
  → 記事・コピー1/3、ユーザー分析1/6、ABテスト準備1/6など。

管理・経営企画・財務・法務

• 就業規則bot、M&A候補調査、財務チェック、金利・為替見通し資料、契約書チェック、パワポ構成案 など
  → 作業1/3、プレゼン品質向上の報告。

メーカー／商社・生産管理

• 欠品予測、売上予測、Excel集計自動化、報告書・商品コメント生成 など
  → 集計1/8、レポート1/3など。

人材・不動産・医療／介護・飲食／アパレル・警備／ホテル・スポーツ

• スカウト文面、物件写真の効果検証、勤務シフト、対処マニュアル、教育支援、チームデータ共有 など
  → 文面1/3、シフト1/24等の例。

注：効果は業務・体制により異なります。講座では貴社の実作業に即して試算・検証方法までお伝えします。

講座内で“必ず”扱う3つの設計

1. プロンプト設計（出力品質）

• 役割の明確化（“誰として回答するか”を固定）

• 前提の固定（入力のゆらぎを抑える補助プロンプト）

• 評価と自己修正（誤りの検出・追試・改善ループ）

• 出力フォーマット統制（JSON／表／チェックリスト）

2. ワークフロー設計（再現性）

• テンプレ化（命名・構成・共有の共通ルール）

• ナレッジ添付（社内ドキュメントの安全な取り扱い）

• チェーン化（下書き→レビュー→格納まで一気通貫）

3. ガバナンス設計（安心）

• Teamプラン前提の運用（権限・ログ・共有範囲）

• 情報管理（社外秘／個人情報の扱い・マスキング）

• 運用ガイドライン（可否判断・禁止例・エスカレーション）

よくある質問（FAQ）

Q1. 情報漏えいや誤情報などのリスクは？
A. Team前提の運用を採用し、入力・共有・ログ運用の基本、やってはいけない指示例や判断の留意点を講座内で体系的に扱います（カリキュラム該当パートで解説）。

Q2. 非IT部門でもアプリを作れますか？
A. 可能です。ノーコード中心の手順で、目的→入力→出力→評価を型に沿って構築します。当日中に複数のアプリ完成を目指します。

Q3. RPAや既存SaaSとの使い分けは？
A. 規則が明確で繰り返しはRPA、文章や判断にゆらぎがある業務はGPTsが得意です。組み合わせ事例も紹介します。

ご検討プロセス（おすすめの進め方）

1. 資料請求（約3分）：受講要件・費用・日程候補・事前準備の一覧をご案内
2. 事前ヒアリング（30分・オンライン）：当日の制作候補を貴社業務から5〜10案に絞り込み
3. 講座実施（1DAY／2DAYS）：コースに沿ってハンズオン中心に進行
4. 運用開始：社内配布・ルールの定着、必要に応じて追加制作

1日で“使えるAI”を、貴社の手に

本講座は、学んで終わりではありません。講座内でアプリを実装し、翌週から運用へ進めます。
プロンプトとフローとガバナンスを一体で設計するから、属人化せず部門で使える。
まずは資料をご請求ください。貴社の業務で何が何時間縮むか、具体的にお見せします。