目次

第1部 生成AI入門編

第1章 生成AIの基本
1-1 生成AI
1 生成AIとは何か
2 Web検索と生成AIとの違い
1-2 生成AIの仕組み
1 LLM（Large Language Model）とは
2 ChatGPTとは
3 トークンとは
4 生成AIの仕組み
5 生成AIの仕組みに基づく良い回答を得るためのコツ
6 企業の中で使われる生成AI
1-3 プロンプトとは何か
1-4 ChatGPTを使ってみよう

第2章 企業で生成AIを使うために
2-1 生成AIを活用する上での注意事項
1 ハルシネーション（幻覚）のリスク
2 著作権の問題
3 データの偏り

2-2 ビジネスシーンにおける生成AI活用の基本的な考え方
1 生成AIがコンピュータで動作するアプリケーションであることを意識する
2 出力結果を意識してプロンプトを書く
3 LLMを理解して活用する
4 ロジックは人が示す
5 ツールとして使いこなす

2-3 生成AI時代に期待される人材像
1 経済産業省のとりまとめ報告書
2 経済産業省のとりまとめ報告書を踏まえた筆者の考え

第3章 ビジネスパーソンのためのプロンプトエンジニアリング
3-1 プロンプトエンジニアリング
1 プロンプトエンジニアリングとは
2 プロンプトエンジニアリングの指す内容について
3 プロンプトエンジニアリングに基づくプロンプトのメリット
4 プロンプトエンジニアリングの習得
4 まとめ
3-2 基本操作（簡単な質問と回答）
1 簡単な質問をする
2 フォーマットの指定
3-3 指定した方法で回答させるためのポイント
1 文字数を指定する
2 文章の表現方法を指定する
3 文章の味付けを調整する
4 回答を読む読者のレベル、対象読者を指定する
5 生成AIの役割を指定する
6 具体的な質問を指定する
7 質問の目的や背景を指定する
8 回答の制限条件を明示する
9 サンプルフォーマットを提示する
3-4 回答の精度を高めるためのプロンプト技術
1 生成AIと壁打ちをする
2 2段階で回答させる
3 何回かに分けて質問する
4 質問を理解したのかを確認する
5 実例を踏まえて回答させる
6 具体的に回答させる
7 深く考察させる
8 回答の出力を繰り返す
9 回答の内容を解説させる
10 既存のフレームワークを活用する
11 プロセス順に出力させる
12 〇〇の理論に従い回答させる
13 リスク評価に生成AIを活用する
14 質問を繰り返し、フォーカスしていく
15 生成AIの出力結果を別の視点でチェックさせる
16 プロンプトの流れを宣言する
17 例外の出力を指示する
3-5 付け加えることで、回答の品質を向上させることができる文章
1 実例を踏まえ、よく考えて具体的に提案してください
2 時系列に従い、ステップバイステップで具体的に解説してください
3 ケーススタディを交えて詳細に解説してください
4 具体的なシナリオを想定して説明してください
5 実践的なアドバイスについて、具体例を交えて提供してください
6 ベストプラクティスを紹介して詳細に解説してください
7 理想的な状態を具体的に示してください
8 専門家の意見を交えて説明してください
9 このデータから得られる予想外のインサイトを、具体例を使って詳しく説明してください
10 異なる視点から、この問題を分析してください
11 失敗例を踏まえて、どう対処したか説明してください
12 最新のトレンドや技術を踏まえて提案してください
13 短期的および長期的な視点から説明してください
14 他社の成功事例と比較して分析してください

第2部 ビジネス生成AIの活用（ケーススタディ編）

第4章 業務効率化を図る質問（文書品質向上のための活用）
4-1 文書の調整
1 ビジネス文書を丁寧な言い方にする
2 文章のビジネス表現をチェックする
3 文書を校正する
4 文書のルールを活用する（接続詞、時系列、決定事項の明記）
4-2 文書の翻訳
1 英語の文書を日本語に翻訳する
2 ビジネスの相手を意識しつつ敬語で英訳する
4-3 文書の要約
1 要点を指定して文書を要約する
2 文字数を指定して要点を指示する要約
3 要約のポイントの例
4-4 フォーマットの活用
1 フォーマット：項目と文章で表記する
2 日報の作成
3 議事メモから議事録の作成

第5章 社内調整業務に活用する
5-1 問題解決のための情報提供の公式
1 生成AIに与える具体的な情報について
2 各項目の説明
3 この項目により良い回答が得られる理由
5-2 部署にRPAツールを導入する
1 職場の上司への提案
2 システム運用部署との交渉
3 人事部門との交渉
4 想定問答

第6章 新規参入への生成AIの活用
6-1 市場の洞察と戦略的アプローチ（B to Bでのマーケティング戦略）
1 市場調査
2 ターゲット層の選定（顧客セグメントの選定）
3 生成AIを用いたアンケート調査
4 ニーズ調査の表の作成
5 アンケートの作成
6 シミュレーション
7 日本市場へ投入する製品候補の選定
8 古典的マーケティング手法（AIDMA）
9 インターネットを活用したマーケティング手法（AISAS）
10 2つのマーケティング戦略の違い
11 生成AIによる議論
6-2 ビジネスの方向性を考える（戦略的コンサル思考）フレームワーク活用
1 フレームワーク・ビジネスコンセプトを使うメリット
2 フレームワークの活用
3 フレームワークの活用に必要な情報の要求
4 自社と競合、顧客の関係を分析する（3C分析）
5 フレームワークを活用するためのプロンプトの設計
6 ビジネス環境の分析（5F分析）
7 ビジネス環境の分析（SWOT分析）
8 ビジネス環境の分析　（PEST分析）
6-3 ビジネスの方向性を考える（戦略的コンサル思考）ビジネス理論・コンセプト
1 価格設定戦略（マイケル・E・ポーターの競争戦略）
2 既存企業の戦略を予想（ゲーム理論の活用）
3 顧客への提供価値（バリュープロポジション）
6-4 社内のアイデアや計画をプレゼンする（企画書のプレゼン）
1 企画書と提案書の違い
2 新製品の企画書作成（社内向け）
3 新製品のプレゼン資料作成（社内向け）
4 プレゼンスクリプトの作成
5 想定問答の作成
6-5 顧客訪問とプレゼン（提案書のプレゼン）
1 顧客訪問のためのメール文章の作成
2 ビジネスマナーに基づく顧客訪問の注意点
3 顧客ニーズ・インサイトの分析
4 提案書の作成（顧客向け）
5 プレゼン資料作成
6 プレゼンの説明文章の作成
7 効果的なプレゼン方法の提案
8 プレゼンにおける想定問答の出力
6-6 効果的な交渉支援（交渉の手助けをする）
1 WIN-WINの関係を構築するための提案
2 合意可能範囲の検討（ZOPA）
3 代替案の立案（BANTA）
4 生成AIを活用した交渉のロールプレイング

第7章 ご当地グルメのビジネスへの生成AIの活用
7-1 ご当地グルメのマーケティング方法（B to Cマーケティング）
1 フードフェスティバルへの出店計画
2 AIDMAを活用したマーケティング計画
3 ブランドイメージ向上戦略
4 顧客のペルソナ像の定義
5 体験型販売手法（エクスピアリエンス・マーケティング）の提案
6 固定客の獲得方法の立案（AMTUL）
7 カスタマージャーニーマップ
8 広告戦略
7-2 生産量拡大のための体制整備
1 スタッフの人材育成
2 生産量拡大のための仕入計画
3 仕入先評価指標（QCD）
4 品質管理計画（シックスシグマ/DMAIC）
7-3 ビジネスリスク管理と対策戦略
1 仕様変更の管理（CCM）
2 不良品発生時の回収のためのトレーサビリティ
3 リスクの予測（リスクマネジメント）
4 リスク影響度評価（RIA）
5 エスカレーションモデルの作成
6 リスクに備えた体制整備（BCP、BCM）
7 キーパーソンの突然の退職に備える
8 材料供給に支障がある場合の対策計画の立案
9 もし、ライバル店が近くに出店したら
10 ifからはじまる質問

第8章 問題解決のためのプロンプト
8-1 問題解決への取り組み方
1 問題解決のプロセス
2 問題解決のためのプロンプト
3 問題解決のためのプロンプトの活用
4 帰納法を用いた仮説立案の方法
5 ギャップ分析による目標達成（考え方）
6 ギャップ分析による目標達成（ケースへの適用）
7 なぜなぜ分析（5Whys）
8-2 質問にSo What？を付ける
8-3 ロジカルツリーを用いた問題解決
8-4 MECE（ミッシー）かどうかチェック・修正する
8-5 まとめ