企業向け研修サービス
研修サービスは、貴社の人材育成を革新するための総合的プログラムです。社会人基礎スキル研修では、ビジネスマナーから営業力まで、即戦力となる「基本スキル」を習得可能。一方、AI活用e-Learning研修では、業務効率化や生産性向上を目指します。新入社員からベテラン社員まで、幅広い層のスキルアップを実現します。
企業向け研修サービス
研修サービスは、貴社の人材育成を革新するための総合的プログラムです。社会人基礎スキル研修では、ビジネスマナーから営業力まで、即戦力となる「基本スキル」を習得可能。一方、AI活用e-Learning研修では、業務効率化や生産性向上を目指します。新入社員からベテラン社員まで、幅広い層のスキルアップを実現します。
COURSE
企業向け研修サービス
企業様のニーズに合わせて、社会人としての基本スキルを磨き、ビジネスマナー、コミュニケーションスキル、クレーム対応、さらに営業力の強化まで、幅広い分野を網羅したプログラムをご用意しています
私たちは、
社員一人ひとりの成長が企業全体の成長に繋がると信じています。
未来を担う人材育成を全力でサポートし、貴社の発展に貢献します。
研修内容
ビジネスマナー研修
社会人として欠かせない挨拶、言葉遣い、身だしなみ、メール対応、ホウレンソウの基本を徹底的に指導します。
クレーム対応研修
顧客満足度を高めるための迅速かつ的確な対応スキルを、具体的な事例を通じて身につけます。
コミュニケーション
スキル向上
職場での円滑なやり取りや、信頼関係を築くための会話術、非言語コミュニケーションのポイントを学びます。
営業スキル強化
顧客ニーズの把握から提案力、クロージングまで、営業プロセス全体を体系的に学び、成果に繋がるノウハウを提供します。
職場で求められるスキルは、どの時代においても「基本」を徹底することが重要です。
当サービスでは、新入社員からベテラン社員まで、多様な社員層を対象とし、現場で役立つ実践的な知識やスキルを習得できるカスタマイズ型の研修をご提供します。
費用
各研修104,500円(税込)/日
研修日程1日～3日 ※1日7時間
COURSE
AI活用e-Learning研修
AI技術の活用が進む現代において、ChatGPTを効果的に使いこなすスキルはますます重要です。
当サービスでは、初心者から上級者までを対象に、業務効率の向上やコミュニケーション力強化に役立つ研修動画を提供しています。
基本的な操作方法から実践的な活用事例までを網羅し、誰でもスムーズにAIを取り入れられるようサポートします。
AIの可能性を最大限に引き出す第一歩として、ぜひ本サービスをご活用ください。
コンテンツ内容
LLM導入編
| タイトル | 内容 |
|---|---|
| イントロダクション | イントロダクション 講師紹介 期待される成果・到達目標 AI活用人材が求められる背景 口座の概要・流れ |
| 生成AI・LLMの概要/LLMの可能性 | LLMの概要 |
| AI・LLMの進化の歴史 | 生成AIと従来のAIの違い AI進化の歴史 なぜLLMは急速に広まったのか？ |
| AI時代に求められる人材とは？ | LLMはどんな処理を行っているのか？ 生成AI・LLMの脅威 AI時代に求められる人材とAI活用力について AI時代において人にしかできない仕事 |
| AIが用いている技術 | AIはどうやって人間の言葉を理解しているのか 自然言語処理とは 機械学習とは 教師あり学習とは 教師なし学習とは 強化学習とは 深層学習とは LLMはどんなデータから学習しているのか |
| 日々の業務で LLMを活かすには |
LLMに対する正しい捉え方 LLMの得意なこと LLMの不得意なこと LLMを最大限活用するには | LLMを扱う際の注意点 | データの保護とプライバシー 情報の正確性 技術的な制限について 不適切なコンテンツについて 倫理的観点について |
| プロンプトエンジニアリング基礎 | プロンプトエンジニアリングのポイント |
| 欲しい情報を引き出すためのプロンプトの作り方 -要約- |
プロンプトフォーマットの活用 ケーススタディの解説 |
| 欲しい情報を引き出すためのプロンプトの作り方 -ソリューション- |
プロンプトフォーマットの活用 ケーススタディの解説 |
| 欲しい情報を引き出すためのプロンプトの作り方 -アイデア列挙- |
プロンプトフォーマットの復習 ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -チラシの作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -イベントの立案- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -顧客への案内文書作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -面談のトークスクリプト作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -口コミへの返信- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -顧客対応の改善- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -お客様からのよくある質問を事前に準備する- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -クレーム対応- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -新人・後輩・部下の指導- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -業務マニュアルの作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -チラシの作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -イベントの立案- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -顧客への案内文書作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -営業・商談のトークスクリプト作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -プレゼン資料の作成- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -顧客対応の改善- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -お客様からのよくある質問を事前に準備する- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -クレーム対応- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -新人・後輩・部下の指導- |
ケーススタディの解説 |
| ケーススタディ -業務マニュアルの作成- |
ケーススタディの解説 |
LLM応用編
| タイトル | 内容 |
|---|---|
| イントロダクション | イントロダクション 講師紹介 期待される成果・到達目標 講座の概要 講座の流れ |
| LLMの発展と拡大する影響 | 来たる第4次産業革命 世界と日本の現状 LLMでできること |
| LLM時代の テクノロジーと社会 |
LLMとは LLMが変える産業 LLMの社会的・倫理的課題 LLMの未来の展望 |
| LLMを使える人と使えない人で広がる格差 | LLM活用による個人間の格差 LLMを活用できる人材になるためには |
| LLMを使いこなすために 必要な能力とは？ |
LLMを使いこなせる人材とは LLMを使いこなせる人が持つ 5つの能力 |
| プロンプトエンジニアリング応用 -プロンプト自体をLLMに生成させる- |
LLMにプロンプトを作らせるということ LLMの回答を疑うことも大事 プロンプトそのものを LLMに作成させる（応用編） |
プロンプトエンジニアリング応用 -LLMの出力の質を高める条件付与- |
プロンプトのおさらい 今日から使えるプロンプトテクニック ケーススタディ④ 組み立て方を指示する ケーススタディ⑤ なぜそう考えたのかの理由を含める ケーススタディ⑥ 回答の形式を指定する |
| LLMを使って文章を添削・校正する | 文章校正の基本 文章の校正 ケーススタディ 表記ゆれの統一とその自動化 文章のわかりやすさと 流れの最適化 |
| プロンプトエンジニアリング応用 -LLMを使った壁打ち手法- |
LLMを使った壁打ち手法 LLMは完璧ではない 壁打ちのための質問 ケーススタディ |
| LLMを使った業務改善 | アンケート調査の設問と 選択肢案の作成 化粧品の販促キャンペーン企画立案 インフルエンサーPR施策の リスク洗い出し 人事評価コメントの作成支援 |
| LLMの特性を踏まえた 業務フロー |
LLMとはどんな存在なのか？ LLMを活用するために ロジカルシンキングが重要 ロジカルシンキングの構成要素 |
| ロジカルシンキング(1) -MECEの概念とロジックツリー |
ロジカルシンキングとは ロジカルシンキングの構成要素 要素の網羅的検討 ロジックツリーとMECE MECEとは ケーススタディ |
| ロジカルシンキング(2) -様々なロジックツリーの紹介- |
前回の復習 3種類のロジックツリー ケーススタディ |
| ロジカルシンキング(3) -フレームワークの紹介- |
前回の復習 フレームワークの紹介 ケーススタディ |
| LLMを業務に活用するために必要な力 -課題思考- |
課題思考とは 問題とは 課題を洗い出す 解決策を考える ケーススタディ |
| LLMを業務に活用するために必要な力 -仮説思考- |
仮説とは 仮説思考とは 仮説の設定と検証サイクル ケーススタディ |
| LLMを業務に活用する為に必要な力 -多角的思考- |
多角的思考とは 多角的思考のメリット 多角的思考を行うポイント ケーススタディ |
| ケーススタディ | 応用編の復習 ケーススタディ |
LLM発展編
| タイトル | 内容 |
|---|---|
| イントロダクション | イントロダクション 講師紹介 講座の概要 講座の流れ |
| 企業と個人におけるDX | DXとは DXの状況 デジタル化とDXの違い 企業DXと個人DXの関係 LLM活用で変わる時間の使い方 個人DXを実現するために必要な能力 |
| DX推進における効果的な業務の取り組み方-(1) -課題とタスクの違い- |
課題とタスクの違い 課題に取り組むことの重要性 課題をタスクに落とし込む タスクの優先順位の考え方 LLMを活用して課題をタスクに 落とし込む方法 ケーススタディ |
| DX推進における効果的な業務の取り組み方-(2) -課題解決とは？- |
課題解決とは 課題を解決するということの意味 課題解決に向けた思考プロセス LLMを活用した 課題解決のアプローチ方法 ケーススタディ |
| DX推進における効果的な業務の取り組み方-(3) -イシューとは？- |
イシューとは？ 良いイシューの条件 イシューを設定する方法 イシューの洗い出しにLLMを活用する ケーススタディ |
| DX推進における効果的な業務の取り組み方-(4) -業務を構造的に理解する- |
業務を構造化する意義 要素分解の考え方 業務を構造化してイシューを特定する流れ LLMを使った業務の構造化とイシュー特定 ケーススタディ |
DX推進における効果的な業務の取り組み方-(5) -イシューを特定するためのテクニック- |
質の高いイシューとは 質の高いイシューを特定するための 具体的なテクニック ケーススタディ |
| プロンプトエンジニアリング発展LLMを使った壁打ち手法 | 壁打ちについての復習 プロンプトエンジニアリング発展 LLMを壁打ち相手とするポイント LLMを使った壁打ちの実演 ケーススタディ |
| LLMを活用した改善策の策定 | 特定した課題に目標や要件を設定する 課題の構造化と要素分解 LLMを使ったアイデア出し 選択肢の評価軸設定とLLMを使った評価 ケーススタディ |
| LLMを活用した実行計画の立案 | 実行計画の重要性 プロジェクトとは プロジェクトスコープとは プロジェクトの推進 ケーススタディ |
| LLMの回答を活かす創造的問題解決法 | 創造的思考力とは 新しい発想に繋がる思考法 創造的思考力を問題解決に活かす 創造的思考が阻害される要因 ケーススタディ |
| ケーススタディ | LLM発展編の復習 ケーススタディ |
費用
LLM導入編
330,000円(税込)/人
e-Learning時間 11時間
LLM応用編
330,000円(税込)/人
e-Learning時間 11時間
LLM発展編
330,000円(税込)/人
e-Learning時間 11時間
