はい、承知いたしました。ご要望に基づき、以前作成した詳細説明文から参照元へのリンク情報を削除し、再構成したものを以下に提示します。
 

AI文書作成の実践スキルを習得し、業務を革新する３ステップ講座

 
「AIを使っているが、期待通りの文章が生成されない」
「AIの回答は情報が不正確で、業務利用には不安が残る」
 
このような課題を解決し、AIを真のビジネスパートナーとするための、体系的かつ実践的な講座です。本講座では、基本的なプロンプト作成から、AIの回答品質を飛躍的に向上させる技術、さらには社内文書などの独自ナレッジをAIに組み込む最新技術「RAG」の実装まで、3つのステップで深く学びます。

この講座で学べること

Step 1：【基礎】AIを意のままに操る、基本的な文書生成

 
AIから望む出力を得るための第一歩は、明確で効果的な指示（プロンプト）を作成することです。このセクションでは、AIとの対話の基礎を固めます。
 
* プロンプトの基本構造:
* コンテキスト（背景情報）: AIに前提となる状況を伝えます。例：「あなたは社内の新入社員研修の講師です」。
* タスク（具体的な指示）: AIに実行してほしい作業を明確に指定します。例：「プロジェクト管理の基礎について、500文字程度で説明文を作成してください」。
* 制約条件: 出力の形式や内容に具体的な要件を指定します。例：「専門用語は最小限に抑え、具体例を2つ以上含めてください」。
* 出力の制御テクニック:
* 文字数、箇条書きなどの形式、フォーマル/親しみやすいといったトーン、そして「導入・本文・まとめ」といった文書構造の指定方法を学び、出力品質を高めます。
 

Step 2：【応用】AIの回答を"プロ品質"に引き上げる、品質向上技術

 
基本的な操作の次は、AIが生成する文章の品質を管理し、ビジネスレベルへと引き上げるための高度な技術を習得します。
 
* 品質向上の3要素:
* 制約条件の明確化: 文字数、トーン、使用用語などを定義し、出力の枠組みを定めます。
* 詳細な指示: 具体的な例示や、参照すべき情報、避けるべき表現などを明確に指定します。
* 品質管理基準: 生成された文書を評価するための一貫性、正確性、読みやすさといった基準を設定します。
* 実践的な品質管理:
* ビジネス文書で求められる「です・ます調」の統一や、「背景→現状→提案→期待効果」といった構成の適用方法を学びます。
* 事実や数値が正しいか（正確性）、文体や用語に統一感があるか（一貫性）、対象読者に表現が適しているか（適切性）など、具体的な品質チェックポイントを理解します。
 

Step 3：【実践】社内ナレッジでAIを賢くする、RAGの実装

 
AIの回答に誤りが含まれる可能性や、社内情報など特定の知識がないという課題を解決します。ここでは、信頼できる情報源をAIに与え、回答の質を向上させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を、Difyというツールを使って実装する方法を学びます。
 
* ナレッジ機能の活用メリット:
* 正確性の向上: 社内の正しい情報に基づいた回答を生成できます。
* 一貫性の確保: 文書間で用語や表現を統一できます。
* 最新性の維持: 最新の情報を反映した回答を得られます。
* ナレッジ作成の簡単3ステップ:
* Step1: Difyで「新規作成」をクリックします。
* Step2: Word、PDF、テキストなどの文書をアップロードします。
* Step3: 内容を確認し、必要に応じて整理します。
* 演習: 既存の営業マニュアルをナレッジとして活用し、新入社員向けの研修マニュアルを作成するシステムの構築に挑戦します。

対象となる方

 
* AIを業務に取り入れたいが、何から始めるべきか分からない方
* 生成AIを使ってみたものの、期待通りの出力が得られず悩んでいる方
* マニュアル作成や社内問い合わせ対応など、文書作成業務を効率化したいと考えている方
* 社内情報を活用し、より付加価値の高いAI活用を目指すDX推進担当者の方
 
本講座を通じて、AIを単なるツールとして使うだけでなく、自社のニーズに合わせてカスタマイズし、業務を革新する力を手に入れましょう。あなたのご参加をお待ちしております。