AIコンサルタント養成講座：課題発見から提案、そして承認を勝ち取るまで

 
本講座は、単にAIツールの知識を学ぶだけでなく、クライアントが抱える本質的な課題を見つけ出し、実現可能な解決策を設計し、最終的にプロジェクトの承認を勝ち取るまでの一連のプロセスを体系的に習得することを目的とした実践的なプログラムです。
 

講座の特長

 
* 体系的なカリキュラム: 実際のコンサルティング業務の流れに沿って、「課題発見」→「解決策の立案」→「提案書作成」→「プレゼンテーション」という4つのステップで、必要なスキルを網羅的に学びます。
* 事例に基づく実践的ノウハウ: 江崎グリコやメルカリといった実際の企業事例を豊富に用いることで、机上の空論ではない、現場で通用する具体的な解決策の考え方を習得します。
* 具体的なツール活用: ChatGPTやDifyといったAIツールを、どのような課題に対して、どのように活用すれば効果的なのかを具体的に学びます。

カリキュラム詳細

講義1：課題の見つけ方

AI活用の出発点となる、クライアントの核心的な課題を特定する手法を学びます。
* 現状分析の方法: データ、業務プロセス、組織体制の3つの観点から現状を分析し、AI活用の可能性を探ります。
* 問題点の洗い出し: AI活用が効果的な問題の特徴（パターン化可能な判断業務、大量のデータ処理など）を理解し、解決すべき問題点を洗い出します。
* 優先順位の付け方: ビジネスインパクト、実現容易性、検証可能性といった基準を用いて、取り組むべき課題の優先順位を決定します。
* ロードマップの作成: 小さな成功体験（Quick Win）から始め、段階的に展開していくための具体的なロードマップを作成する手法を学びます。
 

講義2：解決策の考え方

特定した課題に対し、実現可能で効果的な解決策を設計する能力を養います。
* 効果的な施策の出し方: 技術的に「できること」と、コストや運用面で「すべきこと」を区別し、体系的なアプローチで施策を導き出します。
* 段階的な導入計画: FAQ自動化の事例のように、即効性のある施策から始め、段階的にシステムを発展させていくアプローチを学びます。
* 実現可能性の検討: 技術的な実現性に加え、組織的な受容性やコスト面の妥当性など、多角的な視点からプロジェクトの実現可能性を評価します。
* リスクの想定と対策: AIプロジェクト特有の技術的、運用的、組織的リスクを事前に想定し、その対策を体系的に整理するフレームワークを習得します。
 

講義3：説得力のある提案書作成

立案した解決策をクライアントに効果的に伝え、納得してもらうための提案書作成スキルを磨きます。
* 構成の組み立て方: 経営層が短時間で価値を理解できる「エグゼクティブサマリー」の作成をはじめ、論理的で分かりやすい提案書の構成を学びます。
* データの活用方法: 具体的な数値を用いて説得力を高める手法を習得します。作業時間削減率や投資対効果（ROI）など、効果を示す主要な指標の活用法を学びます。
* ビジュアル化のコツ: グラフやフローチャート、システム構成図などを効果的に用い、複雑な情報を視覚的に分かりやすく伝えるデザインの原則とテクニックを学びます。
 

講義4：プレゼンテーション

作成した提案書に基づき、クライアントの承認を勝ち取るためのプレゼンテーション能力を高めます。
* 説明の順序と構成: 提案の全体像から詳細まで、限られた時間で効果的に伝えるための基本的な説明の流れを学びます。
* 参加者に合わせた説明: 経営層には投資対効果、現場責任者には具体的な業務改善効果など、参加者の立場や関心事に合わせた説明のポイントを習得します。
* 質疑応答の準備とテクニック: AI特有の不確実性に関する質問など、想定される様々な質問に対して、具体的な根拠と事例を基に回答する準備を行います。信頼関係を築くための実践的な応答テクニックを学びます。