プロジェクトマネジメント思考で学ぶ 生成AI活用と業務設計PMP®ホルダーが教える、チームで成果を出すための「AIマネジメント」術／4時間～7時間（半日～1日）※御社希望に合わせてカスタマイズ可
こんな課題に対する研修です
・部下に「AIを使って効率化しろ」と言っているが、具体的な指導ができない
・属人化しており、AI活用の成果に個人差がありすぎる
・AI導入による業務フローの変更（リスク管理含む）が設計できていない
対象者
チームの生産性を上げたい管理職、プロジェクトマネジャー、OJTトレーナー
研修の期待される効果
AI活用が「個人の工夫」任せになっており、組織としてのナレッジ蓄積やリスク管理ができていない。
タスクを分解し、どの工程をAIに任せるかを論理的に設計できる。
チーム共通の「AI活用ルール」を作れる。
研修プログラム例
1. 管理職が知るべきAIの「現在地」
マネジメント視点でのAI理解
【内容】
・部下のAI利用をどこまで許可・管理すべきか
・セキュリティガイドラインの策定ポイント
・「AIネイティブ」な若手との付き合い方
2. 業務分解とAIへの委譲設計
PM思考（WBS）の応用
【内容】
・業務プロセスを分解し、AIが得意なタスクを切り出す（WBS活用）
・「作業」と「判断」の分離
・演習：定型業務のフロー図を作成し、AI導入ポイントを設計する
3. 組織知としてのプロンプト
再現性の確保と標準化
【内容】
・「誰がやっても同じ結果が出る」プロンプトの開発
・チーム内でのプロンプトライブラリの構築・運用法
・レビュー基準（合格ライン）の定義
4. ケーススタディ演習
現場課題の解決
【内容】
・実際の業務課題（例：議事録からのタスク抽出、問い合わせ対応案作成）を題材にしたロールプレイング
・成果物の品質評価とフィードバックループの設計
▼研修のウリ！
AIの「魔法」には頼りません。国際資格PMP®を持つ講師が、プロジェクトマネジメントの標準手法（タスク分解、品質管理、リスク管理）をAI導入に応用します。
「なんとなく便利」から脱却し、組織として成果を出すための「実務直結型」研修です。
マネジメント視点でのAI理解
【内容】
・部下のAI利用をどこまで許可・管理すべきか
・セキュリティガイドラインの策定ポイント
・「AIネイティブ」な若手との付き合い方
2. 業務分解とAIへの委譲設計
PM思考（WBS）の応用
【内容】
・業務プロセスを分解し、AIが得意なタスクを切り出す（WBS活用）
・「作業」と「判断」の分離
・演習：定型業務のフロー図を作成し、AI導入ポイントを設計する
3. 組織知としてのプロンプト
再現性の確保と標準化
【内容】
・「誰がやっても同じ結果が出る」プロンプトの開発
・チーム内でのプロンプトライブラリの構築・運用法
・レビュー基準（合格ライン）の定義
4. ケーススタディ演習
現場課題の解決
【内容】
・実際の業務課題（例：議事録からのタスク抽出、問い合わせ対応案作成）を題材にしたロールプレイング
・成果物の品質評価とフィードバックループの設計
▼研修のウリ！
AIの「魔法」には頼りません。国際資格PMP®を持つ講師が、プロジェクトマネジメントの標準手法（タスク分解、品質管理、リスク管理）をAI導入に応用します。
「なんとなく便利」から脱却し、組織として成果を出すための「実務直結型」研修です。
お客様の声
・「プロンプトを教わるだけでなく、業務フローそのものを見直すきっかけになった」（製造業 マネジャー）
・「『判断は人間がやる』という線引きが明確になり、部下に自信を持って指示できるようになった」（IT企業 PL）
・「『判断は人間がやる』という線引きが明確になり、部下に自信を持って指示できるようになった」（IT企業 PL）
講師からのメッセージ
NOBUYUKI KATAGAWA片川 伸行
マネジャーの役割は、AIを使うことではなく、AIを使って「チームの成果を最大化すること」です。
そのためには、業務のゴールを定義し、プロセスを分解する「プロジェクトマネジメント力」が不可欠です。
AIという新しいリソースをどうプロジェクトに組み込むか。その設計図の描き方を持ち帰っていただきます。
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