AI Literacy
Develop AI Literacy in the age of generative AI
UMUのAIリテラシーコースで、全従業員がAIの進化に後れを取らないようにスキルアップしましょう。
よくある課題
UMUのAIリテラシーコースは、組織内の誰もがAIを使いこなし、生産性を向上させることを支援します。
個人の課題
組織の課題
AIが自分の役割を奪うのではないかと恐れながらも、LLM（大規模言語モデル）を自己成長や改善にどう活用すればよいのかわからない
多額の投資に対し、従業員の利用率や満足度が上がらず、業務でのAI活用が進まない
LLMを使ってみたが期待外れの回答ばかで、時間の無駄であるという結論に至った
AIの急速な進歩により、従業員のAIリテラシー教育が追いつかない
生成された回答の正確性を確かめる方法がわからない
LLMを業務に効果的に取り入れ、組織能力を向上させるにはどうすればよいか
職場でLLMの使用が義務付けられているが、複雑な業務上の課題に適用するのは難しい
LLMが組織および従業員の生産性に与える影響をどのように評価するか
AKIEEフレームワークに基づく
UMUのAIリテラシー
学習の科学の枠組みに基づくこのコースは、学習者が内容を学習する段階から、実際の職場のシナリオで効果的に活用する段階へと進むことができるよう支援します。
コース紹介
現状
生成AIはすべての業界に急速に浸透し、生産性を革新し、競争を激化させています。AIソリューションは企業の戦略的計画の中核となっています。
したがって、経営陣、人事、管理者、スタッフの間での適切なAIの理解と使用は、重要な組織能力となっています。
ハイライト
200以上の学術論文と業界レポートから最先端の情報を活用しています
業務シナリオに基づくプロンプト演習を通じて学習・実践し、AIが即時にフィードバックをします。
理論と実践のギャップを埋め、AI初心者を、実際の業務課題に取り組む準備ができたAIリテラシーを持つ実践者に変えます。
目標
このコースは、学習者のAI理解を向上させ、効率的なAIとの対話を可能にし、日常業務にAIを取り入れることをできるようにします。これにより、従業員のパフォーマンス、効率、経験が向上し、組織の戦略的競争力を高めます。
Enhance employee performance, efficiency, and experience, and boost your organization's strategic competitiveness.
コース情報
オンライン学習プログラム
完全オンラインの科学に基づいた学習プログラムは、いつでもどこでも実践的に活用できるよう設計されており、従業員のパフォーマンス向上を支援します。
180分のコンテンツ
5分から10分間のわかりやすいレッスンで生成型AIをマスターし、巧みに設計されたコンテンツとエクササイズを組み合わせた、合計約180分のコースです。
15種類以上のプロンプトエクササイズ
15以上の実践的なエクササイズで、リアルタイムのAIフィードバックと業務に直接関連するシナリオを提供し、従業員のプロンプトスキルを向上させます。
組織内の全従業員が対象
AI時代においては、かつてデジタルリテラシーが不可欠であったように、今やAIスキルが極めて重要です。AIリテラシーを全従業員に身に付けさせ、生産性を向上させ、より良い成果を導きましょう。
コースカリキュラム
AIを活用して、ラーニングゾーンを広げ、パニックゾーンを縮小し、
新たなコンフォートゾーンを素早く構築しましょう
1AIの起源と発展
AI発展の歴史
生成AIの応用
大規模言語モデル（LLM）の仕組み
2生成AIの時代におけるAIリテラシーの発展
組織と人材開発におけるLLMの重要性を学術的視点から理解する
AIリテラシーモデル
AIリテラシーとは
ASKとABCEフレームワークを通じたAIリテラシー
3プロンプトリテラシー
RSTCCフレームワーク
12 の優れたプロンプト技術
LLMを建設的に活用
演習とエクササイズ
効率的なAIとの対話を促進するAIネイティブな即時フィードバック
現実的な業務シナリオに基づき、演習は簡単なタスクから始まり複雑なシナリオへと進展
ビジネスメールの作成と添削
プロジェクト提案の計画
リソース配分の最適化と競合の緩和
4生産性向上のためのAI活用
LLMを通じた音声認識テキストの読みやすさを向上
LLMを活用し翻訳業務を完璧にやり遂げる
LLMを用いた「プロンプトのためのプロンプト」の作成
5AIの倫理的活用
LLMの「ドリフト」と「幻覚」を理解する
組織におけるLLMの倫理的かつコンプライアンスに準じた使用
学習者レビュー
“このコースで、AIに対する見方が完全に変わりました。今では、AIの回答をただコピー＆ペーストするのではなく、仕事のためにより正確な結果を得るための、より良いプロンプトを書けるようになりました。”
“以前は、AIとのやりとりは期待外れに終わることが多かったです。このコースでは、AIをより効果的に活用して仕事に役立てる方法を学び、人間とAIの協働について見直すことができました。”
“このコースを通して、私はLLMについてより理解を深めることができました。また、一般的なプロンプトと具体性のあるプロンプトが、まったく異なる結果につながる可能性があることも学びました。”
“LLMの仕組みについて体系的な理解を深め、AIをさまざまな業務に適用する上での実践的な方法についてより深い理解を得ることができました。”
“AIと効果的にやりとりする方法を学び、学習プロセスを向上させることができました。”
“私はAIの進化、制約、根拠について学びました。LLMを使用した実践的なエクササイズは、AIの科学的利用と人間とAIの効率的なコラボレーションの可能性を明らかにしてくれました。”
RSTCCフレームワークを用いたプロンプト学習
我々のプロンプトエクササイズは、RSTCCフレームワークに従っています。
これは、役割、戦略、タスク、文脈、制約を定義することで、
効果的なAIプロンプトを作成するための構造化された方法です。
Role（役割）
プロンプトで指定されたアイデンティティまたはエージェントは、誰がどのような立場でタスクを実行するのかを定義します。
Skill（スキル）
スキルは、LLMが割り当てられたタスクを完了するために必要な専門的な能力や知識の背景を示します。
Task（タスク）
タスクはプロンプトの核心であり、大規模モデルが完了すべき具体的な目標や行動を明確に定義します。
Context（文脈）
文脈はタスクの背景情報を提供し、モデルがタスクの状況を理解するのに役立ちます。
Constraint（制約）
制約は、タスクを実行する際に従うべきルールや制限事項であり、フォーマットの要件、時間制限、リソースの制約などが含まれます。
AIリテラシーのプレビュー
AIリテラシーが、貴社の全従業員を
より生産的かつ効率的にする方法をご覧ください。
高い業績を上げているAIリーダーの主要な目的
業界のAIリーダーは、新しいビジネスを作り出し、収益を増やすためにAIを活用しています。
「AIリテラシー」とは？
AIの理解、適用、そして主要な業務課題のAIによる解決
「AIリテラシー」とは、AIの理解、AIの適用、主要な業務課題のAIによる解決を指します。 従業員のAIリテラシーを高めることで、AIをより有効に活用できるようになり、業務パフォーマンスと組織の生産性が向上します。
「AIリテラシー」のASK：Attitude（態度）、Skills（スキル）、Knowledge（知識）
Attitude（態度）：AIを受け入れ、変化に適応し、革新を探求する。
Skills（スキル）：プロンプトを最適化し、AIのアウトプットを評価し、最も優れたインサイトを活用する。
Knowledge（知識）：AIの基本、プロンプトエンジニアリング、そして実際の応用を理解する。
労働力における新たなコンピテンシー
インターネットの普及以来、労働力の構成要素は進化しており、現在、企業は競争力を維持するためにAIとプロンプトリテラシーに注力する必要があります。
