― 技術・研究開発部門の企画立案、分析、コピー作成、提案準備に活かす課題設定・プロンプト設計・出力評価 ―
★漠然としたAI活用から脱却。
自社技術や製品の価値を市場や顧客の言葉に翻訳し、企画・提案・販促に活かせるようになる！
★実務に近いワークを通じて、受講後すぐに使える活用手順を習得できる！
こちらは 9/24（木）実施WEBセミナー のアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます
R&D支援センターウェビナー【アーカイブ配信】のご案内
配信開始日：2026年9月25日（金）
配信終了日：2026年10月9日（金）
参 加 費：49,500円（税込）
備 考
・配信開始日以降にセミナー資料（PDF形式）、閲覧用URL（※データの編集は行っておりません）をお送りします。
セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
お申し込み受付中
申込方法
下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
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講 師
京都華頂大学 生活情報学科 准教授
ウェブ解析士協会理事
ITC京都副理事長
エボラニ（株）CMO
積 高之 氏
【ご専門】
マーケティング
受講対象・レベル
◎研究開発部門、技術部門、商品開発部門、事業企画部門において、企画立案、市場調査、顧客理解、提案資料作成、技術・製品情報の発信に携わる方
◎自社技術や製品の価値を、顧客・市場・営業部門に分かりやすく伝える必要がある方
◎生成AIを業務に導入し始めたが、期待した精度の回答が得られず、実務での使い方に課題を感じている方
◎マーケティング専任者ではないが、技術起点の商品企画、販促企画、展示会準備、営業提案、Web・資料作成などに関わる方
◎ChatGPT等の生成AIを、単なる文章作成ツールではなく、思考整理・分析・企画検討・提案準備の補助ツールとして活用したい方
必要な予備知識
特に専門的な予備知識は必要ありません。生成AIやマーケティングの基礎から解説いたします。
ChatGPT等の生成AIを少しでも触った経験があると理解しやすいですが、未経験の方でも受講可能です。プログラミング知識は不要です。
習得できる知識
◎生成AIをマーケティング実務に活用する際の基本的な考え方を理解できる
◎AIに任せる業務、人が判断すべき業務、両者を組み合わせる業務の切り分け方を理解できる
◎企画立案、市場分析、顧客理解、競合分析、コピー作成、提案資料準備における生成AIの活用方法を習得できる
◎AIとの壁打ち精度を高めるための課題設定、情報整理、前提条件の与え方を理解できる
◎実務で使えるプロンプト設計の基本構造を習得できる
◎AIの出力をそのまま使わず、評価・修正・再指示するための観点を理解できる
◎研究開発・技術部門が、技術情報を市場価値・顧客価値に翻訳する方法を学べる
◎生成AI活用における情報漏えい、著作権、ハルシネーション、社内ルール整備などの注意点を理解できる
趣 旨
生成AIは、文章作成や情報検索の効率化だけでなく、マーケティング実務における企画立案、顧客理解、市場分析、競合調査、コピー作成、提案資料作成など、幅広い業務に活用できるようになっています。一方で、生成AIに漠然と質問するだけでは、一般論や表面的な回答にとどまり、実務成果には結びつきにくいのが実情です。
本セミナーでは、生成AIを「便利な文章作成ツール」としてではなく、「課題を整理し、仮説を広げ、提案の精度を高めるための実務支援ツール」として活用する方法を解説します。特に、研究開発者・技術者が自社技術や製品の価値を市場や顧客の言葉に翻訳し、企画・提案・販促に活かす場面を想定します。
講義では、AIに指示を出す前の課題設定、情報整理、プロンプト設計、出力評価の基本を扱うとともに、実務に近い簡単なワークを通じて、受講後すぐに使える活用手順を身につけることを目的とします。
プログラム
1-1．生成AIはマーケティング業務の何を変えるのか
1-2．文章作成ツールから、企画・分析・提案支援ツールへ
1-3．研究開発者・技術者にとっての生成AI活用の意義
1-4．AIに任せる業務、人が判断すべき業務の切り分け
1-5．生成AI活用で成果が出る企業と出ない企業の違い
2．マーケティング実務における生成AIの活用領域
2-1．市場調査・業界動向整理への活用
2-2．顧客課題・ニーズ仮説の整理
2-3．競合分析・差別化ポイントの抽出
2-4．商品企画・サービス企画のアイデア出し
2-5．Webサイト、展示会、営業資料、提案書への応用
2-6．技術情報を顧客価値に翻訳する使い方
3．AIとの壁打ち精度を高める課題設定
3-1．良い回答は、良い問いから生まれる
3-2．「何を聞くか」より前に「何を決めたいか」を明確にする
3-3．目的・対象者・利用場面・制約条件の整理
3-4．AIに与えるべき情報と、与えてはいけない情報
3-5．研究開発・技術部門でよくある失敗例
3-6．ワーク1：自社製品・技術のマーケティング課題を整理する
4．実務で使えるプロンプト設計の基本
4-1．プロンプトの基本構造
4-2．役割、目的、前提条件、出力形式、評価基準の指定
4-3．一度で正解を出させるのではなく、段階的に精度を上げる方法
4-4．企画立案に使うプロンプト例
4-5．市場分析・競合分析に使うプロンプト例
4-6．コピー作成・提案資料作成に使うプロンプト例
4-7．ワーク2：自社テーマに合わせたプロンプトを作成する
5．生成AIを使った分析・企画立案の進め方
5-1．PEST分析、3C分析、SWOT分析への応用
5-2．顧客ペルソナ、購買プロセス、利用シーンの整理
5-3．製品特徴をベネフィットに変換する方法
5-4．技術シーズから市場ニーズを考える方法
5-5．複数案を比較し、意思決定につなげる方法
5-6．AIの出力を鵜呑みにしないための確認観点
6．コピー作成・提案準備への具体的応用
6-1．製品説明文、Web掲載文、メール文面への活用
6-2．展示会・セミナー・営業資料の訴求軸整理
6-3．提案書の構成案、見出し、要約文の作成
6-4．専門的な技術内容を非専門家に伝える表現変換
6-5．経営層、営業部門、顧客向けに表現を変える方法
6-6．ワーク3：技術・製品情報を顧客向けメッセージに変換する
7．出力評価と改善指示の方法
7-1．AIの回答を評価するための基本観点
7-2．正確性、具体性、実現可能性、独自性、説得力の確認
7-3．一般論にとどまった回答を実務レベルに引き上げる再指示
7-4．ファクトチェックと情報源確認の考え方
7-5．社内で使える成果物に整える編集プロセス
7-6．良い出力・悪い出力の比較
8．生成AI活用における注意点とリスク管理
8-1．ハルシネーションと事実確認の必要性
8-2．機密情報・個人情報・未公開情報を扱う際の注意点
8-3．著作権・引用・二次利用に関する基本的な考え方
8-4．社内ルールと利用ガイドラインの整備
8-5．AIに依存しすぎないための人間側の判断基準
8-6．研究開発・技術部門での安全な活用方法
9．実務導入の進め方
9-1．個人利用からチーム利用へ広げる手順
9-2．定型業務、非定型業務、創造的業務への適用
9-3．プロンプト集・活用事例集の作り方
9-4．小さく試し、成果を見える化する方法
9-5．受講後すぐに始めるための実践ステップ
10．質疑応答・まとめ
10-1．本日のポイントの整理
10-2．自社業務に適用する際の考え方
10-3．よくある疑問への回答
10-4．質疑応答