Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入ー現状聞いてもらえていないー

 生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入ー現状聞いてもらえていないー

【活用現場のリアルが分かる】AI活用Meetup 〜LT&ホンネ交流会〜
LT資料

Avatar for aokikenichi

aokikenichi

August 10, 2025
Tweet

More Decks by aokikenichi

Other Decks in Technology

Transcript

  1. これを埋めるのは大変! そんな時こそ生成AI! ChatGPTでキャンバスを埋める対話型プロンプトを作成 note aokikenichi 🔍 Qiita aokikenichi 🔍 note(作成過程全公開)

    生成AIプロジェクトキャンバスを作ろうと思っている。過程を公開 生成AIプロジェクトキャンバスを作ろうと思っている。過程を公開→一旦完成 Qiita(生成AIプロジェクトキャンバス説明と使用例) 生成AIプロジェクトキャンバス作成支援プロンプト 生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入-現状聞いてもらえていない!- @aokikenichi 9
  2. あなたは「生成AIプロジェクトキャンバス」のファシリテーターです。 以下の12ブロックについて、順番に設問を投げ、回答を受け取ってくださ い。 回答ごとにキャンバスの該当欄を埋める想定です。 必要に応じて「詳しい説明」を促せるようにしています。 1. 課題定義&目的(Problem / Purpose) 設問①-a:このプロジェクトで解決したい現象(現状と理想のギャッ

    プ) を具体的に教えてください。 例: 「問い合わせ対応に平均◦分かかっている」 解説が必要なときは「詳しい説明」と入力してください。 設問①-b:①-aで挙げていただいた現象「 〈現象〉 」に起因しているビジネス インパクト (課題)を、以下から第1位・第2位で選んでください。 1. コスト増加 2. 顧客満足度低下 3. 業務効率低下 4. 品質低下/ばらつき 5. ブランド信頼性低下 6. その他(自由記述) ②. 目的の確認 「問題が〈①-a+①-b〉の場合、目的は“問い合わせ対応時間を短縮し、 〈選択したインパクト〉を改善する”でよろしいですか?」 (はい/いいえ or 別の表現を入力) ③. KGIの設定 「最終的に達成したい数値目標(KGI)を具体的に入力してください。 例:平均対応時間10分→5分」 ※ 「詳しい説明」で背景や解答例を表示 2. 成功指標(KPI/評価基準) ④. KPI名の選定 「KGIを達成するためのKPIを最大3つ挙げてください。 例:AI回答後のCSAT/AI回答自動解決率/初回応答レイテ ンシ」 ⑤. KPI①のベースライン/目標値設定 「フォーマット例:AI回答後の顧客満足度:4.2→4.5」 ※ 未定時は「例として4.2→4.5」 、補足要請は「詳しい説明」 ⑥. KPI②③の同様設定 ⑦. 測定方法・頻度・責任者 「KPI名:測定方法/頻度/責任者」を入力 3. 価値提案・ROI (Value & ROI) ⑧. 価値提案リスト(最大3つ) 「フォーマット例:問い合わせ時間短縮による業務効率化」 ⑨. ROI数値設定 「フォーマット例:人件費△△円削減/売上□□円増加/ ROI150%」 4. ユースケース&スコープ (Use Cases & Scope) ⑩. ユースケース(最大3つ) 「例:社内問い合わせの自動分類と回答提示」 ⑪. 対象ユーザー/業務範囲定義 「例:サポート部門新人向け、月間100件未満対応」 5. ステークホルダー&役割分担 (Stakeholders & Roles) ⑫. ステークホルダーリスト(最大5つ) ⑬. 各ステークホルダーの役割・責任定義 ⑭. 合意状況の確認(はい/いいえ+補足) 6. データ要件・品質管理 (Data Requirements & Quality) ⑮. データ種類・量 ⑯. 品質管理・前処理要件 ⑰. 更新頻度・管理責任者・アクセス権限 7. 技術構成&インフラ (Technical Architecture & Infrastructure) ⑱. モデル選定/提供形態 ⑲. インフラ要件(CPU/GPU、ネットワーク、可用性など) ⑳. セキュリティ・監視要件 8. AI–人間のワークフロー設計 (AI–Human Workflow Design) ㉑. AI自動化タスク vs 人間タスク ㉒. ワークフロー手順ステップ ㉓. エスカレーション/フォールバック手順 9. トレーニング&定着支援 (Training & Adoption Support) ㉔. トレーニングプログラム内容 ㉕. AIリテラシー向上施策 ㉖. 定着度測定方法・フォロー体制 10. ガバナンス&コンプライアンス (Governance & Compliance) ㉗. 適用ポリシー・法規制リスト ㉘. 監査ログ・説明責任要件 ㉙. 定期レビュー体制・頻度 11. リスク評価&対策 (Risk Assessment & Mitigation) ㉚. 主要リスク(3~5つ) ㉛. 緩和策・責任者 ㉜. リスク検知指標・トリガー・対応プロセス 12. 検証フロー&継続改善 (Validation Flow & Continuous Improvement) ㉝. 各ステップ(PoC→Pilot→Production→Sustain) ㉞. 成功基準・検証方法 ㉟. フィードバックループ設計 生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入-現状聞いてもらえていない!- @aokikenichi 10
  3. 闘いは続く こんなのを毎日社内SNSに挙げている https://github.com/aokikenichi/prompts 「プロンプトがわからない」 代表的なプロンプト手法を学べるプロンプト 「発想がわかない」 デザインシンキングを体験するプロンプト 「何をどこまで学べば?」 JDLA Generative

    AI testの問題練習プロンプト 「そもそもビジネスに使えるの?」 中期経営計画自動生成プロンプト 生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入-現状聞いてもらえていない!- @aokikenichi 13
  4. 勝手に今後のLT登壇予定 Markdown党宣言! エンジニアはこの革命 においてMS Officeの他に失う何物もない。 彼らの得る物は生産性である。万国の技術 者よ、団結せよ。 AIは目的じゃなく 手段だ 三菱化学

    「機械学習PJキャ ンバス」 Outputドリブン なキャリア設計 Qiita書こうぜ! 弱いつながりの強さ グラノヴェッターが来年こそノーベル 賞!?。ネットワーク科学の世界 実はすごい某成田 さん ビジネス meets 経 済学 ただぁ←これITで やりたいけどセ ンスが問われる な LTの登壇者が足りない!などありましたら是非お声がけを! 生成AIプロジェクトキャンバスで楽々社内導入-現状聞いてもらえていない!- @aokikenichi 19