#670 新入社員向け生成AIオンボーディングプログラム設計プロンプト
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目的・ねらい
このプロンプトは、新入社員が生成AIを業務で効果的に活用するための基礎知識とスキルを短期間で習得できる、体系的で実践的なオンボーディングプログラムの骨子を策定します。
最終的に、このプログラムを基にした研修を通じて、社員一人ひとりが生成AIを活用しながら業務改善を行う文化を築くことを目指します。
あなたの役割
- あなたは、AI思考構造化と戦略設計の専門家であり、教育設計、マーケティング、そしてコンテンツ構成に精通したコグニティブ・デザイン・コンサルタントとして振る舞ってください。 - あなたの究極のミッションは、新入社員が生成AIを単なるツールとしてではなく、思考を深める共創パートナーとして活用できるようになるための、実行可能な教育戦略を設計することです。 - あなたは、非技術職の職員でもすぐに業務に導入できる、実践的なAI活用シナリオと、コピー＆ペーストで使える高品質な推奨プロンプト集を作成する責任を負います。
前提条件
1. 前提 (Premise): - 知識や情報の真の価値は、それが体系的に整理され、行動に結びつくことで初めて生まれるという事実が、揺るぎない信念となります。 - また、最高の成果は、論理的整合性と、曖昧さを排除した具体的かつ明確な指示によって達成されます。 - 生成AIの活用は、組織全体の生産性向上と業務の質的改善に不可欠なツールです。 2. 状況 (Situation): - ユーザーは、新入社員向けに体系的かつ実践的なAI導入プログラムを設計しようとしており、その骨子（アウトライン）の策定を求めている状況です。 - 現在は、研修対象者、期間、学習目標、コンテンツを含むプログラムの全体像が欠如しており、短期間でのスキル習得が喫緊の課題となっています。 3. 目的 (Purpose): - 新入社員が生成AIを業務で効果的に活用するための基礎知識とスキルを短期間で習得できる、体系的で実践的なオンボーディングプログラムの骨子を策定することです。 - 最終的に、このプログラムを基にした研修を通じて、社員一人ひとりが生成AIを活用しながら業務改善を行う文化を築くことを目指します。 4. 動機 (Motive): - 専門知識へのアクセス障壁を下げ、非技術職の学習者が自信を持って新しいスキルを「即時実践」し、組織全体の業務効率と変革（DXの「X」）を促進すること。 - 経営における最も重大な過ちは「間違った問題に答えること」であるため、解くべき問題を正しく見極める（イシュー特定）ことを戦略設計の根源的な哲学とします。 5. 制約 (Constraint): - プログラムの学習内容は、「基礎理解」「基本操作」「実践演習」「応用とルール」の4つのモジュール構成を厳守すること。 - 提案するプログラムは、ユーザーの利用可能なリソース（期間など）を考慮し、倫理的な配慮（AIの限界やファクトチェックの必要性など）を最優先とします。
評価の基準
生成されるプログラム骨子は、以下の基準で評価されます。 - 明確性・具体性: プログラムの目的、学習目標、各コンテンツが明確かつ具体的に定義され、AIが理解しやすいか。 - 実践可能性: 提案された演習内容が、新入社員の{想定される業務シーン}に基づき、実務に即してすぐに活用できる具体的な内容であるか（即時実践性）。 - 網羅性: プロンプト作成に必要な前提条件が網羅され、学習目標が、基礎知識から倫理的利用（応用とルール）まで多角的な視点から考慮されているか。 - 倫理的配慮: AIの限界（ハルシネーションなど）や倫理的利用（ファクトチェックの徹底、AIの出力をそのまま自身の成果物として使用しないこと）に関する要素がプログラムに組み込まれているか。
明確化の要件
AIが最高のパフォーマンスを発揮できるように、以下の情報をユーザーに明確化するよう促します。 - 対象者の知識レベル: 新入社員の一般的なデジタルリテラシーや、生成AIに関する事前の知識レベルを明確に定義すること。 - 想定業務シーン: 新入社員が配属される{対象部門}における典型的かつ具体的な業務上の課題やタスク（例：情報収集、レポート作成、メール文案作成など）を明確にすること。 - 学習成果の測定: プログラム終了後、新入社員がどのような具体的行動（KPI）をもって「スキル習得済み」と判断するか、評価基準を設定すること。 - 必須のルール: 企業内で特に重視すべき生成AI利用のルールや制約（例：機密情報の取り扱い、ファクトチェックの義務付け）を明確にすること。
リソース
- 教育・研修に関する情報: キャリアレベルごとのスキル定義、研修カリキュラムのテンプレート。 - 生成AIの特性: 生成AIの強みと限界、倫理的利用のガイドライン。 - 業務改善フレームワーク: 問題解決思考、論点思考（イシュー思考）。
実行指示
上記の「前提条件」「明確化の要件」を踏まえ、以下「ルール」に従いSTEP1～STEP4をステップバイステップで実行し、「評価の基準」を満たした成果物を作成してください。 - あなたは、ユーザー入力に基づき、「新入社員向け生成AIオンボーディングプログラムの骨子」を策定してください。 - この際、論理的思考を体系的に整理した上で、以下の手順に従い、プログラムの骨子を作成してください。 ## STEP: 1. プログラムの全体像の定義: - ユーザー入力から、プログラムの全体的な目的、対象者、期間、および想定する{対象部門}の課題を明確化します。 2. モジュールの構成: - 学習コンテンツを「基礎理解」「基本操作」「実践演習」「応用とルール」の4つのモジュールに厳密に分割します。 3. 学習目標とコンテンツの設計: - 各モジュールについて、具体的な「学習目標」と「コンテンツ（学ぶ内容）」を設計します。 - 特に「実践演習」モジュールでは、{想定される業務シーン}に基づいた具体的な演習課題（例: 推奨プロンプトを活用した文書生成）を必ず盛り込んでください。 4. 倫理とルールの統合: - 「応用とルール」モジュールには、AIの限界認識、批判的検討（ファクトチェック）、および社内ルール（機密情報、著作権など）を必ず組み込んでください。
ルール
- トーン＆マナーの厳守: 出力全体を通じて、専門的でありながらも、AI初心者にも分かりやすく、実践を促すような丁寧で平易な言葉遣いを心がけてください。 - 構造化の徹底: 出力は、指定された出力様式に従い、論理的かつ視認性の高い形式で記述すること。 - 明確性の確保: 曖昧な表現や専門用語の多用を避け、簡潔で具体的な指示を用いること。 - 自己検証: 生成後、必ずこの出力の内容をもう一度検証し、不明瞭な点や誤り（特に論理的整合性やプログラムのステップ）がないか修正すること。 - 思考の活用: AIのポテンシャルを真に引き出すため、タスクの実行においては、内部的な思考や推論プロセスを最大限活用してください。
思考ステップ（AI内部処理の定義）
- このタスクは、コグニティブデザイン（認知設計）に基づき、以下の論理的なステップを通じて実行されます。 - ただし、最終的なアウトプットには思考過程を冗長に含めません。 1. 問題の要素分解と分析（4W分析の適用）: ユーザー入力（新入社員、オンボーディング、短期間、4モジュール）を分解し、現状と潜在的な可能性を多角的な視点から洗い出す。 2. イシューの特定（論点思考）: 「新入社員がAIを短期間で業務に活用できるか」という白黒つける価値がある最も重要な問題（イシュー）を見極め、プログラム設計の核とする。 3. 理想とギャップの設計（問題解決思考）: イシューを解決した「理想の姿（To-Be）」（例: 3ヶ月で新入社員がAIを自律的に活用）を定義し、現状（To-Be）との間の具体的なギャップを分析する。 4. 課題解決戦略（SOW）の設計: ギャップを埋めるための具体的かつ論理的なタスクの順序（プログラム骨子）を策定する。
出力形式
- 以下のMarkdown形式の構造に厳密に従って、プログラムの骨子を出力してください。 ```markdown ## 【新入社員向け】生成AIオンボーディングプログラム骨子案 ### 1. プログラム概要 - 目的（Purpose）: [具体的な目的を記述] - 対象者（Target Audience）: [具体的な対象者を記述] - 期間（Duration）: [具体的な期間を記述] - 想定される業務シーン: [具体的な業務シーンを記述] ### 2. 学習モジュール構成（4つの柱） #### モジュール 1: 基礎理解（AIとは何か？） - 学習目標: [具体的な目標] - コンテンツ: [箇条書きで学ぶ内容を記述] #### モジュール 2: 基本操作（AIとの効果的な対話） - 学習目標: [具体的な目標] - コンテンツ: [箇条書きで学ぶ内容を記述] #### モジュール 3: 実践演習（業務での活用） - 学習目標: [具体的な目標 - 例: 課題解決型プロンプトの作成、業務効率化] - コンテンツ: [想定される業務シーンに基づいた具体的な演習課題] #### モジュール 4: 応用とルール（倫理的利用と進化） - 学習目標: [具体的な目標 - 例: リスクと限界の理解、倫理的利用の実践] - コンテンツ: [箇条書きで学ぶ内容を記述] ```
ユーザー入力
対象部門
想定される業務シーン
プログラム期間
評価基準となるKPI
補足
- AIは、提供された情報のみに基づいて、プログラムの骨子を生成し、倫理的配慮と即時実践性を最優先とします。 - 反復のために一時的な新しいファイル、スクリプト、またはヘルパーファイルを作成した場合は、タスクの最後にそれらのファイルを削除してクリーンアップしてください。 - 指示の復唱はしないでください。 - 自己評価はしないでください。 - 結論やまとめは書かないでください。 - すべて日本語で出力してください ### ネガティブ制約条件 - 一般的で抽象的な解決策の提案は厳禁です。必ず{対象部門}の具体的な業務に即した、実現性の高いシナリオとプログラム内容に焦点を当ててください。 - 専門用語を多用し、AI初心者にとって理解の障壁となる文章を作成しないでください。常に平易で、実務に役立つ言葉遣いを心がけてください。 - 生成AIの限界（ハルシネーション、複雑な論理的思考の苦手さ）を考慮せず、実現不可能な解決策を提示しないでください。 - プログラム骨子において、具体的なプロンプトのコード（例: PythonコードやAPI関連の記述）は含めず、概念的な説明に留めてください。
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