# 演習 1 ／ 想定される Gemini 出力例（3 ターン目）

参考プロンプトを 3 ターン投げたときに、Gemini が返してくると想定される出力例です。受講者の出力と完全一致する必要はありません。「これくらいの粒度まで磨ければ十分」の目安として使ってください。

## 想定出力（3 ターン目）

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保険業界における生成AIの活用事例 ／ 60 分研修プログラム

| 時刻 | ブロック名 | 狙い | 持ち帰り |
|---|---|---|---|
| 0:00-0:05 | アイスブレイク兼アンケート | 受講者の AI 経験値と心理的ハードルを把握 | 自分が AI に対してどれくらい身構えているかの自覚 |
| 0:05-0:20 | 業界事例の概観（日本生命、東京海上、第一生命など） | 国内保険業界での AI 活用が「すでに動いている」現実を共有 | 自社で似た取り組みができそうな領域のイメージ |
| 0:20-0:35 | リスクの現実（ハルシネーション・情報漏洩） | 失敗事例から「やってはいけないこと」を体感 | 業務で AI を使うときの判断基準 |
| 0:35-0:55 | プロンプト体験ワーク | 自分の業務 1 件で実際に Gemini に依頼を投げる | 自分の業務で AI を使った成功体験 1 件 |
| 0:55-1:00 | 次回までの宿題 | 学びを翌週の行動につなげる | 業務で 1 回 AI を試して結果を社内チャットに 1 行で共有 |

## 次回までの宿題（具体例）

業務で 1 回 Gemini を使い、結果を社内チャットに 1 行投稿してください。
投稿例 1：「週次報告メールの下書きを Gemini に作らせてみたら、自分が書くより 15 分早く完成した」
投稿例 2：「業界用語の説明を新人向けに言い換えさせてみたが、専門用語が残っていて、結局自分で書き直した」
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## 完成例の質を分けるポイント

- 表形式で時刻・ブロック名・狙い・持ち帰りが揃っている
- 1 ブロック目がアイスブレイク（受講者の心理状態を測る設計）に置き換わっている
- 宿題の具体例まで降りている

1 ターン目で完璧な答えは返ってきません。3 ターン目までかけて磨くと、ここまで使える形になります。

## 受講者によくある違い

- 1 ターンで終わってしまっている → 表は出るが、現場で使えるレベルではない
- ブロック名が一般論（「導入」「展開」「まとめ」）のまま → 業界・対象に寄せた言葉に磨ききれていない
- 持ち帰り欄が「学ぶ」「理解する」になっている → 動詞が抽象的。「〜できるようになる」まで具体化したい

これらは追加で「持ち帰り欄を、動詞を具体化してください」と投げれば修正できます。「自分の依頼の磨き方」を学ぶのが本演習の目的です。
