第1回 完全入門編 / 2026.07.14 TUE生成AIとの
向き合い方
第1回 完全入門編1 / 28
講師紹介 / INSTRUCTOR
安田 光喜Mitsuki Yasuda
Givery メイン講師 ／ 生成AIエバンジェリスト
- 公立はこだて未来大学 修士課程修了（AI・デザイン領域）
- デザイン会社・デジタル教育会社の設立と運営を経験
- 生成AI事業を設立・運営、企業研修の設計と登壇を担当
- 非エンジニア向けの入門研修を数多く担当
今日は専門用語をできるだけ使わずに進めます。「これ初歩的かな」と思う質問こそ歓迎です。詰まったらいつでも手を挙げてください。
第1回 完全入門編2 / 28第1回 完全入門編
本日3時間のゴール
難しいことは扱いません。「失敗しても大丈夫、まず触ってみる」を合言葉に進めます。
- 生成AIが何者で、何を得意とし、どこで間違えるかを理解する
- 「会社の仕事で入れてよい情報・だめな情報」の線引きを自分で説明できる
- 聞き方（依頼文）を変えると回答が変わることを、自分の手で体感する
- 自分の業務×AI活用マップを1枚作り、明日試したいことを1つ決める
今日いちばんの目標は「明日、自分の仕事で1回触ってみたい」と思っていただくこと。完璧を目指す日ではありません。
第1回 完全入門編3 / 28第1回 完全入門編
今日の流れ
| 区分 | セッション | 形式 | 持ち帰るもの |
|---|---|---|---|
| 導入 | オリエンテーション | 講義 | 本日の進め方の理解 |
| 講義 | 生成AIの基本理解とリスク | 講義＋デモ | 使ってよい / だめ の線引き |
| 実践 | 対話実践とAI活用マップ | ハンズオン | 業務×AI活用マップ（スプレッドシート） |
| 実践 | 実務デモと振り返り | ハンズオン | 明日試したいこと1つ |
計 [180min]。前半は座学とデモ、後半は手を動かします。発表やグループワークはありません。各自で進め、詰まったら手を挙げてください。
第1回 完全入門編4 / 28第1回 完全入門編
今日のお願い 3点
- たくさん触ってください。話を聞くより、自分の手で試した方が圧倒的に身につきます
- 「変な答えが返ってきた」を歓迎してください。AIが間違える瞬間こそ、リスクを肌で理解する最良の教材です
- 遠慮なく質問してください。手を挙げてもチャットでも結構です。一人の疑問は全員の疑問です
使うものは2つだけ。ブラウザの Gemini（gemini.google.com）と Googleスプレッドシートです。難しい設定はありません。
第1回 完全入門編5 / 28第1回 完全入門編
全員参加を見える化 クラス共有シート
URLを開く
講師が当日チャットで配布
→
自分の行を探す
名前の行に記入
→
毎演習ごとに記録
結果＋進み具合
- 全員で1枚のGoogleスプレッドシートを使います
- 各演習のあと、結果を一言と進み具合を自分の行に記入します
- 進み具合は
やってみた/つまづき中/できたの3つから選ぶだけ
正解を競うものではありません。空欄を自分の言葉で埋めることが、今日の『参加』です。講師はこのシートを見て、つまずいている方にすぐ声をかけます。
第1回 完全入門編6 / 28SESSION 02 / 講義・デモ [45min]
生成AIの基本理解とリスク
生成AIが何者で、何を得意とし、どこで間違えるのか。座学を中心に、画面で短いデモを挟みながら45分で押さえます。
第1回 完全入門編7 / 28第1回 完全入門編
2026年 いまどこにいるのか
87%
日本企業が活用中＋推進中
55.2%
日本企業の業務利用率
26.7%
日本の個人利用率
- 生成AIは『これから来る技術』ではなく、すでに業務で使われている技術です
- 日本企業で活用中＋推進中は87%（前回76%から上昇）
- 個人利用率は日本26.7%で、中国81.2%・米国68.8%とはまだ差があります
第1回 完全入門編8 / 28第1回 完全入門編
生成AIと検索エンジンは別物
検索エンジン（例 Google）
- 正解の在りかを示す道具
- キーワードを打って結果を『選ぶ』
- 1セッション平均 約5分
- 失敗＝結果が古い・偏る
生成AI（例 Gemini）
- 状況に合わせて回答を組み立てる相手
- 文脈を伝えて『対話する』
- 1セッション平均 約14分
- 失敗＝もっともらしい嘘を返す
同じブラウザに文字を打つので混同しがちですが、検索は探す道具、生成AIは一緒に作る相手。使い方の前提が違います。
第1回 完全入門編9 / 28講師デモ / DEMO
ライブデモ 1回の依頼 vs 3回の対話
雑な1回だけの依頼
来週の社内勉強会のアジェンダを1行で出して
状況を渡した依頼
あなたは保険業界の研修担当です。来週、新人5名向けに60分で
ガイドラインの読み方を教えます。アジェンダを5ブロックに分け、
各ブロックの所要分も付けてください。
ガイドラインの読み方を教えます。アジェンダを5ブロックに分け、
各ブロックの所要分も付けてください。
同じGeminiに投げて、回答品質の差を見ていただきます。次のセッションでは、これを皆さん自身の手で体験します。
第1回 完全入門編10 / 28リスク / RISK
リスク1 ハルシネーション もっともらしい嘘
| 時期・場所 | 何が起きたか |
|---|---|
| 2023年6月 米国 | 弁護士がChatGPTの架空判例6件を裁判書面に引用。発覚し罰金5,000ドル（Mata v. Avianca） |
| 2024年2月 カナダ | エアカナダのチャットボットが嘘の払い戻し案内。会社が敗訴し賠償命令 |
| 2025年10月 豪州 | デロイトが政府納品の29万豪ドルレポートで架空引用約20件。契約最終支払分を返金 |
生成AIは確率的に次の言葉を選ぶ仕組みのため、自信満々に存在しない事実を語ることがあります。
第1回 完全入門編11 / 28第1回 完全入門編
なぜ嘘をつくのか そして鉄則
依頼文を受け取るあなたの質問
↓
次に来そうな言葉を確率で選ぶ『事実か』ではなく『それらしいか』で選ぶ
↓
流暢な文章として出力自信のある口調で返る
AIは事実を調べて答えているのではなく、それらしい続きを組み立てている。だから自信満々に間違えます。
- 出力には必ず人間の目で出典確認を入れる
- とくに数字・固有名詞・法令条文・判例は、原典を確認せずに文書化しない
- 『便利だから』で省略すると、デロイトと同じことが起きます
第1回 完全入門編12 / 28リスク / RISK
リスク2 情報漏洩とシャドーAI
| 事例 | 内容 |
|---|---|
| 2023年 サムスン電子 | 解禁から20日で機密ソースコード等3件が流出。後に全面禁止 |
| 2025年 世界 | 生成AIアカウント認証情報約2,000万件がダークウェブに流出（端末のマルウェア由来） |
約5人に1人
業務利用者のシャドーAI該当
45%
社内AI規程がない
シャドーAI＝会社が把握していないAI利用。入力した情報がどこへ行くか分からないまま使うのが、いちばん危ない状態です。
第1回 完全入門編13 / 28第1回 完全入門編
入れてよい情報・避けたい情報
避けたい入力
- お客様氏名・契約番号・健診結果などの個人情報
- 社内の未公開資料・稟議書・人事情報
- 取引先との非公開やり取り・見積金額
- ID / パスワード / APIキー
入れて問題ない入力
- 公開済みのプレスリリース・ニュース要約
- 個人を特定できない形に加工した業務文章
- 架空のダミーデータを使ったシミュレーション
- 一般的な業界用語の説明依頼
本研修で扱う Gemini for Workspace（業務契約版）は、入力がモデル学習に使われない設計です。それでも『避けたい入力』は社内ルールとして守る運用が現実的です。
第1回 完全入門編14 / 28第1回 完全入門編
向き合い方の原則 5つ
- AIは対話相手であって検索ではない。1回で諦めず、3回4回と聞き返す前提で使う
- 1回で終わらせない。追加で『もっとこうして』と磨くのが正しい使い方
- 出力は必ず人間が確認する。数字・固有名詞・法的記述は原典の照合を省略しない
- 個人情報・顧客情報・契約情報は入れない。判断に迷ったら入れない
- 正しく使えば味方になる。困ったら情シス・上長に相談できる組織がAI活用で伸びる
第1回 完全入門編15 / 28SESSION 03 / ハンズオン [65min]
対話実践とAI活用マップ
ここから手を動かします。3つのお題で『聞き方を変えると回答が変わる』を体感し、自分の業務を棚卸しして活用マップを作って持ち帰ります。
第1回 完全入門編16 / 28第1回 完全入門編
すべての演習は4ステップで進む
1 考える
何を伝えれば良い回答が返るか1〜2分予想
→
2 書く
自分の言葉で依頼文を書く
→
3 実行
Geminiに投げて回答を読む
→
4 答え合わせ
hintsの参考例と自分の依頼文を並べる
『考える』を飛ばさないのがコツ。参考プロンプトを先に見るとコピー作業になり、体験が残りません。答え合わせは講師の合図で hints フォルダを開きます。
- 参考プロンプトは
hints/stepNN_xxx.mdに入っています - 開くのは Step4『答え合わせ』のタイミングだけ
- 各お題のあと、クラス共有シートの自分の行に気づきを1行残します
第1回 完全入門編17 / 28演習 / [12min]
お題1 会議アジェンダを対話で磨く
- お題＝来週の社内勉強会（60分・新人5名・テーマは保険業界の生成AI活用）のアジェンダ
- Step2 まず自分の言葉で1回目の依頼を書いて投げる
- Step3 回答を読み、『もっとこうして』を2回追加で投げる。3ターン目の変化に注目
- Step4
hints/step01_aiagenda_hint.mdを開き、自分の依頼文と並べる
参考の1ターン目（答え合わせで開く）
あなたは保険業界の研修担当です。
新人5名向けに60分の勉強会を開きます。
テーマは保険業界での生成AI活用事例。
60分を5ブロックに分け、各ブロックの所要分・
狙い・持ち帰りを表で出してください。
新人5名向けに60分の勉強会を開きます。
テーマは保険業界での生成AI活用事例。
60分を5ブロックに分け、各ブロックの所要分・
狙い・持ち帰りを表で出してください。
持ち帰り＝役割・状況・出力形式の3点セットを渡すと回答が化ける、という体感。短い1発で完璧を求めないのがコツです。
第1回 完全入門編18 / 28演習 / [12min]
お題2 謝罪メールで抽象 vs 具体を比べる
A 抽象版
お客様への謝罪メールを書いてください。
B 具体版
あなたは健康保険組合のお客様窓口担当です。
健診結果の通知が予定より3営業日遅れて発送されました。
件名30字以内・本文300字程度で、事実関係・お詫び・
再発防止策・連絡先を含めてください。敬語は丁寧めに。
健診結果の通知が予定より3営業日遅れて発送されました。
件名30字以内・本文300字程度で、事実関係・お詫び・
再発防止策・連絡先を含めてください。敬語は丁寧めに。
- AとBの2通りを書いて、両方Geminiに投げる
- どちらがそのまま使える文面か、何が差を生んだか観察する
- Step4
hints/step02_apologymail_hint.mdで抜けた要素を確認 - 注意 本物の氏名・契約番号・健診結果は入れない。設定はすべて架空
差を生むのは状況の事実・含める要素・文字数とトーン。抽象版は汎用文、具体版は『いま必要な文面』に近づきます。
第1回 完全入門編19 / 28演習 / [8min]
お題3 自分のテーマで挑戦
- 今週の自分の業務から、AIに手伝ってもらえそうな1件を選んで投げる
- 迷ったら下の4テーマから1つ選んでください
- 進め方＝2分考える → 4分書いて投げる → 2分答え合わせ
- Step4
hints/step03_freetheme_hint.mdはテーマ別に参考例あり
- 長文の社内通達を5行に要約させる
- 難しい業界用語を中学生にもわかる言葉で言い換えさせる
- 表形式のメモを議事録の体裁に整え直させる
- 来週のスケジュールを投げて優先順位を相談する
ここでも行数・出力構成・読み手の前提を渡すのがコツ。曖昧な『いい感じに』では曖昧な答えしか返りません。
第1回 完全入門編20 / 28持ち帰り成果物 / [23min]
業務×AI活用マップ 何を作るか
| 列 | 記入内容 | 例 |
|---|---|---|
| A 業務名 | 1週間で発生する業務を1行1件 | 週次報告メール作成 |
| B 頻度 | 毎日/週N回/月1回 など | 週1回 |
| C 所要 | 1回あたりの時間 | 30分 |
| D AIで省ける部分 | 下書き/要約/整形 など | 下書き作成 |
| E 個人情報 | あり / なし | なし |
| F 優先度 | 高/中/低（効果×安全性） | 高 |
| G 第2回で深掘り | ○ を付ける | ○ |
配布データの
templates/業務×AI活用マップ_テンプレート.csv をGoogleスプレッドシートにインポートして使います。業務イメージが湧かない方は 業務メモ_サンプル.csv を参考に。第1回 完全入門編21 / 28演習 / [23min]
業務棚卸しワーク 4ステップ
1 棚卸し [8min]
A〜C列 業務を10件以上書き出す
→
2 適用判定 [8min]
D〜F列 省ける部分・個人情報・優先度
→
3 1件試す [5min]
優先度『高』から1件Geminiで試す
→
4 印 [2min]
G列に第2回で深掘りしたい業務へ○
- AIは人の代わりではなく、下書き・要約・整形などの部分タスクを引き受けるのが得意
- 個人情報『あり』の業務は、第1回では高優先にしない（第2回で扱います）
- ○ は3〜5件に絞ると第2回が動きやすい
- Step4
hints/step04_activitymap_hint.mdで観点を確認
仕上げに、クラス共有シートへ『○を付けた業務名』と『Step3で試した結果』を1行記入。1件でも実際にAIを使えていれば、本日のゴールは達成です。
第1回 完全入門編22 / 28SESSION 04 / ハンズオン [55min]
実務デモと振り返り
業務でよく出てくる『画像読み取り・文書差分・表データ集計』の3つをGeminiで体験します。講師がお見せしつつ、お手元でも一緒に試してください。
第1回 完全入門編23 / 28講師デモ＋手元体験 / [10min]
デモ1 画像から情報を抜く
- 講師画面で、架空の会議スライド画像をGeminiにアップロード
- OCR（文字起こし）・要約・構造化が一度に走るのを確認
- お手元では、自席のスクショ1枚（個人情報を含まないもの）で試す
依頼例
この画像の要点を2行で。
気づいた点があれば追記してください。
気づいた点があれば追記してください。
画像をそのまま読ませて要点を抜けるのが、Geminiの強みのひとつ。個人情報の写り込みには注意してください。
第1回 完全入門編24 / 28講師デモ＋手元体験 / [15min]
デモ2 2文書の差分を抽出
- 配布の
demo_data/社内通達_v1.txtと社内通達_v2.txt（架空の在宅勤務制度改定）を貼り付ける - 改訂前後の差分検出と、変更の意図推定を一気に処理
- 目視で見落としがちな変更も、表で一覧化される
依頼例
変更点を箇条書きで列挙し、各変更の意図を
1行で推定してください。
表形式で出力してください。
1行で推定してください。
表形式で出力してください。
2つの文書を貼って『どこが変わったか』を出させる使い方。規程改定・契約書の版管理などで効きます。
第1回 完全入門編25 / 28講師デモ＋手元体験 / [15min]
デモ3 表データから集計と関数を生成
- 配布の
demo_data/月次売上_ダミー.csv（架空の4部門×6ヶ月）を貼り付ける - 部門別合計・前月比・外れ値の指摘までまとめて返る
- Excelではなく Googleスプレッドシート前提の関数（QUERY、ARRAYFORMULA 等）が返るのを確認
依頼例
部門別の売上合計と前月比を出してください。
外れ値があれば指摘し、グラフ化に向いた切り口、
Googleスプレッドシートで使える関数案も添えてください。
外れ値があれば指摘し、グラフ化に向いた切り口、
Googleスプレッドシートで使える関数案も添えてください。
表を貼るだけで集計の方針と関数案まで返る。『どう数えるか』の相談相手として使えます。架空の4月の急減を外れ値として拾うか観察。
第1回 完全入門編26 / 28振り返り / [15min]
振り返り クラス共有シートに記入
- 今日いちばん驚いたこと、新しく知ったことを1つ
- 明日1つだけ業務で試すとしたら、何を試すか
- 第1回で疑問に残ったこと、第2回で深掘りしてほしいこと
3問を共有シートの自分の行（振り返り欄）に記入してください。書き終えたら、講師が数名を指名して全体に共有します。空欄が残っていたら、退室前に一言だけでも書き足してください。
第1回 完全入門編27 / 28第1回 完全入門編
宿題と第2回へ
第2回までの宿題
業務で1回、Geminiを使ってみてください（5分でも構いません）。『使ってみた／うまくいった／うまくいかなかった』事例を1つ持って、第2回にお越しください。第2回はその事例共有から始めます。
業務で1回、Geminiを使ってみてください（5分でも構いません）。『使ってみた／うまくいった／うまくいかなかった』事例を1つ持って、第2回にお越しください。第2回はその事例共有から始めます。
| 回 | テーマ | 到達点 |
|---|---|---|
| 第1回（本日） | 完全入門編 | 業務で1件AIを使えた成功体験 |
| 第2回 | 基礎研修：プロンプト実践 | 自部署向けAI活用計画書 |
| 第3回 | エンジニア向け：業務効率化 | 開発ワークフロー×AI活用マップ |
本日いちばんの目標は『明日触ってみたい』と思っていただくこと。マップに書いた1件、ぜひ明日試してみてください。3時間お疲れさまでした。
第1回 完全入門編28 / 28