（12/18）技術文書作成を劇的に効率化する生成AI活用入門

株式会社Aiworker 代表取締役 杉本 卓應 氏

セミナーポイント

■講座のポイント
　技術部門の文書作成には、「初稿づくりに時間がかかる」「過去文書のノウハウが活かされない」「レビューが特定の人に集中する」という共通の課題があります。生成AIはこの3つすべてに効きます。
　本講座では、1年で50社以上の生成AI導入を支援してきた講師が、仕様書・技術報告書・試験報告書・議事録といった技術文書の作成実務を想定し、メモや過去文書を素材にした初稿生成から、記載漏れ・矛盾・用語ゆれのチェックまで、一連のワークフローを実演を交えて解説します。あわせて、機密情報の扱いや「AIが書いた文書に誰が責任を持つか」といった、業務導入時に必ず直面する論点も整理します。生成AIをこれから使う方でも、翌日から自分の文書業務で再現できる構成です。

■受講後、習得できること
・生成AIが技術文書作成のどの工程に効くのか（効かないのか）の全体像
・メモ・録音・過去文書を素材にした、仕様書・報告書・議事録の初稿生成の実践手順
・過去文書を「型」として再利用し、書式・表現・ノウハウを組織の資産にする方法
・記載漏れ・矛盾・用語ゆれをAIにチェックさせるレビューの実務
・自分の文書業務で「明日から何を試すか」の具体的アクション

セミナー内容

■講演プログラム
1.はじめに ― 本日のゴール
　1.1　本講座のゴール ―「自分の文書業務で使えるイメージを1つ以上持ち帰る」
　1.2　講師紹介・株式会社Aiworkerの事業紹介
　1.3　50社以上の支援実績から見える「業務をAIに置き換える」アプローチ
2.なぜ今、生成AI×技術文書作成なのか
　2.1　技術文書に共通する3大課題 ― 作成時間・品質のばらつき・レビュー負荷
　2.2　数字で見る現実 ― 技術者の時間はどれだけ「書く・直す・確認する」に消えているか
　2.3　生成AIの本質 ―「ゼロから書く」から「素材から組み立てる」へ
3.技術文書作成のどこに生成AIが効くのか
　3.1　結論 ―「初稿づくり」と「チェック」で最大の効果が出る
　3.2　ボトルネック① 初稿に時間がかかる ― 仕様書・技術報告書・試験報告書
　3.3　ボトルネック② 過去文書が活かされない ― 書式・表現・ノウハウの分散
　3.4　ボトルネック③ レビューが属人的 ― 記載漏れ・矛盾チェックの負荷集中
　3.5　事例紹介 ― 製造業・技術部門での文書業務効率化支援
4.実演 ― 明日から真似できる文書作成ワークフロー
　4.1　議事録 ― 録音・メモから当日中に議事録を仕上げる
　4.2　技術報告書 ― 箇条書きメモから構成案→初稿を生成する
　4.3　過去文書の再利用 ― 過去の仕様書を「型」にして新規文書を作る
　4.4　チェック実演 ― 記載漏れ・矛盾・用語ゆれを自動検出する
5.導入で失敗しないための3つの注意点
　5.1　機密情報 ― 入力してよい情報の線引きと社内ルール
　5.2　ハルシネーション ― 事実・数値は必ず元データと突き合わせる
　5.3　人間の最終判断 ― AIは下書き係、責任を持つのは人間
6.組織と人はどう変わるべきか
　6.1　求められるのは「AIを使える人」ではなく「AIと一緒に考えられる人」
　6.2　書き手の役割の変化 ―「書く」から「素材を集め、評価して仕上げる」へ
7.明日からのアクション
　7.1　1ヶ月でできる小さな成功体験の作り方
　7.2　「自分の文書業務のどこから始めるか」を決める3つの視点

（質疑応答）

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD2612L8.php）。掲載は情報機構との提携によります。