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コース概要

モジュール1: プロジェクトマネージャーのためのAI基礎

サブトピック:
大規模言語モデル(LLM)の理解
主要なAI概念: プロンプト、ハルシネーション、コンテキスト
AIシステムと従来の自動化の違い
コースで使用されるAIツールの概要 (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot)
AIツールによるテキスト生成と解釈の実演

モジュール2: プロジェクト管理のためのプロンプトエンジニアリング

サブトピック:
プロンプト設計の基礎
ゼロショット、フューショット、ロールベースのプロンプト
プロジェクト管理タスク向けプロンプトの構造化
AI応答の評価と洗練
プロジェクトシナリオ向けプロンプト作成の実践演習

モジュール3: プロジェクト開始段階におけるAI

サブトピック:
AI支援によるプロジェクト憲章の起草
プロジェクト目標と範囲定義の生成
ステークホルダー分析の自動化
AI支援による初期プロジェクトリスクの特定
正確性と完全性に対するAI生成出力の評価

モジュール4: 計画とスケジューリングにおけるAI

サブトピック:
AIによる作業分解構造(WBS)の生成
マイルストーン計画とプロジェクトタイムラインの作成
AI支援による見積もり技術
リソース配分提案の生成
構造化プロンプトを用いた計画出力の洗練

モジュール5: リスクと課題管理におけるAI

サブトピック:
AIによる予測的リスク分析
プロジェクト説明からのリスクレジスターの生成
AI支援による課題の分類とトリアージ
AI支援を用いた軽減策の策定
表と構造化プロンプトを用いたリスク情報の構造化

モジュール6: ステークホルダーコミュニケーションにおけるAI

サブトピック:
プロジェクト報告書の自動化
プロジェクトデータからのエグゼクティブサマリーの生成
異なるステークホルダーに対するトーンとコミュニケーションスタイルの適応
技術情報をビジネス向けアップデートへの変換
AI支援による機密コミュニケーションの管理

モジュール7: プロジェクトにおけるAI倫理とガバナンス

サブトピック:
AIバイアスとハルシネーションリスクの理解
プロフェッショナルな環境におけるAIの責任ある利用
データプライバシーの考慮事項とGDPRの文脈
プロジェクトチーム内でのAI利用ポリシーの定義
人間をループに組み込む検証プラクティス

モジュール8: プロジェクトマネージャー向けAIツールと採用戦略

サブトピック:
Word、Excel、Teams、OutlookにおけるMicrosoft Copilotの使用
CopilotとChatGPTまたは他のAIツールの使い分け
プロジェクト管理支援における異なるAIツールの比較
プロジェクトチーム向けのAI採用ロードマップの構築
プロジェクト業務のための個人向けAIアクションプランの開発

要求

参加者は、プロジェクト環境またはプロジェクトチームでの基本的な経験を持つ必要があります。計画、リスク管理、ステークホルダーとのコミュニケーションなど、一般的なプロジェクト管理の概念への習熟が推奨されます。

AIツールに関する事前の経験は不要です

 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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