AIを使った構成案・下書き作成の具体的手法から
AI生成文書に潜む誤情報・論理破綻の見抜き方など実務に活かせるポイントを学べる！
こちらは7/29実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます
第１講 導入と基礎知識
〜 技術論文・技術文書作成における生成AI活用の全体像 〜
1. 技術論文・技術文書作成を取り巻く環境変化と生成AIの登場
2. 生成AIの基本特性と、従来の文書作成との違い
3. 「すべてをAIに任せない」という前提と人間の責任
4. 生成AIを共同作業のパートナーとして活用する考え方
5. 技術文書作成における生成AI活用の具体的メリット
第２講 目的に応じた生成AIの選び方と論文作成
〜 適切なAIツール選定と構成・下書き作成 〜
1. 技術論文・技術文書作成に適した生成AIの選定基準
2. ChatGPT・Gemini・Copilotの特徴と役割の違い
3. 文書の目的・種類に応じたAIツールの使い分け
4. AIを活用した論文・技術文書の構成案作成方法
5. 複数のAIを組み合わせて活用する実践的アプローチ
第３講 専門用語と視覚的表現の最適化
〜 論理的で一貫性のある技術文書を作る 〜
1. 良い技術文書に求められる論理構造と一貫性
2. 専門用語・業界用語の統一と表記ルールの重要性
3. 文体・表現のばらつきを防ぐためのチェックポイント
4. AIを活用した用語統一・表現調整の方法
5. 図表・視覚要素を用いた「伝わる」技術文書の作り方
第４講 品質管理と業務効率化
〜 AI生成文書の信頼性をどう担保するか 〜
1. AI生成文書に潜む誤情報（ハルシネーション）のリスク
2. もっともらしいが誤った文章の見抜き方
3. ファクトチェックと情報の裏取りの実践方法
4. 人間による最終確認が不可欠な理由
5. 品質を維持しながら業務効率を高める運用方法
第５講 限界・可能性・共存のアプローチ
〜 AI時代の技術文書作成との向き合い方 〜
1. 生成AIの限界と誤解されやすいポイント
2. 論理構成・文脈理解におけるAIの弱点
3. 専門用語・倫理・表現判断における人間の役割
4. AIと人間の役割分担による文書作成プロセス
5. 今後の技術文書作成における生成AI活用の展望