こちらは9/24（木）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
1．生成AIとマーケティング実務の現在地
1-1．生成AIはマーケティング業務の何を変えるのか
1-2．文章作成ツールから、企画・分析・提案支援ツールへ
1-3．研究開発者・技術者にとっての生成AI活用の意義
1-4．AIに任せる業務、人が判断すべき業務の切り分け
1-5．生成AI活用で成果が出る企業と出ない企業の違い
2．マーケティング実務における生成AIの活用領域
2-1．市場調査・業界動向整理への活用
2-2．顧客課題・ニーズ仮説の整理
2-3．競合分析・差別化ポイントの抽出
2-4．商品企画・サービス企画のアイデア出し
2-5．Webサイト、展示会、営業資料、提案書への応用
2-6．技術情報を顧客価値に翻訳する使い方
3．AIとの壁打ち精度を高める課題設定
3-1．良い回答は、良い問いから生まれる
3-2．「何を聞くか」より前に「何を決めたいか」を明確にする
3-3．目的・対象者・利用場面・制約条件の整理
3-4．AIに与えるべき情報と、与えてはいけない情報
3-5．研究開発・技術部門でよくある失敗例
3-6．ワーク1：自社製品・技術のマーケティング課題を整理する
4．実務で使えるプロンプト設計の基本
4-1．プロンプトの基本構造
4-2．役割、目的、前提条件、出力形式、評価基準の指定
4-3．一度で正解を出させるのではなく、段階的に精度を上げる方法
4-4．企画立案に使うプロンプト例
4-5．市場分析・競合分析に使うプロンプト例
4-6．コピー作成・提案資料作成に使うプロンプト例
4-7．ワーク2：自社テーマに合わせたプロンプトを作成する
5．生成AIを使った分析・企画立案の進め方
5-1．PEST分析、3C分析、SWOT分析への応用
5-2．顧客ペルソナ、購買プロセス、利用シーンの整理
5-3．製品特徴をベネフィットに変換する方法
5-4．技術シーズから市場ニーズを考える方法
5-5．複数案を比較し、意思決定につなげる方法
5-6．AIの出力を鵜呑みにしないための確認観点
6．コピー作成・提案準備への具体的応用
6-1．製品説明文、Web掲載文、メール文面への活用
6-2．展示会・セミナー・営業資料の訴求軸整理
6-3．提案書の構成案、見出し、要約文の作成
6-4．専門的な技術内容を非専門家に伝える表現変換
6-5．経営層、営業部門、顧客向けに表現を変える方法
6-6．ワーク3：技術・製品情報を顧客向けメッセージに変換する
7．出力評価と改善指示の方法
7-1．AIの回答を評価するための基本観点
7-2．正確性、具体性、実現可能性、独自性、説得力の確認
7-3．一般論にとどまった回答を実務レベルに引き上げる再指示
7-4．ファクトチェックと情報源確認の考え方
7-5．社内で使える成果物に整える編集プロセス
7-6．良い出力・悪い出力の比較
8．生成AI活用における注意点とリスク管理
8-1．ハルシネーションと事実確認の必要性
8-2．機密情報・個人情報・未公開情報を扱う際の注意点
8-3．著作権・引用・二次利用に関する基本的な考え方
8-4．社内ルールと利用ガイドラインの整備
8-5．AIに依存しすぎないための人間側の判断基準
8-6．研究開発・技術部門での安全な活用方法
9．実務導入の進め方
9-1．個人利用からチーム利用へ広げる手順
9-2．定型業務、非定型業務、創造的業務への適用
9-3．プロンプト集・活用事例集の作り方
9-4．小さく試し、成果を見える化する方法
9-5．受講後すぐに始めるための実践ステップ
10．質疑応答・まとめ
10-1．本日のポイントの整理
10-2．自社業務に適用する際の考え方
10-3．よくある疑問への回答
10-4．質疑応答