１月23,24日の両日朝から晩までの特訓である「生成AIコンサル養成bootCamp」が無事終了しました。

今回は10名の方が全国から参加。

下記のカリキュラムでシャワーのようにノウハウや事例学習、そして演習が目まぐるしく進みました。

 参加した受講者も生成AIを実際に活用しているコンサルタントや税理士、社労士の方々ですから、基礎的な話をカットして、いきなり応用編ばかりとなりました。

特の今回の「生成AIコンサル養成bootCamp」では、実際の経営会議や研修時に活用できる「経営課題別のチェーンプロンプトの理論とテンプレ、演習」に力点を置きました。

受講者の声では

「頂いたプロンプトで早速現場で活用したい」

「取り敢えず自分で実際にプロンプトを使ってみてその結果で提案したい」

「今までの単発プロンプトではできないことがチェーンプロンプトでは具体化できる」

「これまでテキスト中心の生成AI活用だったがインフォグラフィックになるとビジュアル提案が凄い事になる」

等、感想を頂きました。

今回は1月23日の初日カリキュラムのダイジェスト版をご紹介します。

第1講　生成AI時代のコンサルティングのカタチ

生成AIの普及により「知識」や「作業」は急速にコモディティ化する。

専門家やコンサルタントが価値を失う側ではなく、AIと共進化しながらマネタイズを再定義するための原則と実践モデルを体系化したものである。

①知的生産の価値崩壊と専門家の役割転換

生成AIの進化により、「知識を持っている」「分析が速い」といった従来の専門性は急速に価値を失う。

記帳代行や市場分析など、正解が定義できる業務はAIに代替され、価格競争に陥る。

一方で、人を動かし現場に定着させるExecution（実行）、AI出力の最終判断と責任を引き受ける役割は代替不可能である。

専門家は「作業者」から、AIを使いこなすパートナーへと進化することが求められる。

②生成AI時代のマネタイズを支える3原則

生成AI時代のマネタイズ原則を三点に整理している。

第一に、AIが答えを出す前提となる「問い」やプロンプト設計そのものを価値として提供すること。

第二に、Human-in-the-LoopとしてAI出力を承認し、結果責任を負う「判断提供代行」。

第三に、クライアント固有データを蓄積・学習させた専用AIの構築である。

汎用AIでは代替できない領域に、人間の価値を再定義した。

③ チェーンプロンプト×コーチングが生む真の価値

発プロンプトは品質が安定せず、プロの現場では限界がある。

本質的な成果を生むのは、最終成果物から逆算した「チェーンプロンプト」と、背景・文脈・本音を引き出すコーチング型ヒアリングの融合である。

優れたプロンプト設計だけでは50点に留まり、残り50点は人間の対話力が埋める。

AIが苦手でも、コンサル経験そのものが最大の武器になると結論づけている。

 

第2講：生成AI活用基本公式

生成AIを経営支援に活かす鍵は、検索代替ではなく「推論を引き出す設計」にある。

期待外れな回答を生む原因を構造的に整理し、実務で再現性高く使えるプロンプト設計の基本公式と運用技術を体系化している。

① 生成AI活用は「検索」から「推論」への転換が本質

多くの利用者は生成AIをGoogle検索の延長として使っているが、それでは本来の価値を引き出せない。

生成AIの真骨頂は、大量の前提や制約を踏まえた「推論」を行わせる点にある。

単発・直感的な質問では浅い回答しか得られず、経営支援や意思決定には不十分である。

深い思考を引き出すためには、問いの構造化と段階的な指示が不可欠であり、AIを「考えさせる」使い方への意識転換が求められる。

② ダメなプロンプトを避けるための基本公式8要素

期待通りの結果が得られない原因は、曖昧・前提不足・詰め込みすぎといったプロンプト設計ミスにある。

指示文、AIの役割、参考情報、前提条件、成果物、出力形式、文体指示、補足指示の8要素を基本公式として整理している。

これにより、AIに「何を・どの立場で・どこまで・どの形式で」考えさせるのかを明確化でき、Garbage In, Garbage Outを防ぎ、再現性の高いアウトプットを実現できる。

③ 一発回答を狙わず「追加プロンプト」で精度を高める

優れたプロンプトでも、一度で完璧な回答は出ない。

重要なのは、追加プロンプトによる対話的な修正である。

「違う、〇〇にして」と方向修正を行い、比較案や代替案、メリット・デメリット、根拠や事例を追加させることで、判断に耐える情報へと磨き上げる。

生成AIは単発ツールではなく、共同思考のパートナーであり、使い手の問い直し力こそが最終成果を左右する。

 

第3講：生成AI活用のクロスSWOT分析と中期経営計画書

生成AIを用いてSWOT分析を「整理」で終わらせず、クロス分析から積極戦略を導出し、中期経営計画へと一気通貫で落とし込む実践手法を示している。

分析と計画策定を連鎖させることで、再現性ある経営意思決定を可能にする。

① SWOTは整理ではなく「クロス分析」で戦略を生む

SWOT分析の本質は、強み・弱み・機会・脅威を並べることではなく、それらをクロスさせて戦略を導く点にある。

特に「機会×強み」から導く積極戦略を重視し、弱み改善に終始する経営からの脱却を促している。

中小企業においては、独自の強みをニッチな機会に掛け合わせることで、USPを明確化し、競合と差別化された成長戦略を描くことが可能になる。

② 強み・機会を深掘りする構造化フレーム

強みを「顧客・チャネル」「商品・技術」「人材・ノウハウ」「組織機能・資産」などに分解し、具体的な質問によって深掘りするフレームを提示している。

また機会分析では、B・Cランク顧客のニーズ、予期せぬ成功、顧客の不満、高価格帯・低価格帯需要などを体系的に洗い出す。

生成AIを用いることで、これらの情報整理と発想拡張を効率化し、人間は仮説構築と意思決定に集中できる。

③ クロスSWOTから中期経営計画への一気通貫設計

ここの核心は、クロスSWOT分析を起点に、積極戦略（商品・サービス単位のKSF）を生成し、それを売上・利益・人員計画を含む中期経営ビジョンへと連結する点にある。

チェーンプロンプトにより、企業プロファイル整理から強み分析、機会分析、戦略立案、数値計画までを段階的に生成できる。

これにより、戦略が「絵に描いた餅」で終わらず、実行を前提とした経営計画として機能する。

 

第4講：生成AI活用のKPI監査モニタリング

生成AIを活用したKPI監査は、結果管理から脱却し、業績を生む行動プロセスを可視化・改善するための経営手法である。

KGI・KSF・KPIの体系を軸に、監査・モニタリングを通じて実行力を高める具体的な仕組みを示している。

① KPI監査は「結果」ではなく「プロセス」を管理する

KPI監査の本質は、売上や利益といった結果指標を直接追いかけるのではなく、それを生み出す行動プロセス（KSF・KPI）を管理する点にある。

ここでは、KGIを最終ゴール、KSFを重要成功要因、KPIを日常行動の数値指標として体系化している。

毎月の予実管理と対策立案を通じ、業績に一喜一憂せず、再現性あるプロセス改善を積み上げる経営風土をつくることが狙いである。

② 具体例で理解するKGI・KSF・KPIの体系設計

ダイエットや預貯金、住宅会社などの具体例を用い、KGI・KSF・KPIの関係を分かりやすく示している。

例えばダイエットでは「体重減少」というKGIに対し、運動・食事・基礎代謝をKSFとして分解し、歩数やカロリーといったKPIに落とし込む。

企業経営でも同様に、抽象的な目標を具体行動へ変換することで、達成距離が近づき、組織の納得感と行動量が高まる。

③ KPI監査×生成AIで実行と改善を加速する

KPI監査を生成AIと組み合わせることで、KSF抽出、KPI設定、アクションプラン策定を半自動化するチェーンプロンプトを提示している。

売上・利益それぞれに対し、質問→KSF→KPI→行動計画を段階的に生成し、人間は妥当性判断と意思決定に集中できる。

これにより、顧問・コンサルタントは「数字を管理する人」から「改善を伴走する存在」へと進化する。

 

第5講：生成AI活用の事業承継計画

事業承継は税務対策ではなく、10年先を見据えた「経営の引き継ぎ」である。

生成AIを用いて事業・人・資産・数値を統合的に可視化し、実行可能な事業承継計画を短時間で設計する実践モデルを示している。

① 事業承継の失敗原因は「非財務」の見えなさ

従来の事業承継が失敗する主因は、税金や資金対策に偏り、経営ビジョンや役割移行、人材育成といった非財務要素が可視化されていない点にある。

経営者・後継者・専門家が分断され、全体像を共有できないまま時間だけが経過する。

ここでは、こうした課題を解決するため、非財務資産を含めた承継要素を一体で整理する必要性を強調している。

② 「事業承継10か年カレンダー」による全体設計

事業承継10か年カレンダーは、役員構成、事業構造、売上・利益、人材配置、資金・相続対策までを10年時系列で一覧化する長期計画である。

この一枚を示すだけで、経営者と後継者が将来像を直感的に共有できる。

従来は高度なヒアリングと長時間を要したが、生成AIを活用することで、初期案を短時間で作成し、対話を通じて精度を高めることが可能になる。

③ チェーンプロンプトで承継計画を実行レベルへ

本講では、企業プロファイル整理から課題抽出、10年ロードマップ、直近3年の行動計画、さらに株式・相続対策や後継者育成カリキュラムまでを段階的に生成するチェーンプロンプトを提示している。

これにより、承継計画が「説明資料」で終わらず、実行管理できる経営プロジェクトへと昇華する。

コンサルタントは設計者・伴走者として高い付加価値を提供できる。

 

第6講：myGPTs活用ガイド（自分だけのカスタムAIを作成・運用するための完全マニュアル）

myGPTsは、生成AIを「汎用ツール」から「業務専用の戦力」へと進化させる仕組みである。

ここでは、プログラミング不要で実務に最適化したカスタムAIを設計・運用し、組織の生産性と再現性を高めるための実践的ガイドを示している。

① myGPTsは業務・役割に最適化した専用AI

myGPTsは、ChatGPTを特定の目的・業務・役割に最適化して利用できるカスタムGPTである。

指示文（Instructions）とナレッジ設定のみで作成でき、プログラミングは不要。調査・資料作成・要約といった業務支援から、コンサル・法務・ITサポートなどの専門家ロール、社内FAQや教育用途まで幅広く活用できる。

誰のために、何を達成させたいのかを明確にすることで、汎用AIでは得られない安定した成果を生む。

② 成果の8割はInstructions設計で決まる

myGPTsの中核はInstructionsであり、「どのような人格・ルール・仕事の仕方で振る舞うか」を定義する。役割、目的、前提・制約、アウトプット要件、口調・スタイルを具体的に記載することで、回答のブレや暴走を防ぐ。

「設計8割・調整2割」という考え方の通り、良いInstructionsが品質を決定づける。

抽象表現を避け、禁止事項や完成条件を明示することが実務利用の鍵となる。

③ 小さく作り、育て続ける運用が価値を高める

myGPTsは一度作って終わりではなく、運用しながら育てることが前提である。

よく使う質問やNG例・OK例をInstructionsに追記し、出力フォーマットを固定することで精度が向上する。

利用者のフィードバックを反映し、業務変更に合わせて定期的に更新することで、AIは組織知を蓄積する資産へと変わる。

資料後半では、業務手順書作成AIの具体例を通じ、実務定着のイメージを示している。

 

全講義とワークではリアルな実例プロンプトや生成物を解説し、その基礎理論も講義しました。

実際の演習では時間も少なく完全な状態で生成で来たのは2日目の講義の演習でした。

又第6講の「MyGPTs」の作り方はNoコードで簡単なオリジナルプログラムができるが、ここでの理解はイマイチだったという受講者もいました。

後日配信されるアーカイブ動画をしっかり視聴すれば、これも理解されると思います。

後日、2日目のダイジェストをご紹介します。