生成AI時代の問題解決研修【実践フレームワークとChatGPT・Copilot・Gemini活用法】

「生成AI時代の問題解決研修」の目的・ゴール

生成AIをパートナーとした「問題解決の型」を習得し、組織のDXを加速させることを目的とします。

• 問題解決フレームワークの習得：問題解決に有効なプロセスとフレームワーク、および活用のコツを習得します。
• 生成AIとの共創：効率的な解決に向け、生成AIと共同作業するための実践的なコツを学びます。
• 組織活用の「型」の確立：個人の効率化に留めず、組織で活用するための「共通言語」として型を確立します。

対象者

• 生成AIを使った業務改善を行いたい事業部門、本社部門メンバー
  　※組織共通言語を作るため同じ組織のメンバーでグループを作って参加することがおすすめです。
• 既存事業で顧客価値を高めるDX企画を検討したい事業部門のリーダー層、DX担当者

開催例

• 事業部門の選抜メンバー25名。5つの部門から5名ずつ参加。1組織1グループでグループごと自組織の業務改善テーマ検討
• 部長研修20名。営業、管理部門など、業務内容が近しいメンバーで5グループ構成。グループごとにDX企画テーマ検討

研修の3つの特徴

• 実務課題×生成AI
   ― 生成AI「自体」を学ぶのではなく、生成AIを使った「課題の解き方」を学びます。
• MBAの経営理論を実践で学ぶ
   ― 問題解決プロセスの王道や最新経営フレームワークを活用します。
• 実テーマで生成AI活用
   ― 問題解決の支援に最適化されたプロンプトを提供します。生成AIと対話して支援してもらいながら、グループワークを通じたワークショップ形式で実際の組織課題を解きます。

問題解決に生成AIを活用することのメリット

生成AIをアシスタントとして使うことで、組織の問題解決力を劇的に高めることができます。

• 短時間で精度の高い分析、課題解決仮説が出せる
  生成AIは基本的経営理論を理解（問題解決プロセス、ジョブ理論など）しており、論理的で精度の高い分析が得意です。
• 問題解決プロセスで高速PDCA
  問題定義＞問題特定＞解決策立案のプロセスを何度も回して精度を向上させることができます。
• アイデアの量が質を高める（多産多死）
  問題解決ではアイデアの量が質に転化します。生成AIを使うことで、短時間で多くのアイデアを出すことが可能です。

研修プログラム：問題解決プロセスと実践ワークショップ

本研修は、組織課題を解決するために広く使われている、王道の「問題解決プロセス」に沿って設計されています。各ステップの理論を理解し、すぐその場で生成AIを活用したワークショップを行うことで、実践的なスキルを身につけます。

ビジネス課題の問題解決プロセスは、基本となる3ステップに「実行（Actions）」を加えた4段階に整理できます。

1. 問題定義（What）：そもそも解くべき問題は何かを規定するステップ。
2. 問題特定（Where）：どこが一番問題かを特定するステップ（原因分析の視点を含む）。
3. 解決策立案（How）：どう解決するかを決め、計画に落とすステップ。
4. 実行（Actions）：解決策を実行し、評価・定着を図るステップ。

本研修では、組織内の納得感を得やすく、生成AIとも相性のよいこのシンプルな枠組みを採用しています。研修のワークショップでは、最後の実行を除くプランニングの3ステップ（What→Where→How）を扱い、生成AIを用いた実践を行います。

※問題解決プロセスの基本について、より詳しくは「問題解決のプロセスとは？DX時代の基本3ステップと実践フレームワーク」もご参照ください。

1．問題定義（What）〜ジョブ理論で「解くべき問い」を設定〜

まずは取り組むべき問題を明確化します。ビジネス課題を組織的に解く場合は、関係者で「そもそも何が問題か？」の共通認識をつくる必要があります。

研修では、顧客課題（または社内業務課題）を「誰の・どんなジョブの・どんな課題」というフレームワークで定義します。ジョブ理論に基づき、「特定の状況で達成したい進歩（目的）」を深く理解し、手頃で解けるとうれしい問題に再定義します。ペルソナの解像度を上げておくことで、次の問題特定が容易になります。

生成AI活用ワークショップ１：問題定義支援

ワークショップでは、グループごとに初期テーマ案を元に、生成AIを使って顧客課題仮説を複数パターン出力させます。生成AIの原案を元に、グループワークで議論し、問題定義を実情に合わせて練り上げます。

Copilot（GPT5.2）での生成AI具体例を示します。

問題解決支援ワークショップに最適化されたプロンプトを配布してCopilotに入力します。受講者の特性に合わせた支援をするため、はじめに受講者の部署名と業務内容を聞いてきます。

受講者が入力したテーマに基づき、それぞれ視点の異なる問題定義とペルソナの案を3セット提示します。初期案を元に、生成AIとの対話とグループディスカッションを通じて、問題再定義を行います。

2．問題特定（Where）〜カスタマージャーニーで問題を「分け」「選ぶ」〜

問題を定義したあとは、「どこが問題か？」を特定します。問題特定は、簡単にいうと「分けること」と「選ぶこと」です。

研修では分けるフレームワークとして「カスタマージャーニーマップ」を使います。顧客（または社員）の体験を時系列に分解し、問題のありかを可視化します。

その後、「課題の大きさ×自社貢献度（または発生頻度）」の評価軸を用いて、テコの効く最も重要な課題を一つ選び抜きます。

生成AI活用ワークショップ2：問題特定支援

リアリティのあるカスタマージャーニーを人力ですべて作成するのは大変です。生成AIを使うことで、異なるパターンの顧客体験の全体像を何枚も一度に出力して比較することができます。

Copilot（GPT5.2）での生成AI具体例を示します。

問題定義した内容に基づき、それぞれ視点の異なるカスタマージャーニー案を3セット提示します。初期案を元に、生成AIとの対話とグループディスカッションを通じて、問題の分解に最適なカスタマージャーニーを作成します。

3．解決策立案（How）〜「基本方針＋具体策」でアイデアを多産多死〜

優先度の高い問題について解決策を立案します。抽象的なアイデアより具体的なアイデアの方が出しやすいですが、個別のアイデアを束ねる方針がないと焦点を絞った効果的な実行はできません。

研修では「基本方針と具体策」のフレームワークを使い、解決策を構造化します。

最終的に「課題解決インパクト・実行コスト・実現可能性（または期間/スピード）」の3軸で評価し、優先順位を決定します。

生成AI活用ワークショップ3：解決策立案支援

生成AIを使って解決策アイデアを「多産多死」で大量に出力させます。複数パターンを比較し、問題と解決策の論理的整合性がとれたベストな原案を選択します。

Copilot（GPT5.2）での生成AI具体例を示します。

問題特定で絞り込んだ最重要課題に基づき、それぞれ視点の異なる解決策案を3セット提示します。初期案を元に、生成AIとの対話とグループディスカッションを通じて、最適な解決策を決定します。

4．実行（Actions）

現実のビジネスの問題解決プロセスにおいてもっとも時間がかかり、もっとも資源投入が必要なのが実行フェーズです。実行は解くべき問題と良質な解決策に集中すべきです。だからこそ、実行前の3ステップ（問題定義＞問題特定＞解決策立案）において生成AIで高速PDCAを回し、プランニングの精度を飛躍的に高めておくことが重要になります。

開催概要

• 期間: １回～２回（１回当たり、半日から１日）
• 形式: リアル、またはオンライン
• 研修環境: ワークショップ中に、受講者がChatGPT、Copilot、Geminiなどの生成AIを活用できるパソコン環境、生成AIの画面をグループワークで共有できる環境があること

担当講師

荒瀬光宏（株式会社デジタルトランスフォーメーション研究所 代表取締役／DXエバンジェリスト）

慶應義塾大学法学部、グロービス経営大学院、日本政策学校卒。日本初のDX専門研究機関である株式会社デジタルトランスフォーメーション研究所創設者。国内外の多くの企業および地方自治体のデジタルトランスフォーメーション（DX）を研究してきた立場から、DX成功の要諦について実践的なノウハウを所有する。組織の5年後、10年後の環境認識をベースに将来のあるべき姿、経営戦略を検討し、行の戦略を実現できる組織体制、文化、マネジメントへの変革を図る全社変革プロジェクトを得意とする。

受講者の感想

「生成AI活用の幅が広がりました。また問題解決のフレームワークも理解でき、大変有意義な研修でした」

「これまでも業務で生成AIを使用していたが、今日の研修を受けて、十分に利用しきれていなかったと感じました。プロンプトを使いAIと壁打ちをするような形で、自身の考えや方向を整理することができると分かりました。」

「研修用プロンプトのおかげで、効率的にフレームワークの実践方法や生成AIを利用したディスカッションの方法を学ぶことができました。」

「今まで生成AIは1対1でしか使ったことありませんでした。今回、グループで使うことを学ぶことができた。また、たくさんのアイディアを出してもらい、そのうえで検討していく方法を学べたことが、今後仕事を改善、改革していくうえで活用できると感じました。」

「実際の業務課題を題材にしたこと、また、チーム単位での参加であったことから、生成AI活用に関するチーム内の認識共有に役立ちました」

「業務効率化に向けた具体的なAIの活用方法について学ぶことができました。同じ業務を行うメンバー全員が参加できたことも今後の効果を上げるうえでよかったと思います」

よくあるご質問

Q.研修で使う生成AIはなんですか？

A.ChatGPT、Copilot、Geminiなどの汎用的な生成AIを想定します。なお、ワークショップで利用するサンプルプロンプトは、事前にChatGPT、Copilot、Gemini環境でテスト済みです。
※ お客様環境に合わせて研修設計を行います。生成AIの利用状況はお客様企業ごとに異なるため、研修前に環境を確認させていただきます。

Q.準備する受講者の環境はなんですか？

A.ワークショップ中に生成AIを利用します。そのため、1人1つの生成AIアカウント準備を推奨します。ワークショップでは、最低限1グループ1アカウントを利用します。
また、グループごとに画面共有できる環境が推奨です。

Q.受講者に必要な生成AIスキルはどの程度ですか？

A.プロンプトエンジニアリングなど高度な生成AIスキルは不要です。生成AI初心者でもかまいません。ただし、生成AIそのもののレクチャーは行わないため、ログイン方法、入力方法など基本的な操作方法は習得済みであることを想定します。

DX研修のお問い合わせ

DX研修のご相談は、こちらの専用フォームよりお気軽にご連絡ください。
依頼内容が固まっていない段階のご相談も歓迎です。「何から始めるべきか」「どの層から着手するべきか」「社内の温度差をどう埋めるか」など、現状の整理から壁打ち相手として伴走します。ヒアリング後、最適な進め方・対象・期間のたたき台をご提案します。