食品/飲料製造業界で役立つ 生成AIの世界へようこそ。ChatGPT入門編スキル&リテラシーアップ | 対面研修（集合研修）
MENTERが提供する人材育成 "３つの特徴"
IT実務に強い。
ショートカットからAIまで
現場で即戦力となるスキルを習得できます。実際現場で必要となるWindowsの操作方法から生成AIなど最新技術まで。実践的なカリキュラムで、受講者のスキルアップを強力にサポートします。
DXツールを生かした
運営体制
講師の講義を聞くだけに留まらない、全員参加型の講義を目指しています。Quiz番組形式、ワークショップなどは、様々なDXツールを用いてより楽しくインプットできるよう心がけています。
受講者満足度は
平均9.1 p（10段階）
研修後のアンケートでは、受講者から高い満足度を得ています。講義だけでなく、グループディスカッションやワークショップを通して、学びを深め、行動変化につなげる工夫が満足度の秘訣です。
本講座について
生成AI時代の第一歩を、食品・飲料製造業界から。
急速に進化する生成AI技術。その活用には、正しい知識とリテラシーが不可欠です。「生成AIの世界へようこそ。ChatGPT入門編スキル&リテラシーアップ」研修では、 食品・飲料製造業界で活かせる生成AI活用法を、基礎から実践まで体系的に学べます。
食品・飲料製造業界ではどんな効果が期待できる？
製造工程のマニュアル作成や商品開発アイデアの整理、問い合わせ対応文の自動化など、 業務全体にわたってChatGPTの活用が可能になります。人手不足への対応や作業品質の均一化、時間短縮にも効果が期待されます。
業界にとってのメリットとは？
現場担当者でも扱えるプロンプト技術の習得により、日常業務での生成AI利活用が進みます。 さらに、情報管理や著作権といったリスクへの正しい理解も深まり、安全で効果的な運用体制を構築できます。参考カリキュラム
ChatGPTの基本から応用までを学べる講座。機密情報の取り扱いや著作権の注意、ビジネス活用方法、有料版との違いなどを網羅。実際の操作を通じた学習可能。対面研修カリキュラム：生成AIの世界へようこそ。ChatGPT入門編スキル&リテラシーアップ
1. イントロダクション生成AIとは何か、ChatGPTの基本機能と特徴を紹介
2. ChatGPTの使い方 基本操作編
チャットの始め方、基本的な質問例などを実演形式で体験
3. 業務で使えるプロンプトとは？
プロンプトの役割、構造、良い例・悪い例の比較解説
4. プロンプト100選から学ぶ応用術
食品・飲料製造業の業務別に活用できるプロンプト事例を紹介
5. 機密情報の取り扱いルール
ChatGPT利用時の情報漏洩リスクとその対策
6. 著作権・倫理・プライバシーの基礎知識
生成AI利用時に気をつけるべき法的・倫理的観点
7. 情報の信頼性とファクトチェック
AIの出力内容に対する検証方法や、誤情報との付き合い方
8. 社内向けマニュアル作成の実践
作業手順や教育資料の作成をChatGPTで実演練習
9. 商品説明や企画書のドラフト作成
自然言語で書かれた案文の生成とブラッシュアップ方法
10. 問い合わせ対応文の自動化
よくある質問への自動応答文の作成と改善ポイント
11. チャットの限界と注意点
過信せず使いこなすための「使わない判断」の基準
12. プロンプトエンジニアリング基礎
指示を明確に伝えるためのテクニックとパターン学習
13. ロールプレイと文体の指定
ChatGPTに役割を与える活用法と、文体調整の活用例
14. プロンプト改善ワーク
不完全なプロンプトをより良い形に改善するグループ演習
15. 課題解決型プロンプト設計
「現場の困りごと」をもとに、プロンプトを自ら設計してみる演習
16. AIと協働する働き方とは？
AIを「代替」ではなく「補助」にする発想の転換法
17. 現場での利用事例紹介（国内外）
食品・飲料業界における具体的な導入事例を共有
18. よくある誤解とFAQ
AIに関する誤解を解消し、安全な使い方を再確認
19. 自部署での活用アイデアを考える
チームごとに現場業務に落とし込んだ利用シーンを検討
20. アイデアワークショップ
グループで活用アイデアを出し合い、プロンプト設計を共有・改善
21. 活用事例 発表会
各チームから活用案を発表、講師からフィードバック
22. まとめ・質疑応答
全体の振り返りと、業務導入に向けた疑問点をクリアにする時間
*参考（研修内容イメージ確認のためオンライン学習動画の一部を紹介しています
食品・飲料製業界におけるDX事例
国内の食品・飲料製業界におけるDX事例
キリンホールディングス株式会社生成AIを活用したAIペルソナを新商品開発に導入し、顧客インサイト抽出や市場調査を効率化。
従来のインタビュー調査の時間を大幅に削減し、商品開発期間の短縮と顧客理解の深化を実現。
日清食品ホールディングス株式会社
「NISSIN AI-chat powered by GPT-4」を全社導入し、社内問い合わせ対応や業務マニュアル作成を自動化。
営業担当者1人あたり年間250時間の作業時間削減を達成し、プロンプトエンジニアリング研修も実施。
サッポロビール株式会社
日本IBMと共同開発したAIシステムを活用し、「男梅サワー 通のしょっぱ梅」などの新商品レシピ開発を自動化。
過去の配合データを学習したAIによる最適レシピ提案で、開発スピードと精度を向上。
伊藤園株式会社
生成AIを活用したパッケージデザインを「お～いお茶 カテキン緑茶」に採用。 AIによるクリエイティブ開発で新しいブランド体験を創出。
マルエツ株式会社
生成AIを活用した来店予測システムを導入し、需要予測と在庫管理の精度を向上。 フードロス削減と業務効率化に寄与。
海外の食品・飲料製造業界におけるDX事例
Danone（フランス）生成AIを活用し、グローバルマーケティング部門で消費者インサイトの抽出やキャンペーン施策の自動化を推進。
データドリブンな意思決定を加速。
SPC（オーストラリア）
商品開発と品質管理、全社的な業務効率化を目的にCentric PLM（プロダクトライフサイクルマネジメント）を導入。 デジタル基盤による商品開発プロセスの最適化と市場投入までのリードタイム短縮を実現。
世界的コーヒーチェーン（グローバル）
商品開発や品質管理にPLMを導入し、グローバル規模での開発・生産プロセスのデジタル化を推進。
米国ピザ生地専門メーカー（アメリカ）
PLMシステムを活用し、原材料調達からレシピ管理、製品開発、品質保証までを一元管理。
商品開発サイクルの短縮と品質向上を実現。
英国ビーガン食品メーカー（イギリス）
PLM導入により、商品開発プロセスをデジタル化し、開発スピードと市場適応力を強化。
レシピや原材料情報の一元化で品質管理とトレーサビリティを向上。
Schneider Electric（フランス）
食品・飲料メーカー向けに、IoT・AI・自動化技術を活用したスマートファクトリーソリューションを提供。
生産ラインのプロセス制御や予測分析による設備効率の向上と製造コスト削減を支援。
*引用元リンク [1] https://www.centricsoftware.com/ja/press-releases/spc-empowers-rd-and-streamlines-go-to-market-with-centric-plm/ [2] https://www.uchideno-kozuchi.com/lab113/ [3] https://www.nttdata.com/jp/ja/industries/food/ [4] https://www.foodtechjapan.jp/hub/ja-jp/blog/article_066.html [5] https://aismiley.co.jp/ai_news/dx-promotion-25-success-story/ [6] https://www.se.com/jp/ja/work/campaign/local/food-and-beverage.jsp [7] https://www.skillupai.com/blog/for-business/dx-success-stories/ [8] https://knowledge.members.co.jp/column/20240927-manufacturing-ai
食品・飲料製造業界におけるDX人材育成事例
国内の食品/飲料製業界におけるDX人材育成事例
四国化工機株式会社AI技術を用いたラインピッキングシステム導入にあわせ、現場スタッフにAIツールの運用・保守やデータ分析の基礎教育を実施。 豆腐の自動判定検品に必要なデジタルリテラシーを現場で強化。
食品メーカーF社（日本能率協会コンサルティング支援事例）
AIによる需要予測のPoC導入時、現場担当者向けにAI活用やデータ分析の実践研修を実施。
DX推進担当が中心となり、現場のデータ利活用スキル向上を図る。
食品メーカーR社（日本能率協会コンサルティング支援事例）
組織成長に向けたインナーブランディング推進の一環で、経営理念やDXマインドの浸透を目的とした全社教育・ワークショップを実施。
DX推進のための理念体現行動集の作成や語り部活動を通じて、デジタル変革に対応できる人材育成を強化。
海外の食品・飲料製造業界におけるDX人材育成事例
Mars（アメリカ）グローバル従業員向けにAI・データリテラシー教育プログラムを展開。 製造現場や商品開発部門でAI・IoT活用スキルの習得を推進。
Mondelez International（アメリカ）
社員向けにデジタルスキル・AIリテラシー研修を実施し、製造・マーケティング・サプライチェーン部門でのAI活用を推進。
Kraft Heinz（アメリカ）
DX推進プロジェクトにあわせ、AI・データ活用やプロンプト設計の社内教育プログラムを導入。 実務でのAI活用を前提としたワークショップやeラーニングを展開。
Arla Foods（デンマーク）
デジタル変革推進の一環として、現場スタッフ・管理職向けにAI・データ分析・生成AIリテラシーの教育プログラムを実施。
新技術導入時に現場主導での実践型トレーニングを行い、全社的なデジタルスキル底上げを図る。
*引用元リンク [1] https://standard-dx.com/post_blog/food-service-ai [2] https://www.jtua.or.jp/ict/solution/cloud/taste/202406_01/ [3] https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/dx_learned_from_successful_cases/ [4] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/Collaboration2021.pdf [5] https://www.jmac.co.jp/case/industry/foods/ [6] https://aismiley.co.jp/ai_news/food-factory-ai/ [7] https://book.nissyoku.co.jp/c-item-detail?ic=978-4-7821-0482-8 [8] https://standard-dx.com/post_blog/costdown-ai-shokuhinkakou