Google AI × NotebookLM × Workspace 実践講座

講座名： Google AI × NotebookLM × Workspace 実践講座：
ローコスト組織変革と付加価値データ活用

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■概要

高額な専用システムを導入することなく、既に多くの企業で導入されている「Google Workspace」と、最新の生成AI（Gemini、NotebookLM）を組み合わせて、「データ駆動組織のプラットフォーム」を構築する実践的なリスキリング研修です。

• 期間・時間: 1回4時間 × 3回（計12時間）のプログラム。
• 学習内容: スマホの音声入力を用いたデータ収集基盤の設計、スプレッドシートやGASを用いた業務フローの自動化、NotebookLMによる社内データの分析・ナレッジ化（第2の脳の構築）など、汎用的なDXスキルを習得します。
• 特徴: 64の実践「マンダラチャートクエスト」や「日報」を題材として活用し、学んだスキルを直ちに自社の業務改善に直結させる実践型の内容です。デジタルアレルギーを持つ層向けに、研修外での「基礎学習サポート」も組み込まれています。

■目的

1. ローコストでの組織変革と業務効率化:
   • 勤怠管理や日報などの定型的な申請・報告業務の時間を大幅に削減し、創出した時間で付加価値の高い業務へシフトさせます。
2. 組織課題の解決（協力体制の構築と理念浸透）:
   • AIによる日報への即時フィードバックやデータの物語化を通じて、社員のモチベーションを高めます。
   • 新評価制度（サンクスUP・加点評価）や1on1面談と連動させることで、「助け合いが得になる」文化を醸成し、離職防止（人材定着）を図ります。
3. DX中核人材の育成:
   • デジタルに苦手意識を持つ職員の「デジタルアレルギー」を払拭し、AIツールを使いこなす現場のDXリーダーを育成します。

■ 重版4刷の話題書を公式テキストに採用

本講座では、発売わずか1ヶ月あまりで4刷重版となった書籍

『最速で仕事の進め方が激変する Google NotebookLM 徹底活用術』
（日本実業出版社）

を公式テキストとして使用します。

本書の著者自らが、本講座のカリキュラムを設計。
書籍内容を単に解説するのではなく、実務で再現し、成果に変えるための実装型プログラムとして構築されています。

さらに本講座は、
500日以上継続するAI朝活で毎日検証されてきた実践知を体系化したものです。

• 毎朝20名以上が参加
• 平均年齢50代〜60代
• ITに苦手意識のある参加者も多数

その現場で磨き上げた「脱落しない設計」を基盤にしています。

だからこそ実現できる、
誰一人取り残さないDX。

■AI実践スキル64

• 上記のAIを実践するために必要な64のスキルをすべて学べる充実した教材
• すべてのスキルに動画解説・音声解説・スライド・詳細テキストがあるため自習可能

■ターゲット

• 対象層: 総務、経理、人事などバックオフィス部門の担当者および責任者。
• 今回のプロジェクト対象者: 部署横断の委員会メンバー、現場の管理者・リーダー層、およびデジタルに苦手意識を持つが今後の推進を担うコアメンバー（計8名）。

■必要事項

1. 1人1台パソコンとインターネットに接続できる環境が必要です。
2. Google Workspace (Gmail, フォーム, カレンダー, スプレッドシート, スライド) や NotebookLM、Geminiを使用できる環境が必要です。
3. 研修本編にスムーズについていくため、対象者には事前にアカウント整理や画面共有などの補修が必要な場合があります。
4. 少なくとも1つ以上の有料AIプランが必要で、事前にログインしておくことを推奨します。

【第1回】 4月16日（火）

テーマ：AI・DX推進の基盤構築とデータ収集スキルの習得

• 🌱 基礎学習サポート（研修時間外・事前課題等）
  • 【A1】 アカウントの整理と2段階認証によるセキュリティ強化
  • 【A2】 Chromeプロファイル活用による複数アカウントの切り替え
• 🚀 研修本編タイムライン（実訓練時間：4時間）
  • 13:00 - 14:00 (60分) ｜ DXの基礎とマインドセット
    • なぜ今、組織のデータ駆動型への移行が必要なのか。
    • アナログな情報伝達（属人的な報告）の課題と、デジタル化による協力体制構築のメカニズムを学ぶ。
  • 14:00 - 15:00 (60分) ｜ 高度入力メソッドとAI校正技術
    • 【D4】 高速入力メソッド：スマホ・PCの音声入力機能を活用した思考の書き出し技術。
    • 生成AIを活用した、不完全な音声データの誤字脱字修正やビジネストーンへの自動校正手法の習得。
  • 15:00 - 15:15 (15分) ｜ 小休止（※実訓練時間に含む）
  • 15:15 - 16:00 (45分) ｜ プロンプトエンジニアリング基礎
    • 【B1】 プロンプトエンジニアリングの極意：AIから正確な回答を引き出すための「5W1Hフレームワーク」。
    • AIに役割（ペルソナ）を与え、特定のルールに基づいたフィードバックを生成させるプロンプト設計。
  • 16:00 - 17:00 (60分) ｜ データ収集基盤の設計構築
    • 【E1】 実務に即したアンケート・報告書設計と回答データの自動収集・反映。
    • Googleフォームを用いた「日報（定性・定量データ）」の構造化入力フォームの作成演習（※この技術でマンダラチャートクエストの入力基盤を構築）。

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【第2回】 5月13日（水）

テーマ：データベース構築・分析と定型業務の自動化

• 🌱 基礎学習サポート（研修時間外・事前補講）
  • 【A3】 「8番」の数字を用いた3階層フォルダ管理術
  • 【A4】 AI検索最適化（ACO）のためのファイル命名規則
  • 【E2】 データの入力規則とマスター管理：表記ゆれを防ぐ基礎
• 🚀 研修本編タイムライン（実訓練時間：4時間）
  • 13:00 - 14:30 (90分) ｜ データ可視化とダッシュボード構築
    • 【E6】 第1回で構築したフォームに蓄積された1ヶ月分の日報（テスト）データをGoogleスプレッドシートで構造化。
    • ピボットテーブルとグラフ機能を用いた、チームの活動量や「サンクスUP（感謝）」の多角的分析とダッシュボード化演習。
  • 14:30 - 14:45 (15分) ｜ 小休止（※実訓練時間に含む）
  • 14:45 - 15:45 (60分) ｜ AIによる定性データの定量化解析
    • 【E7】 AI関数（=AI）の活用：スプレッドシート上で関数として生成AIを呼び出す技術。
    • 自由記述の日報コメントから「感情分析」や「要約」をセル内で完結させ、定性的な活動記録を客観的データとして定量化する手法。
  • 15:45 - 17:00 (75分) ｜ 業務フローの自動化プログラミング基礎
    • 【E8】 GAS（Google Apps Script）の概念と基礎構文の理解。
    • フォーム送信（日報提出や有給申請など）をトリガーとした、管理者への自動通知やメール自動配信システムの構築演習。

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【第3回】 6月17日（水）

テーマ：生成AIによるナレッジマネジメントと価値創造

• 🌱 基礎学習サポート（研修時間外・事前補講）
  • 【B5】 NotebookLMへの多様なソース（PDF/URL/Googleドライブ）のインポートと管理
  • 【B6】 引用（シテーション）を用いた根拠のある正確なQ&A対応
• 🚀 研修本編タイムライン（実訓練時間：4時間）
  • 13:00 - 14:30 (90分) ｜ 自社専用AI（第2の脳）の構築
    • 【B7】 「第2の脳」構築：NotebookLMを活用し、膨大なテキストデータ（日報、議事録、マニュアル等）をAIに学習させる技術。
    • 【H7】 属人的な知識をチーム共有の「資産（AI賢者）」へ変換し、社内情報に基づいた高精度なFAQシステムを構築する演習。
  • 14:30 - 14:45 (15分) ｜ 小休止（※実訓練時間に含む）
  • 14:45 - 16:00 (75分) ｜ データの物語化とアウトプット最適化
    • 【H4】 蓄積されたデータを元に、AIを用いてチームの成長記録を「週報」や「ポッドキャスト台本（物語）」として自動生成する技術。
    • 【F1】 NotebookLMの機能を用いて、膨大な資料や分析結果からワンクリックで成果報告用のスライド（プレゼン資料）構成案へ変換する手法。
  • 16:00 - 17:00 (60分) ｜ 運用ルールの策定と制度接続（総括）
    • 学習したDXスキルを用いた全社展開への運用ルール（業務フロー）の策定。
    • 取得した定量・定性データを、新人事評価制度（マンダラ評価・サンクスUP等の加点方式）や1on1の客観的根拠としてどのように接続させるかの設計と確認。

■講師