AI/LLM 研修プログラム
AI/LLM を「使った」から「使い続ける」業務へ。
大手・中堅上場企業の部門単位で導入する、ツール体験で終わらせない AI/LLM 業務変革プログラム。事前ヒアリングで貴社の業務に合わせて1業務をエージェント化するまでを設計し、ガバナンス・証跡・定着伴走までを一気通貫で支援します。
Why Now
「ツール体験」で終わらせない、業務の運転モデルを設計する。
主役ツールは半年で入れ替わり、規制（AI Act / 業界ガイドライン）は年次で改訂され、研修後3ヶ月で利用率が落ちる。Nestgen は「タスク分解／権限設計／証跡管理／人間承認／失敗時復旧」というツールに依らない運用原則を核に、業務資産・ガバナンス草案・定着伴走までをパッケージ化します。
01
ツールが変わっても残る運用原則
主役は Genspark / Manus / Devin といった先端ツールではなく、エージェント運用の5原則。Copilot ・ ChatGPT Enterprise ・ Claude Enterprise の3系統を標準ハンズオン対象にし、半年後の陳腐化に耐える設計をします。
02
部門業務に直結した持ち帰り資産
1業務を Day1〜Day4 で深化させる「貫きユースケース」を採用。受講後に動くプロンプト・ワークフロー・エージェントが部門に残ります。汎用研修にはない実装即応性が特長です。
03
ガバナンスと証跡まで一体で
AI 利用ガイドライン草案、運用責任者 RACI、監査ログ JSON Lines スキーマ、インシデント対応フローまで含めて設計。IT・法務・情シスとの社内調整までスコープに含みます。
Target Audience
想定する受講組織
業種・職種を問わず、部門単位での導入を想定。受講部門の業務テーマに合わせて貫きユースケースをカスタム選定します。
対象部門の例
- 経営企画・コーポレート戦略
- マーケティング・営業企画
- 人事・人材開発・HRBP
- サステナビリティ・ESG・IR
- 調達・サプライチェーン
- カスタマーサポート・CS
- 研究開発・知財・新規事業
想定規模・スキル
- 受講者 10〜30 名 / 1 部門
- 30〜50 代中心、管理職層を含む
- 非エンジニアでも完走できる設計
- 大手上場企業（プライム上場・グループ展開企業）
- 製造業 / 金融 / 商社 / サービス業 / 公益事業 を中心に対応
こんな課題に
- ChatGPT を入れたが、部門で使い続けられない
- 定型業務の工数を AI で減らしたい
- 部門独自の業務テーマでエージェント化したい
- IT・法務に説明できるガバナンスを整えたい
- 経営層に成果を定量で報告したい
Core Curriculum
基本カリキュラム：4日間で1業務をエージェント化する。
ばらばらのデモではなく、貴社で実在する 1 業務（例：競合調査／提案書ドラフト／顧客問合せ／開示比較）を Day1 → Day4 で深化 させ、修了時には 1 業務が継続稼働するエージェントとして残ります。
Day 1
Foundations — 生成AIとプロンプト基礎
生成AIの仕組み・限界・3大リスク（ハルシネーション／著作権／情報漏洩）。データ持出・リージョン・監査証跡の制約。
ハンズオン：4要素プロンプト（役割／背景／出力形式／制約）で部門業務のドラフトを完成させる。
Day 2
Workflow Operations — ノーコード業務自動化
RAGの仕組み、API呼び出し、エラーハンドリング、リトライ設計。
ハンズオン：n8n / Power Automate / Apps Script で「外部データ取得 → AI 構造化 → 既存ツール出力 → Slack/Teams 通知」のワークフローを構築。社内 FAQ Bot（RAG）も体験。
Day 3 ★ 最重要
Agent Operating Model — 統制された AI エージェント運用
Agent Operating Model 5 原則（タスク分解／権限設計／証跡管理／人間承認／失敗時復旧）を座学＋実装。
ハンズオン：月次稼働の業務エージェント＋ガバナンス文書を構築。Genspark / Manus / Devin など先端動向もデモ枠で紹介。
Day 4｜オプション・選抜
Code Extensions — コードでの業務改善
非エンジニア向けに Claude Code / Cursor / Devin の使い分けと、AI が書くコードのレビュー観点を解説。
ハンズオン：Day3 エージェントの出力から KPI を抽出し、Streamlit / Looker Studio / Power BI で部門専用ダッシュボードを構築。
Claude Ecosystem
Claudeエコシステム研修：個人活用から組織配布まで4段階で習得
みずほFG（約3万人）・楽天・NRI など金融・SI で Claude 採用が加速する一方、業務深掘りは Code・Skills・Projects・Agent SDK の組み合わせで決まります。本トラックは「チャット → 知識ベース → 開発 → スキル配布 → API／MCP」の使い込みの階梯を 13.5 時間で体系化。Core Curriculum のオプション拡張、もしくは Claude 中心の単独研修としても提供します。
01
個人活用 — チャット基礎・モデル選定
Opus 4.7／Sonnet 4.6／Haiku 4.5 のモデル選定、Extended Thinking、1M トークン長文コンテキスト、メモリ機能の使い分け。ChatGPT・Gemini との実務比較で「どこに Claude を使うべきか」の判断軸を持ち帰る。
ハンズオン：自社開示資料1点を3モデルに通し、品質と所要時間を比較記録。
02
チーム共有 — Projects・Artifacts
Claude Projects で共有知識ベース＋カスタム指示を設定し、業務特化 Bot をチームに配布。Artifacts／Code Interpreter でドキュメント・コード・可視化を業務に持ち出す。Team／Enterprise 選定（SSO・SAML・監査ログ・データ保持）まで一気通貫で扱う。
ハンズオン：自部署の「FAQ Project」を立ち上げ、5〜10 ファイル添付で QA テスト。
03
開発統合 — Claude Code・Skills 配布
Claude Code CLI で「プラン→実装→検証」ループを習得し、サブエージェントで並列化。組織のナレッジ・SOP を Skill（Claude が自律呼び出しできる手順書）として整備し、個人／チーム／組織レベルで配布する仕組みを構築する。
ハンズオン：自部署の四半期決算レビュー手順を 1 本の Skill として書き上げ、Claude Code から呼び出して動作確認。
04
高度運用 — Agent SDK・MCP・コスト最適化
Claude Agent SDK（Python／TypeScript）でカスタムエージェントを構築し、MCP で Slack・Notion・Drive 等の社内ツールに接続。Computer Use の威力と限界、プロンプトキャッシュ（最大 90% コスト削減）／Batch API（50% 削減）まで扱う。
ハンズオン：競合10社の IR ページから開示PDFを取得→Claude API で要約→Slack 通知を 90 分でセットアップ。
Custom Curriculum Example
カスタム例：業種別の貫きユースケース
事前ヒアリングで部門の業務に合わせて貫きユースケースをカスタム選定します。以下はサステナ / ファンド / 金融機関向けの設計例（3タブで切替可能）。同様のカスタム設計は、営業（提案書ドラフト）・人事（評価コメント要約）・調達（サプライヤー評価）・CS（問合せ対応）など部門業務に応じて行います。
貫きユースケース：競合サステナ開示比較を 4 日間で深化させる
ISSB / CSRD 対応の開示書類が増える中、競合 10 社の統合報告書・CDP 回答書を継続的にウォッチする業務を題材に、Day1 から Day4 まで同一テーマで深化させます。修了時には月次稼働の競合監視エージェント＋ BI ダッシュボードが部門に残ります。
競合 1 社を手動プロンプトで分析
競合 1 社の統合報告書 PDF を読み込み、4 要素プロンプトで KPI 7 項目の比較表を生成。グリーンウォッシュ表現の見抜き方も学習。
10 社を自動収集ワークフロー化
n8n / Power Automate で「IR URL → PDF 取得 → AI 構造化 → Sheets 出力 → Teams 通知」を構築。10 社×7 KPI を自動生成。
月次稼働エージェント化
毎月初に競合 IR サイトを巡回し、新規開示の差分要約を自動通知。Agent Operating Model 5 原則を実装し、ガバナンス文書もセットで構築。
BI ダッシュボード化
過去 5 年分の競合データから業界平均との偏差を分析。Streamlit / Looker Studio で取締役会説明用のサステナ BI ダッシュボードを構築。
専用業務資産として、ISSB / CSRD / GHG Protocol / 統合報告 / サプライヤー ESG に特化したプロンプトテンプレ、評価ルーブリック、グリーンウォッシュ禁止表現集、レビュー観点表を別途納品します。
貫きユースケース：投資先候補のディール DD ＆ 投資先モニタリング自動化
投資テーマに沿った候補企業を絞り込み、デューデリ要約から IC メモまでをエージェント化する業務を題材に、Day1 から Day4 まで深化させます。修了時には月次の投資先モニタリング＋ IC メモ自動ドラフトが部門に残ります。
候補 1 社のディール DD 要約
投資テーマを 4 要素プロンプトで言語化し、候補 1 社の決算書 / IR / 業界レポートを読み込ませて DD 要約 1 ページをドラフト。
ロングリスト 50 社の自動スクリーニング
財務・ニュース・特許・採用情報を API / RSS / Web から自動収集し、投資テーマ適合度スコアを付けてロングリスト化。
投資先モニタリングのエージェント化
既存投資先・候補先の月次変化を自動収集し、要注意イベント（業績下振れ / 経営者異動 / 規制動向）を IC 向け差分要約で通知。
IC メモ・LP レポートの自動ドラフト
過去 IC メモの様式に揃えて、Day3 のモニタリング出力から IC メモと四半期 LP アップデートをドラフト生成。
専用業務資産として、IC 質問テンプレ、DD チェックリスト、業界別 KPI 評価ルーブリック、LP レポートテンプレ、未公開情報の取扱ガイドラインを別途納品します。
貫きユースケース：融資稟議・与信モニタリングの自動化
営業店の融資業務と本部リスク管理を題材に、稟議ドラフトから与信モニタリングまでを 4 日間で深化させます。修了時には月次の与信先モニタリングエージェント＋本部向けリスクダッシュボードが部門に残ります。
1 件の融資稟議をプロンプトでドラフト
過去の稟議書 1 件を題材に、定型部分（取引概要 / 借入目的 / 返済財源）を 4 要素プロンプトで生成。行内禁止表現の見抜き方も学習。
与信判断材料の自動合成
決算書・業界動向・取引履歴を社内 DB / 外部 API から自動収集し、稟議ドラフトに合成するワークフローを構築。
与信モニタリングのエージェント化
月次で与信先の業績・ニュース変化を自動収集し、要注意先を本部リスク管理にエスカレーション。Agent Operating Model 5 原則を実装。
与信ポートフォリオ可視化
業界・地域別の与信ポートフォリオ偏差を可視化し、本部リスク委員会向けダッシュボードを構築。
専用業務資産として、行内文書スタイルガイド、稟議テンプレ、コンプライアンス禁止表現集、苦情対応ガイドライン、与信レーティング評価ルーブリックを別途納品します。
Architecture
貴社環境に合わせた 3 つの標準スタック
3 つの標準アーキテクチャに集約。
事前ヒアリング（4 軸 15 問）で貴社環境を確認し、最適なスタックを選定します。
A. M365 スタック
主要ツール：Microsoft 365 Copilot ＋ Copilot Studio（Agents）＋ Power Automate ＋ ChatGPT Enterprise（補完）
対象：Microsoft カルチャーが強く、Azure / Active Directory で統制されている製造業・金融。
B. Google Workspace スタック
主要ツール：Google Workspace ＋ Gemini for Workspace ＋ Gems / Deep Research ＋ Apps Script ＋ Claude Enterprise（補完）
対象：Web サービス系・メガベンチャー・Google Workspace をフル活用する企業。
C. 中立スタック
主要ツール：ChatGPT Enterprise ＋ Claude Enterprise ＋ Dify（社内 RAG/Agent 基盤）＋ n8n（ワークフロー）
対象：オンプレ志向・自社 AI 基盤を持ちたい中堅上場企業。事前ヒアリング未確定時の自動 Fallback。
Deliverables
受講後に部門に残る業務資産
「研修を受けた」ではなく「業務が動くようになった」を持ち帰っていただきます。受講後の部門には、以下の 4 階層の資産が残ります。
個人プロンプト集
受講者ごとの業務向けに最適化された 4 要素プロンプト集。部門業務に特化したテンプレも標準納品。
チームワークフロー
n8n / Power Automate / Apps Script で実装したノーコード自動化フロー。部門全員で運用できる形に。
エージェント運用モデル
月次稼働の業務エージェント＋ AI 利用ガイドライン草案＋運用責任者 RACI ＋監査ログ JSON Lines スキーマ＋禁止事項集＋レビュー観点表。
経営層報告フォーマット
取締役会・経営会議向け「AI 活用状況報告」テンプレ。部門 KPI（業務削減時間／出力品質／活用人数／インシデント数）を経営言語に翻訳。
Advisory
ワークショップ後の継続伴走
研修だけでは 3 ヶ月で利用率が落ちます。Nestgen は部門専属の社外 Chief AI Officer として、月額顧問契約で「使い続ける」「使い深める」「経営に説明する」を支えます。
月次定例 ＋ Slack 常駐
月 1〜2 回のレビュー会議と、営業日対応の Slack / Teams 常駐相談チャンネル。日々の小さな詰まりを翌営業日までに解消。
新規ユースケース設計
月 1〜2 件の新規 UC をプロンプト・ワークフロー・ガバナンス草案つきで設計し、PoC 実装まで支援。研修後の活用領域が広がり続けます。
ガバナンス継続更新 ＋ 経営報告
規制動向（AI Act・業界ガイドライン）の改訂をテンプレ・禁止事項集に反映し、半期ごとに取締役会向け活動報告書ドラフトを共同作成。
Lead Instructor
本プログラムを設計・登壇する人
鈴木 俊也 / Shunya Suzuki
株式会社 Nestgen 代表取締役 ／ 本プログラム主任講師
金融・サステナビリティ・AI を横断するキャリア。ビジネスサイドのキャリアでいながら、コーディング、プログラミングスキルも持ち合わせています。
日本政策投資銀行で M&A アドバイザリーに従事した後、エネチェンジ（東証グロース）にて経営企画・英国子会社 CFO・事業開発を担当。外資系 Climate Tech スタートアップでの事業開発を経て、Nestgen を創業。
現在は東京大学の博士課程在籍し、金融領域におけるLLM活用の研究を行う傍ら、国内外の上場企業・スタートアップに対し、ChatGPT / Claude / Copilot / n8n / Dify などを組み合わせた 業務ワークフロー設計と AI ガバナンス整備を継続的に支援。本プログラムで扱う 3 つの貫きユースケース（サステナ部門・ファンド・金融機関）は、いずれも自身の実務支援経験に基づいて設計しています。
Background & Credentials
- 東京大学工学系研究科 社会基盤学専攻 修士課程修了 ／ 同 システム創成学専攻 博士課程在籍
- 日本政策投資銀行 M&A アドバイザリー出身
- 米国公認会計士試験 全科目合格
- エネチェンジ（東証グロース） 元 経営企画・英国子会社 CFO
- 環境省認定制度 脱炭素アドバイザー アドバンスト
- 国内カーボンアカウンティング系スタートアップ／外資環境価値トレーディング会社等の支援
Get Started
まずは事前ヒアリングから。
基盤環境 / 外部AI許可 / データ持出区分 / IT部門同席可否 等を確認し、貴社環境に合った標準スタックと貫きユースケースをご提案します。商談 #1 から契約まで標準 4〜6 週間で進行可能です。