生成AIを活用したアイデア発想と効果的な製品コンセプト立案・プロトタイピングへの応用 <オンラインセミナー>
~ アルゴリズム思考とヒューリスティック思考、NotebookLMで資料を“理解”し、価値あるアイデアに変える方法、イノベーティブなコンセプトを生み出す方法、画像生成AIを活用した「新製品プロトタイピング」 ~
・生成AIの効果的活用を通じて、効率的かつ斬新なアイデア発想の方法を修得し、製品開発に活かすための講座
・生成AIを“思考パートナー”として使いこなすノウハウを修得し、顧客価値を最大化する戦略的な製品コンセプトの構築に活かそう!
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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
講師の言葉
2026年の生成AI活用は、「その場でアイデアを出す」段階を超え、「大量の情報・資料・知識をどう“理解し、再構成し、意味づけるか”」というフェーズに入りました。
その象徴が NotebookLM に代表される「自分専用の知識ベース × 対話型AI」 という新しいツール群です。
社内資料/市場調査レポート/技術文書/過去の製品資料/
こうした「既存情報を“読む”のではなく、“一緒に考える”」ことが可能になりました。
本セミナーでは、
・ChatGPT等による発想拡張
・NotebookLM等による理解・構造化・意味抽出
・画像生成AIによる可視化
を組み合わせ、
「アイデア → コンセプト → 判断」までを一気通貫で行う最新の生成AI活用法を扱います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
- 2026年05月20日(水) 10:00 ~ 17:00
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| 開催場所 |
オンラインセミナー |
| カテゴリー |
オンラインセミナー、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・商品・サービス企画、研究開発、新規事業に関わる方
・生成AIを業務に活かしたいが、使いどころが定まらない方
・アイデアは出るが、コンセプトが弱い・尖らないと感じている方
・「AI時代に、自分の価値をどう高めるか」を考えているビジネスパーソン |
| 予備知識 |
・ChatGPTや画像生成AIの活用経験があると理解しやすい |
| 修得知識 |
・生成AIを使った構造的なアイデア発想プロセス
・AIと人間の思考特性を踏まえた役割分担の設計
・コンセプト立案の質を一段引き上げる問いの立て方
・「世界初・業界初」を生みやすくする意味起点の発想法
・画像生成AIを使ったコンセプト可視化・プロトタイピング
・NotebookLMを使った大量情報からのインサイト抽出
・資料・レポート・議事録を製品コンセプトの素材に変換する方法
・生成AIを使った「調査 → 解釈 → 仮説化 → 発想」の高速ループ |
| プログラム |
《理論編》
1.生成AIの現在地と次のステージ
(1).主要生成AIの役割整理
a.ChatGPTの特性と活用領域
b.Geminiの強みと使いどころ
c.Grokの思想と情報探索への適性
(2).NotebookLMに代表される「理解特化型AI」の登場
a.発想型AIと理解型AIの決定的な違い
b.「自分の資料を理解するAI」という新しい概念
c.知識ベース型AIが企画開発にもたらす変化
(3).なぜ「発想力」より「意味編集力」が重要になるのか
a.アイデア過多時代に起きている問題
b.価値を生むのは“新しさ”ではなく“意味”
c.編集・再定義こそが競争力になる理由
(4).AI時代における人間の思考価値の再定義
a.AIに任せるべき思考、任せてはいけない思考
b.判断・解釈・価値付けの重要性
c.「替えの利かない人材」になるための思考軸
2.アイデア発想と意味創造の理論
(1).AIの発想と人間の発想の決定的な違い
a.統計的生成としてのAIの発想
b.文脈・経験・価値観に基づく人間の発想
c.両者を組み合わせたときに起きる相乗効果
(2).アルゴリズム思考 × ヒューリスティック思考
a.アルゴリズム思考の強みと限界
b.ヒューリスティック思考が生む飛躍
c.生成AI時代における両者の使い分け
(3).人間はなぜ「意味」を扱えるのか
a.機能と意味の違い
b.意味はどこから生まれるのか
c.製品・サービスにおける意味の役割
(4).バルミューダに学ぶ意味起点の製品コンセプト
a.バルミューダとアート思考
b.なぜグリーンファンは「扇風機」を再定義できたのか
c.意味起点で考える製品開発の本質
(5).ダブルダイアモンド × 生成AIの実践的接続
a.発散と収束をAIとどう分担するか
b.問題定義フェーズでの生成AI活用
c.解決策創出フェーズでの注意点
《実践編》
3.ChatGPTを“発想パートナー”として使う
(1).プロンプトから「対話設計」へ
a.単発プロンプトの限界
b.思考を前進させる対話の作り方
c.AIとの役割分担を明確にする
(2).COT / TOTを「考えさせるため」に使わない方法
a.COT(Chain of Thought)の誤解
b.TOT(Tree of Thoughts)の本来の使いどころ
c.人間の思考を鈍らせない使い方
(3).仮説を揺さぶる問いの設計
a.良い問い・悪い問いの違い
b.前提を疑うための問いの型
c.コンセプトを尖らせる問いの作り方
(4).発想を広げすぎないための制御技術
a.アイデアが散漫になる原因
b.制約条件の与え方
c.発想の収束を促すAI活用法
4.NotebookLMを活用したコンセプト素材づくり
(1).NotebookLMとは何か(思想と強み)
a.NotebookLMの基本構造
b.ChatGPTとの決定的な違い
c.「理解」に特化したAIの価値
(2).社内資料・市場データ・技術情報の読み解き
a.どの資料を投入すべきか
b.情報をそのまま読ませない工夫
c.複数資料を横断的に扱う方法
(3).情報を「要約」ではなく「構造化」する
a.要約が危険になるケース
b.構造として理解させる視点
c.論点・関係性・前提の整理
(4).隠れた前提・価値観・矛盾点の抽出
a.資料に埋め込まれた暗黙の前提
b.組織・業界特有の思い込み
c.イノベーションのヒントになる矛盾
(5).製品コンセプトに使える「意味の種」を見つける方法
a.意味の種とは何か
b.情報のどこに意味が潜んでいるか
c.次工程(発想・構想)へのつなげ方
5.生成AIによる製品コンセプト立案プロセス
(1).問題定義をAIと再設計する
a.解くべき問題を間違えないための視点
b.AIと行う問題定義の再構築
c.課題を「問い」に変換する
(2).機能的価値/意味的価値の切り分け
a.機能的価値とは何か
b.意味的価値とは何か
c.両者を意図的に分けて考える理由
(3).バリューグラフを用いた価値構造の整理
a.バリューグラフの基本
b.顧客価値の構造化
c.コンセプトの一貫性を高める
(4).AIブレインストーミングから「一本の強いコンセプト」へまとめる技術
a.アイデアを束ねる視点
b.捨てる判断の基準
c.言語化・ストーリー化のポイント
5.画像生成AIによる新製品プロトタイピングとその活用ポイント
(1).画像生成AIは「デザイン」ではなく「思考補助」
a.ビジュアル化の本当の目的
b.誤解されがちな画像生成AIの使い方
c.思考を促進するための位置づけ
(2).コンセプト検証のためのビジュアル生成
a.どの段階で使うべきか
b.検証に効くプロンプト設計
c.言語だけでは見えない違和感の発見
(3).情報整理 → 生成 → 解釈 → 修正のループ
a.一発生成を狙わない
b.解釈を通じた思考の深化
c.コンセプト精度を高める反復プロセス
(4).チーム共有・合意形成への活用
a.言葉のズレを減らす
b.議論を前に進めるビジュアルの使い方
c.意思決定を加速させる活用ポイント
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| キーワード |
アイデア発想 アルゴリズム思考 ヒューリスティック思考 アート思考 ChatGPT プロンプトエンジニアリング COT TOT ブレインストーミング 対話型絵画法 対話型鑑賞法
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| タグ |
AI・機械学習、商品開発、問題解決・アイデア発想、画像、画像処理 |
| 受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
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| 会場 |
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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