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SIerやITコンサルの皆さん、日々の業務にこんな悩みはありませんか？「見積もり作業に時間がかかる」「提案書の作成が属人化している」「新人育成に手が回らない」こうした現場の課題に、今注目されているのが生成AIの業務活用です。このホワイトペーパー『SI業務を効率化！生成AI活用ガイド』では、プロジェクトマネージャーやSE、営業担当が即実践できるユースケース10選を中心に、AIツール選定のポイントや導入時の注意点も解説。ChatGPTやClaude、Notion AIなどの活用例を交え実務で「どこまで使えるか」を具体的にイメージできる内容になっています。生成AIの利活用は、もう一部の先進企業だけのものではありません。中小規模のSIerでも十分導入可能で、限られた人材と予算の中でも大きな成果が狙えます。

💡プロダクトマネージャー必読！ChatGPTを使いこなせていますか？このホワイトペーパーでは、PM業務で即使えるChatGPTの活用術をまとめました。・要件定義や仕様書作成の時短・ユーザーインタビューからのインサイト抽出・競合リサーチや施策アイデアの発想補助・エンジニアやデザイナーとの橋渡しに役立つプロンプト設計例も掲載これからのPMに求められるのは、生成AIを業務レベルで使いこなすスキルです。ただの情報収集では終わらない、「実務に即した活用例とテンプレート」が手に入ります。

SI（システムインテグレーション）業界にいま、静かに、しかし確実に生成AIの波が押し寄せています。要件定義、設計、テスト、ドキュメント作成といった工程のどこに、どのようにAIが入り込むのか？その結果、ベンダーの役割や顧客との関係性、必要なスキルはどう変わっていくのか？本ホワイトペーパーでは、SIビジネスにおけるAI導入のインパクトと、今後求められるビジネスモデル変革の方向性を、国内外の動向や事例を交えて分析しました。SIerの経営層・事業企画担当・PMの方々にとって、必読の内容です。

「ChatGPTを入れてみたけど、正直使いこなせていない…」そんな声を多くいただく中で、実際の業務でどう活用すれば成果につながるのかを徹底解説したマニュアルを作成しました。本資料では、メール作成・議事録要約・アイデア出し・仕様書の下書きなど、職種を問わず使える活用事例を多数収録。さらに、良いプロンプトと悪いプロンプトの違いや、AIに任せるべき領域と人が判断すべき領域の線引きも紹介しています。非エンジニアでもすぐに業務効率を高められる実践ガイドです。PMやマーケター、営業、企画職の方にこそ読んでほしい内容です！

エンジニア界隈で大人気のAIコーディングエディタ「Cursor」は、ChatGPTを内蔵した次世代の開発支援ツール。非エンジニアでも、プロダクト開発や仕様作成、ドキュメント作成において強力な味方になります。とはいえ「どう使い始めればいいの？」「どんな操作ができるの？」と迷う方も多いはず。今更聞けないインストール方法から、基本的な使い方、PM業務での活用例までを図解付きで丁寧に解説します。Cursorを活用すれば、あなたの作業スピードと発想力は飛躍的にアップします。ぜひこのマニュアルを手に取り、AIと共創する新しい働き方を体感してください！

ChatGPTをうまく使いこなせない…なんとなく使っているけれど、精度が安定しない…そんな悩みを持つ方のために、生成AI活用の基礎から応用までを体系的にまとめた教科書を作成しました。プロンプト設計の基本パターンや実践テクニックを、図解やサンプル付きでわかりやすく解説。プロダクトマネジメント、マーケティング、企画、採用など、非エンジニア職でもすぐに活かせる内容です。

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】LangGraphとは？LangGraph（ランググラフ）は、複雑な対話フローや状態遷移を伴う生成AIアプリケーションを構築するためのマルチエージェント・フレームワークです。LangChainの拡張として開発され、会話の流れやエージェントの挙動を状態機械（State Machine）の形式で制御できることが大きな特徴です。LangGraphの役割と特徴LangGraphは、LangChainの基盤を活用しながら、以下のような高度な処理を可能にします。状態遷移による制御各処理（ノード）を状態として定義し、条件に応じてどの状態に遷移するかを制御できます。これにより、複雑な会話や分岐ロジックを視覚的かつ明示的に設計できます。ループや条件分岐の柔軟な実装通常のLangChainでは困難な「ある条件が満たされるまで繰り返す」「条件に応じて別の処理に進む」といった構造が、LangGraphでは簡潔に表現できます。エージェントの協調動作複数のAIエージェントが状態ごとに役割を担い、連携してタスクを解決するようなフローが設計可能です。具体的なユースケースLangGraphは次のような用途に適しています。複数ステップのタスク処理（例：FAQ＋要約＋翻訳）条件に応じたフローの切り替え（例：ユーザーの入力によって回答プロセスを変える）マルチエージェント協調（例：調査担当と出力担当の分業）これにより、単純なチャットボットにとどまらず、柔軟性の高いAIワークフローの実装が可能になります。LangGraphとLangChainの関係LangChainはプロンプト、ツール呼び出し、チェーン構築を中心としたライブラリであり、LangGraphはそれを状態遷移ベースのフレームワークとして補完する役割を担っています。LangGraphを使うことで、LangChainベースのアプリケーションに対してフロー制御と構造的な再利用性を加えることができます。関連用語生成AI 用語集用語LangChainAIエージェントToolformerReActフレームワークLLM（Large Language Model）Chain-of-ThoughtPrompt EngineeringEmbeddingAttention機構

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】LangChainとは？LangChain（ラングチェーン）は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを構築するためのオープンソースのフレームワークです。複数の外部ツールやデータソースとの連携を容易にし、LLM単体では実現が難しい高度な処理を実装できるのが特徴です。LangChainの役割と特徴LangChainは以下のような役割を果たします。LLMの機能拡張：LLMに対し、外部データベースの検索やAPIの呼び出しなど、追加機能を柔軟に組み合わせられます。チェーンの構築：複数の処理（例：ユーザー入力 → データ取得 → 要約 → 出力）をチェーン（連結処理）として定義・実行できます。エージェント機能：ユーザーの指示に応じて、LLMが動的にどのツールを使うか判断するAgent（エージェント）機能も提供されています。モジュール設計：プロンプト、メモリ、ツールなどのコンポーネントがモジュール化されており、組み替えや拡張がしやすくなっています。主なユースケースLangChainは、以下のような生成AIアプリケーションで活用されています。RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部検索とLLMを組み合わせた、最新情報の取り込み。データベースQAシステム：社内DBに自然言語で問い合わせできるチャットボット。マルチツール連携AI：計算、翻訳、ウェブ検索などを動的に使い分けるAIアシスタント。なぜLangChainが重要なのかLLMは高性能である一方、「事実の信頼性」や「動的な操作」には限界があります。LangChainはこの弱点を補い、「より実用的なAIアプリケーション」の構築を可能にします。プロダクトマネージャーにとっても、LLM単体のPoCにとどまらず、業務フローや外部ツールと連携した本番環境向けAIプロダクトの企画を進める際に重要なフレームワークとなります。関連用語生成AI 用語集用語RAG（Retrieval-Augmented Generation）AIエージェントToolformerChain-of-ThoughtPrompt EngineeringLLM（Large Language Model）EmbeddingVector SearchAttention機構Transformer

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Vector Searchとは？Vector Search（ベクトル検索）とは、検索対象のデータやクエリを数値ベクトル（多次元の数値の並び）に変換し、類似度に基づいて検索結果を返す技術のことです。従来のキーワードベースの検索（例：全文検索）と異なり、意味的な近さをもとに情報を見つけることができるため、自然言語処理（NLP）や生成AIとの相性が非常に良いとされています。ベクトル検索の仕組みベクトル検索では、まずテキストや画像などのデータを「埋め込み（Embedding）」と呼ばれる高次元ベクトルに変換します。このベクトルは、AIモデル（多くの場合は大規模言語モデルや専用のエンコーダー）によって生成され、データの意味的な特徴を表現しています。次に、ユーザーのクエリも同様にベクトル化され、ベクトル同士の「コサイン類似度」や「ユークリッド距離」などを用いて、意味的に近いデータを検索します。Vector Searchの活用例生成AIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）構成において、検索対象のドキュメントをベクトル化し、ユーザーの質問に関連する情報を検索するのに使用されます類似商品やコンテンツの推薦（レコメンドエンジン）で、ユーザーの好みに近いアイテムを見つけるFAQ検索やナレッジ検索で、表現が異なる質問にも対応可能な柔軟な検索体験を実現キーワード検索との違い比較項目キーワード検索Vector Search検索の基準キーワードの一致意味的な類似度対応力表現の揺れに弱い表現が違っても意味が近ければヒット検索結果の正確性誤字脱字に弱い一部対応可能使用技術インデックス構造中心ベクトル空間・類似度計算技術的背景と実装技術Vector Searchの実装には、Faiss（Facebook）やMilvus（Zilliz）、Weaviate、Pineconeなどのベクトル検索エンジンが活用されます。これらのツールは、数百万〜数十億規模のベクトルを高速に検索可能なインデックス構造を提供します。また、ベクトルを生成するためには、「Embeddingモデル（例：OpenAI Embeddings、SBERTなど）」が必要になります。プロダクト開発における意義生成AIを活用したインテリジェント検索体験の構築や、ユーザーが入力した曖昧な自然言語に対しても意味の通った検索結果を返すUXを実現するため、プロダクトマネージャーにとってもVector Searchの理解は不可欠です。まずは自社の検索機能が、意味ベースの検索に対応できているかを確認してみてください。関連用語生成AI 用語集用語EmbeddingRAG（Retrieval-Augmented Generation）LLM（Large Language Model）Attention機構TokenChain-of-ThoughtPrompt（プロンプト）Prompt Engineering

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Toolformerとは？Toolformer（ツールフォーマー）とは、Meta（旧Facebook）が開発した、外部ツールの使い方を自律的に学習できる言語モデルです。特定のツールAPI（例：電卓、検索エンジン、翻訳機など）を活用し、問題解決に必要なタイミングで自らツールを呼び出して回答する能力を持ちます。Toolformerの概要従来の言語モデルは、ツールを使うには明示的な設計や学習が必要でした。しかし、Toolformerは自己監督学習（self-supervised learning）により、「どのタイミングでどのツールを使えばよいか」を訓練データから自動的に学習できます。これは、次のような処理で実現されています。既存のLLMを用いてツール使用の候補を生成それらのツール呼び出しを埋め込んだ文を作成ツール使用の有無による予測性能の変化を評価効果があった使用パターンのみを自己学習に活用この仕組みにより、Toolformerは人手によるツール使用ルールの定義なしに、複数のツールを適切なタイミングで自律的に使う能力を獲得します。Toolformerが扱えるツール例Toolformerは以下のようなツールと連携できます。電卓ツール：数値計算や単位変換など翻訳ツール：多言語対応のテキスト生成時刻変換ツール：タイムゾーンの換算など検索エンジンAPI：リアルタイム情報の取得知識ベース：外部データベースとの連携Toolformerの意義と利点マルチツール対応：1つのモデルで複数ツールを活用可能自己監督学習により、追加の人手なしでツール使用が可能より正確かつ信頼性の高い出力を実現RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの外部知識参照手法との相性も良好従来の手法との違い項目従来のLLMToolformerツール使用明示的に設計・学習が必要自律的に学習・呼び出しスケーラビリティツール追加ごとに再設計が必要ツール追加が柔軟精度向上モデル内部のみで完結外部ツール活用により改善Toolformerと関連する技術Toolformerは、LLMの限界を補う手段として注目されています。特に、複雑な推論やリアルタイム性が求められるタスクにおいて、ツール連携は有効です。また、OpenAIのFunction Callingや外部API統合にも通じる設計思想を持ちます。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）RAG（Retrieval-Augmented Generation）Prompt EngineeringChain-of-ThoughtTransformer