01
章扉
fmt-chapter
各章・各回の開始
中央寄せ／番号バッジ＋巨大タイトル＋サブタイトルピル
密度: タイトル 30 字以内 / サブ 20 字以内
## chapter: 第1回 / AIってそもそも何？ / 全体像をつかむ概念
02
アジェンダ／目次
fmt-agenda
この章で扱う内容予告
番号付き 4–5 行（区切り線）。左に番号 / 右に項目名
密度: 4–5 項目、1項 25 字以内
## agenda: 基礎編 第1回の内容
- AIのもたらす社会的インパクト
- AIの定義・発展経緯と発展予想
- 今、AIにできること・活用イメージ
- 組織の観点でみる影響の全体像
03
用語定義
fmt-term
キーワード／専門用語の定義
中央寄せ／用語ピル＋大きな定義文 1–2 行＋背景アイコン任意
密度: 定義 60 字以内、補足 80 字以内
## term: 人工知能（AI）
人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術
04
頭文字 3 分解
fmt-decompose
GRC 等を 3 要素に分解説明
横 3 並びカード（頭文字大＋ラベル＋説明）＋下部統合帯
密度: 3 要素固定、各説明 60 字以内
## decompose: GRCとは
- G | ガバナンス | 組織の方向性やルールを定める仕組み
- R | リスクコントロール | リスクを特定し管理
- C | コンプライアンス | 法令遵守、社会的なルール
> 積極的で健全にAIを活用できる強い組織に
05
比較表
fmt-compare
国・サービス・流派の対比
行ごとに左ラベル＋右説明、4 行まで、強調行可
密度: 4 行 × 説明 100 字以内
## compare: グローバルAIガバナンス概況
| 米国 | 自由市場と民間主導を重視 |
| 中国 | AIを国家戦略の柱 |
| 日本 | 柔軟性と国際調和を重視 *highlight
06
ステップカード横並び
fmt-steps
3〜4 つの能力／ポイント並列
番号付きカード横並び＋下部に問いかけ帯
密度: 3〜4 枚、1 枚 20 字以内
## steps: 今、AIにできること
- 自然で高度な言語処理
- 複雑なデータ分析・プログラミング支援
- 高精度な画像・音声・映像理解
> 各領域でのリスクと対策は？
07
テーブル形式リスト
fmt-phases
フェーズ別／要素別の概要
2列表（左：名称、右：概要）、現在行はハイライト
密度: 5 行まで、概要 50 字以内
## phases: GRC戦略の対応ステップ
| 調査 | AI倫理・法制度の最新動向を把握 |
| 分析 | 業務慣行とのギャップを明確化 |
| 戦略 | 倫理・コンプラ方針の策定 |
| 施策 | 教育・制度・プロセスの整備 |
| 実行・改善 | 改善サイクルの運用 *current
08
箇条書きまとめ
fmt-summary
章末・コース末のまとめ
3〜4 行のロング箇条書き、行間広め
密度: 3〜4 項目、1 項目 80 字以内
## summary: 本コースのまとめ
- リーダーは「現場翻訳者」として活用
- リーダー自身も AI 活用の中核
- 経営層はガバナンス戦略を継続更新
09
2×2 グリッド
fmt-grid2x2
4 種類のカテゴリ／対比、1 つを強調
2×2 タイル、1 つだけ青塗り強調可
密度: 4 タイル固定、1 タイル 25 字以内
## grid2x2: 大規模言語モデルでできること
- 文章生成（要約・推論・ブレスト） *highlight
- コード生成
- 構造化データの分析
- 画像情報から情報抽出
10
3 カラムカード
fmt-cards3
並列カテゴリの紹介
3 カラム、各カードに小見出し＋説明
密度: 3 枚固定、1 枚 50 字以内
## cards3: 生成AIができること
- テキスト系生成AI | 文章のチャット例
- 画像・動画生成AI | 画像生成・スタイル指定
- オーディオ系生成AI | 音声・音楽生成
11
結論先出し（1行）
fmt-message
1 行で言い切る主張・問い
中央に大きな 1 行（最大 2 行）＋補助テキスト任意
密度: メイン 30 字以内、補助 60 字以内
## message: 実際のビジネスで価値を提供していくのは難しい
> 一方で、難しいからこそ価値がある。
12
3カラムカード（複数行説明）
fmt-cards3 +ul
3 カテゴリ × 各 3〜4 行の懸念点リスト
3 カラム / 各カードに小見出し + 下線 + 箇条書き
密度: 3 枚 × 3〜4 行 × 1 行 50 字以内
## cards3: 生成AIにおける懸念と対応
- セキュリティ
- オンプレ構築のハードル
- SaaS送信の検討事項
- 技術ポリシーの確認
- AI倫理
- 学習データのバイアス
- 質への依存
- 結果の確認が重要
- 解答の整合性
- 真偽判定は範囲外
- 二次チェックが必要
- 優秀な新人として扱う
13
3列マトリクス相関図
fmt-matrix
左軸 × 中央マトリクス × 右軸 + 補足帯
左 4 軸 / 中央 4×2 セル / 右 4 軸 / 最右に縦帯補足
密度: 軸 4 項目固定、セル 4×2 マス
## matrix: 生成AIのテーマの考え方
@left: 生成AIの強み
- 会話力 *highlight
- 理解力
- 検索力
- 生成力
@center: 強みが活きる業務例
| 顧客対応全般 | メンタルケア |
| 要約・翻訳 | 訂正・指摘 |
| 情報収集 | 参照文献発掘 |
| コンテンツ作成 | コードライティング |
@right: 広義のAIの強み
- 常時稼働 *highlight
- 高速化
- 低コスト化
- 専門性
@side: 左記の業務がこれらの軸で強化される
14
フェーズ進捗（過去フェード）
fmt-phases +past
5 ステップ中、過去をフェードさせ「現在」を強調
2 列表 / `*past` で 40% フェード / `*current` で太字＋青ハイライト
密度: 5 ステップまで、概要 50 字以内
## phases: GRC戦略の対応ステップ
| 調査 | AI倫理・法制度の最新動向を把握 *past
| 分析 | 業務慣行とのギャップを明確化 *past
| 戦略 | 倫理・コンプラ方針の策定 *past
| 施策 | 教育・制度・プロセスの整備 *past
| 実行・改善 | 改善サイクルの運用 *current
15
エピソード表紙
fmt-cover
エピソード冒頭の表紙（ロゴロックアップ + 大見出し + キャッチ）
中央: ロゴ→h1（青ハイライト可）→左罫線つきキャッチ / 左下: ブランドシンボル
密度: h1 80px、キャッチ 28px、シンボル 88×67px
## cover: AIを学ぶ研修ではなく、AIで*業務が変わる*研修。
> 中小企業のためのAI活用人材育成プログラム
16
5 ステップカード
fmt-steps .cols-5
ステップを 5 段に拡張（標準は 3-4 段）。番号 + 短ラベル + 下部問いかけ帯
5 カラム / カード padding 36×22 / 番号 56px / ラベル 28px
密度: ラベル 4 文字以内推奨
## steps: 3ヶ月、5つのステップで進みます。
- 01 / 知る
- 02 / 触る
- 03 / 磨く
- 04 / 組み込む
- 05 / 広げる
> eラーニング × ワークショップ × 現場実践 で伴走。
17
引用付きメッセージ
fmt-message + quote-mark
message 標準に QuoteMark.svg を上部に配置。約束・宣言系の 1 行に
中央: 引用記号 88px → h1 88px / 改行は文節境界の <br>
密度: 1 行 / 強調 1 箇所
## message: 研修期間が終わったその日から、*業務が変わる。*
> quote-mark
18
Before/After 事例
fmt-case
人物プロフィール + 数値の Before → After 比較（研修前/AIで変わった今）
上: avatar 200px + 氏名(80%)+所属 / 下: Before / → / After の 3 列カード
密度: 数字 96px を主役に、補足 1-2 行
## case: 恵子 さん（52歳）
@meta: 社労士事務所 事務員 / 鹿児島
@avatar: 👩
@before: 残業 月 / 50 / 時間
- 月末は残業続き。
- 土曜出勤も、当たり前。
@after: 残業 月 / 10 / 時間
- 土曜は、お孫さんと過ごす時間に。