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AI活用と意思決定デザイン

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AI活用と意思決定デザイン

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AI活用と...

1-1概要と到達目標
1-2意思決定の基本構造（入力・処理・出力）
1-3合理的意思決定と直感的意思決定の違い
1-4意思決定におけるバイアスと限界
1-5意思決定プロセスのモデル化（フロー設計）
1-6AIによる意思決定支援
1-7【実践】意思決定フローの設計
1-8【演習】具体ケースの意思決定分析
1-9次章への接続

2-1【導入】“なんとなく勝てない”を分析テーマに変える
2-2【問題と課題】負けた事実を“次に試すこと”へ変える
2-3【敗因の4分類】プレイ・連携・判断・メンタルに分ける
2-4【ロジックツリー】勝てない理由を枝分かれで見える化する
2-5【仮説思考】“それが原因”と決めつけない分析法
2-6【AI分析コーチ】試合後レビューをAIで整理する
2-7【実践】自分の課題を1枚の分析シートにまとめる
2-8【応用演習】チーム・配信・大会の課題を攻略する
2-9【次章へ】改善行動をKPIで測れる形にする

3-1成功するイベントとは何か：目的とゴールを決める
3-2KPI・KGIの基本：成果を数字で見える化する
3-3評価軸をつくる：企画案を比べて選ぶ
3-4数字で見る指標・声で見る指標：定量と定性を使い分ける
3-5KPIと意思決定：数字を見て次の一手を決める
3-6AIでKPI設計を支援する：企画・分析・改善案を出す
3-7実践：eスポーツ大会・イベントのKPI表をつくる
3-8演習：3つの企画案を評価マトリクスで比較する
3-9次章への接続：イベント改善フレームワークへ

4-1この授業で作るもの：学校祭デジタル受付アプリ
4-2Google Apps Scriptを開く
4-3Code.gsとindex.htmlの役割を知る
4-4まずは完成コードをコピペする
4-5初期設定を実行する：setupAppを動かす
4-6Webアプリとして公開する
4-7受付フォームを動かす
4-8スプレッドシートに保存されたデータを確認する
4-9管理画面を開いてダッシュボードを見る
4-10穴埋め演習：学校祭アプリを自分用に変更する
4-11わからない時にAIへ質問する方法
4-12最終課題：自分のイベント受付アプリにカスタマイズする

5-1完成アプリを見て、今日作るものを理解する
5-2スプレッドシートとApps Scriptを準備する
5-3Code.gsとindex.htmlを貼り付ける
5-4setupAppで必要なシートを作る
5-5Webアプリとしてデプロイする
5-6テスト販売をして注文を保存する
5-7商品マスタを編集して商品をカスタマイズする
5-8画面タイトル・ボタン・説明文をカスタマイズする
5-9在庫・履歴・注文取消を確認する
5-10売上ダッシュボードを確認する

6-1概要と到達目標：情報整理理解
6-2情報整理の基本構造
6-3要約技術の基礎
6-4AIによる要約の最適化
6-5ノイズ除去と本質抽出
6-6実践：情報整理フロー構築
6-7演習：長文要約
6-8次章への接続：構造化へ

7-1概要と到達目標：思考深化理解
7-2情報の構造化手法
7-3仮説思考の基本
7-4AIによる仮説生成
7-5仮説検証プロセス
7-6実践：構造化と仮説設計
7-7演習：仮説構築演習
7-8次章への接続：可視化へ

8-1概要と到達目標：可視化理解
8-2データ整理の基本
8-3可視化の目的と種類
8-4グラフ・図解の設計
8-5意思決定における可視化
8-6AIによる可視化支援
8-7実践：データ可視化
8-8演習：ダッシュボード設計
8-9次章への接続：統合演習へ

9-1概要と到達目標：意思決定実践理解
9-2優先順位付けの基本原則
9-3評価軸と意思決定基準の設計
9-4トレードオフと意思決定
9-5定量評価と定性評価の統合
9-6AIを活用した意思決定支援
9-7実践：意思決定フレーム構築
9-8演習：優先順位付けケース演習
9-9次章への接続：資料作成へ

10-1概要と到達目標：資料構造理解
10-2資料作成の目的とゴール設計
10-3論理構造（ピラミッドストラクチャー）
10-4ストーリーボード設計
10-5結論先出しと説得構造
10-6AIを活用した構成生成
10-7実践：資料構造設計
10-8演習：ストーリーボード作成
10-9次章への接続：図解表現へ

11-1概要と到達目標：図解理解
11-2図解の基本（比較・関係・流れ）
11-3情報の視覚化手法
11-4レイアウトと視線誘導
11-5色・フォント・余白の設計
11-6AIによる図解生成
11-7実践：スライド作成
11-8演習：ビジュアル改善
11-9次章への接続：AI活用へ

12-1概要と到達目標：AI資料作成理解
12-2AIによる構成生成
12-3AIによる文章生成
12-4AIによる図解・画像生成
12-5プロンプト設計による品質向上
12-6人間による最終編集と品質担保
12-7実践：AI資料作成
12-8演習：資料自動生成プロセス構築
12-9次章への接続：プロジェクトへ

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14-1概要と到達目標：成果物完成理解
14-2資料の最終構造整理
14-3論理の一貫性チェック
14-4スライド最適化
14-5デモ準備と構成
14-6AIによる品質チェック
14-7実践：最終調整
14-8演習：発表リハーサル
14-9次章への接続：最終発表へ

15-1概要と到達目標：発表理解
15-2発表構成の設計
15-3意思決定プロセスの説明
15-4成果物の価値説明
15-5質疑応答対応
15-6評価基準の理解
15-7実践：最終発表
15-8演習：フィードバック整理
15-9次の学習への接続