第1章 人事の未来とAI活用の基礎
目的：AI時代における人事の役割を理解し、基本的なAIリテラシーを習得
| Chapter1 | 人事の仕事はどう変わるのか？（AI導入の最新トレンド） |
| Chapter2 | AI活用がもたらす3つのメリット（効率化・精度向上・戦略強化） |
| Chapter3 | AIの基礎知識（ChatGPT、プロンプトエンジニアリング、データ活用） |
| Chapter4 | 実践ワーク：GPTを活用した簡単なプロンプト作成 |
| Chapter5 | 企業の人事部門でAIを導入する具体的なステップ |
| Chapter6 | 最新事例紹介：AIを活用している企業の成功事例 |
第2章 AIで変わる採用戦略 – 効果的な人材マッチング
目的：AIを活用した採用業務の効率化と精度向上
| Chapter7 | AIを活用した求人票作成（魅力的な求人原稿をプロンプトで作成） |
| Chapter8 | エントリーシート・履歴書の自動スクリーニング（GPT-4活用法） |
| Chapter9 | 適性検査・面接のAI活用事例（面接の自動評価ツール） |
| Chapter10 | データ活用による採用分析（どんな人が活躍するのか？） |
| Chapter11 | 実践ワーク：実際の求人票をGPTで作成し、最適化 |
第3章：従業員エンゲージメントとパフォーマンスの最適化
目的：AIを活用して従業員のモチベーションとパフォーマンスを向上させる
| Chapter12 | エンゲージメントサーベイのデータ分析（AIで離職予測を行う） |
| Chapter13 | ストレスチェック結果の活用法（早期対応でメンタルヘルス対策） |
| Chapter14 | GPTを活用した社内コミュニケーション強化（AIコーチング） |
| Chapter15 | 人事データの可視化とレポート作成（ダッシュボードの作り方） |
| Chapter16 | 実践ワーク：AIを活用して社員のエンゲージメント分析 |
第4章：教育・研修のAI活用 – 社員の成長を加速する
目的： AIを活用して社内研修・教育プログラムを最適化
| Chapter17 | 社内研修コンテンツの自動生成（GPTで教材を作成する方法） |
| Chapter18 | 個々の成長スピードに合わせた学習プラン作成（AIカスタマイズ学習） |
| Chapter19 | 評価システムのデータ分析（研修後のパフォーマンス測定） |
| Chapter20 | 学習進捗を可視化するLMS（学習管理システム）の活用 |
| Chapter21 | 実践ワーク：GPTを活用した研修コンテンツ作成 |
第5章：人事データ分析と戦略立案
目的：人事データを活用し、戦略的な意思決定を行う
| Chapter22 | 人事KPIの設定と測定方法（どの指標を追うべきか？） |
| Chapter23 | 離職予測のデータ活用（AIで退職リスクを分析） |
| Chapter24 | 労働時間・生産性データの活用（効率的な働き方の設計） |
| Chapter25 | ダッシュボードの作成と活用（Power BI / Google Data Studio） |
| Chapter26 | 実践ワーク：GPTで人事レポートを自動生成 |
第6章：「売れる人事」として活躍する方法
目的：企業にとって必要不可欠な「価値を生み出す人事」になる
| Chapter27 | 社内で評価される人事の特徴（経営視点を持つ） |
| Chapter28 | データを活用した人事戦略のプレゼンテーション |
| Chapter29 | 人事のマーケット価値を上げるキャリア戦略（フリーランス・副業も視野に） |
| Chapter30 | 最新トレンドをキャッチし続ける方法（学び続ける人事になる） |
| Chapter31 | 実践ワーク：「売れる人事」としてのキャリアプランを作成 |
特別章：AIツールを活用した人事業務の完全自動化
目的：AIを活用して人事業務を自動化し、業務効率を最大化
| Chapter32 | GPT・RPAを活用した日常業務の自動化 |
| Chapter33 | エントリーシート・履歴書の自動スクリーニング（GPT-4活用法） |
| Chapter34 | AIチャットボットによる社内問い合わせ対応 |
| Chapter35 | 採用・研修・エンゲージメント施策の全自動化事例 |
| Chapter36 | 実践ワーク：GPTを活用して人事業務を自動化するプロンプトを作成 |