AI Fluency for Nonprofits — 非営利団体向け

このコースの内容

非営利セクターの実務に 4D を当てはめた派生コース。Description-Discernment ループを使って政策動向・助成機会・寄付者候補を調べ、団体本来の声を保ったまま助成金申請書やコミュニケーション文書を起草・推敲する。使うAIツールのデータ取り扱いポリシーを評価し、機微情報と個人情報を守るデータ衛生を実践する。分析では「すでに自分が理解しているデータで検算してから新しい問いに使う」という検証手順を置く。最後は人的レビューを適切に織り込んだ反復可能なワークフローの設計と、人を判断の輪に残す組織AIポリシーの起草。全10レッスン4時間。

学習目標

• AI Fluency とは何かを説明し、4Dフレームワークを非営利活動の仕事に当てはめられるDefine AI Fluency and explain how the 4D Framework (Delegation, Description, Discernment, Diligence) applies to nonprofit work
• Description-Discernment ループを使い、ミッションに関わる政策動向、資金源、助成先候補を調査できるApply the Description-Discernment loop to research policy landscapes, funding opportunities, and grant prospects relevant to your mission
• 組織本来の語り口を保ちながら、助成金申請書や広報文をAIとともに書き、練り上げられるUse Description and Discernment to draft and refine grant proposals and communications that reflect your organization's authentic voice
• AIツールのデータ取り扱い方針を評価し、機微情報や個人情報を守るデータ衛生を実践できるEvaluate AI tools' data handling policies and practice data hygiene to protect sensitive and personally identifiable information
• AIによる分析を、すでに理解しているデータで検証してから新しい問いに使う手順を踏めるValidate AI-assisted data analysis by testing against data you already understand before applying it to new questions
• 4つの能力を組み合わせ、適切な人手のレビューを含む再現可能なAI活用ワークフローを設計できるCombine all four competencies to design a repeatable AI-assisted workflow with appropriate human review
• 人間が判断の輪に残り、ミッションと価値観に沿う組織のAI利用方針を起草できるDraft an organizational AI policy that keeps humans in the loop and aligns AI use with your mission and values

日本語は AICU による要約です。Anthropic 公式の翻訳ではありません。

カリキュラム — 全10レッスン

1. 1
   非営利団体のための AI FluencyWelcome to AI Fluency for nonprofits

   このレッスンでは、非営利組織がAIを実務で活かすための考え方と初歩的な実践法を学べます。AI Fluency とは何か、組織の価値観や目的に沿ってAIを使うための4Dフレームワーク（Delegation, Description, Discernment, Diligence）の概要、そしてAI導入で重視すべき倫理・安全性の視点を把握します。最後に、自組織向けのAI活用目的を明確にするワークを通じて、今後の具体的なステップが見えるようになります。

   • 非営利向け AI Fluency 入門
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
2. 2
   4DフレームワークThe 4D Framework

   この回では、非営利団体がAIを賢く使うための基本フレームワーク「4D」を学びます。いつAIに任せるか（Delegation）と使う際の責任（Diligence）を判断する視点、日常的にAIとやり取りするための指示の出し方（Description）と生成物を批判的に評価する力（Discernment）を具体例とともに身につけます。自分の業務でどの能力が不足しているかを見極め、次に何を鍛えるかが明確になります。

   • 4Dフレームワーク
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
3. 3
   AIでリサーチするResearching with AI

   このレッスンでは、AIにリサーチを任せる際の「的確な情報提示（Description）」と「出力の評価（Discernment）」を実践的に身につけます。非営利組織の背景や対象を明示したプロンプト作成法、AIの情報を検証・補完する視点、反復的な問い直しによる精度向上の方法を学び、AIを調査作業の加速剤として安全かつ効果的に使えるようになります。

   • AIを使ったリサーチ
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
4. 4
   AIで文章を書くWriting with AI

   この回では、AIを使って助成申請や広報文など実務的な文章を効率よく作成する方法を学びます。過去の成功事例や組織固有の情報を提示してコンテキストを整え、Description で指示を練り、Discernment で出力を検証・修正する一連の流れを身につけます。AIは執筆を速める道具であり、最終的な内容は組織として責任を持てるようにする実践的なスキルを得られます。

   • AIを用いたライティング
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
5. 5
   プライバシーとデータの理解Understanding privacy and data

   このレッスンでは、AIにデータを渡すと何が起きるかを実務目線で理解し、安全に使うための判断基準を身につけます。ツールごとのデータ利用ルールやプライバシー設定の見分け方、個人情報を除去・匿名化して必要な分析だけ行う手順を学びます。問題が起きたときの対応策や、どの作業にどのレベルの保護が必要かを判断できるようになります。

   • プライバシーとデータの理解
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
6. 6
   AIでデータ分析Data analysis with AI

   過去データを使ってAIの分析力を検証し、業務で使える手順を作れるようになります。Delegation-Diligence ループや Description と Discernment の考え方で、AIの得意・不得意を見分け、どこに追加説明が必要かを判断できます。データに自信がなくてもAIを補助ツールとして使いこなしやすくなり、検証プロセスを文書化して再現可能な分析ワークフローを構築できます。責任は最終的に人にある点も理解します。

   • AIによるデータ分析
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
7. 7
   ワークフローの強化Workflow augmentation

   このレッスンでは、4Dフレームワークの全要素を組み合わせて現場で使えるAI支援ワークフローを設計できるようになります。実際の業務（例：イベント対応メール）を題材に、AIに任せるべき作業と人間が残すべき判断を見極め、挙動を具体的に記述してテストと透明性を確保する手順を学びます。最後に、運用段階での Diligence（作成・展開・透明性）を実践するコツも身につきます。

   • ワークフロー自動化
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
   • 次に進むこと
8. 8
   業務への統合Integration

   このレッスンでは、非営利組織がAIを現場に取り入れる際の考え方と実務を学べます。AIに依存しすぎない「Human in the loop」の役割や、効率化で生まれた時間を人間らしい関わりにどう振り向けるかを具体的に示します。さらに、プラットフォーム選定、業務委譲、品質管理、透明性、価値整合性を盛り込んだ実用的なAIポリシーの作り方を習得できます。組織全体で持続可能にAIを運用するための設計図を作る回です。

   • 統合と連携
   • 重要ポイント
   • 演習問題
   • 学びの振り返り
9. 9
   次のステップNext steps

   実務で使える一歩を踏み出すためのまとめ回です。1件の具体的な業務（助成金申請、寄付者向け文書、データ分析など）を選び、4D Framework（Delegation→Description→Discernment→Diligence）を回しながらAIを活用して仕上げる実践方法が身につきます。ブループリントや追加リソースで継続学習の道筋を得られ、完了バッジで組織内の対話を促す手段も学べます。ティーチングではなく「まずやってみる」ための設計が学べます。

   • 次のステップ
   • 重要ポイント
   • 最終課題
   • 学習の継続
   • ブループリント集
   • リソース集
   • 理解を深める
   • 学びの振り返り
   • おめでとう
10. 10
    修了クイズCourse Quiz

    非営利団体向けのコース全体の理解度を確認する修了クイズです。AI Fluency の主要概念（4Dフレームワーク、Description-Discernment と Delegation-Diligence のループ）、プライバシーやデータ取り扱い、AIを使った調査・執筆・データ分析・ワークフロー強化の実践的ポイントを復習できます。学んだ知識を現場にどう適用するかの理解度を測る構成です。

見出しは公式の構成にもとづく日本語の要約です。レッスン本文は公式サイト上でのみ提供されています。各行から公式ページへ移動します。

この講座に出てくる用語 — 2語

この講座で扱う概念です。意味が分からない語で止まったら、ここから辞典を引けます。数字は難易度（1が易しく5が難しい）。
本文中でも初めて出てきた箇所にリンクを張っています。

• プロンプト1
• AI Fluency2

用語の解説は AICU term（AICU が独自に編集している用語辞典）。