AI Programs

生成AI研修プログラム

「生成AI研修」とひとくくりにせず、実務のテーマ単位で11種類に分けています。
いまの状況に合うところから始められます。

どのテーマから始めるにしても、進め方は共通しています。まず自分の手で触っていただき、次に自分の業務でひとつだけ使う。そこから先は本人が広げていきます。この順序をとる理由は技術の受け入れ方の研究にもとづいて説明しています。

同じ「生成AIを使えるようになる」でも、これから触り始める方と、部門で成果を出したい方と、業務の組み立てから見直したい方では、必要な内容が違います。段階とテーマで分けているので、組み合わせて設計できます。

入門

これから使い始める段階の方向けです。まず土台を揃えます。

生成AIの基礎と使い方 「とりあえず触ってみた」で止まってしまう理由の多くは、何が得意で何が苦手かを掴めていないことにあります。まずそこを揃えるところから始めます。

対象これから生成AIを業務で使い始める全社員・部門単位での導入を控えている組織

こんな状態に効きます

  • アカウントは配ったが、使う人と使わない人に分かれてしまっている
  • 「便利らしい」で終わっていて、自分の仕事とつながっていない
  • 間違った答えが返ってきた経験から、信用できないと感じている

扱う内容

  • 1生成AIが得意なこと・苦手なことの切り分け
  • 2業務のどこを任せられるかの見極め方
  • 3答えの確からしさをどう確認するか
  • 4社内で使ううえでの情報の扱い方
  • 5自分の担当業務で1つ試してみる演習

社内にAIに詳しい人がいなくても大丈夫ですか。

はい。詳しい人がいないところから始める前提で設計しています。まず「何が得意で何が苦手か」を全員で揃えるところから入るので、事前知識は必要ありません。

このテーマで相談する →

プロンプトの書き方 プロンプトの巧拙は、特殊な呪文を知っているかではありません。仕事を人に頼むときに何を伝えるか——それがそのまま指示の質になります。

対象生成AIを使い始めたが思った結果が出ないと感じている方・部門で活用を広げたい方

こんな状態に効きます

  • 同じことを聞いても、人によって返ってくる質が全然違う
  • 何度も聞き直していて、かえって時間がかかっている
  • テンプレートを配ったが、応用が利かない

扱う内容

  • 1前提・目的・成果物の形をどう伝えるか
  • 2曖昧な指示が曖昧な答えを生む仕組み
  • 3手戻りを減らす、段階を分けた頼み方
  • 4自社の業務に合わせた指示の型のつくり方
  • 5うまくいかないときの切り分け方

プロンプトの例文集をもらえれば十分ではないですか。

例文集は出発点としては有効ですが、自社の業務に当てはめる段階でつまずくことが多くあります。この研修では、なぜその書き方だとうまくいくのかを扱うので、例文がない場面でも組み立てられるようになります。

このテーマで相談する →

実務

日々の業務のなかで具体的に成果を出す段階です。テーマ単位でお選びいただけます。

生成AIを使った情報収集・リサーチ 調べる速さは上がりました。問題は、その情報をそのまま資料や判断に使ってよいかどうかです。裏取りまでを含めて設計します。

対象市場調査・競合調査・業界動向の把握を担当する方

こんな状態に効きます

  • 出てきた情報が正しいのか判断できず、結局自分で調べ直している
  • もっともらしい嘘(ハルシネーション)に気づけるか不安がある
  • 調べた内容の出典が分からず、社内資料に使えない

扱う内容

  • 1生成AIに調べさせてよいこと・よくないこと
  • 2出典を辿れる形で情報を集める進め方
  • 3誤りに気づくためのチェックの型
  • 4一次情報と二次情報の使い分け
  • 5調査結果を社内で共有できる形にまとめる

調べた内容をそのまま社内資料に使ってよいですか。

そのまま使うことはお勧めしていません。出典を辿れる形で集める進め方と、誤りに気づくためのチェックの型を扱いますので、社内で使える状態にするまでを研修の中で扱います。

このテーマで相談する →

生成AIを使った資料作成 資料作成でいちばん時間を取られるのは、白紙から書き出す最初の一歩です。そこを任せて、判断と推敲に時間を回します。

対象報告書・議事録・社内資料の作成に時間を取られている方

こんな状態に効きます

  • 毎回ゼロから書き起こしていて、作成そのものに時間がかかる
  • AIに書かせた文章が、そのままでは自社で使える体裁になっていない
  • 議事録の整形に会議と同じくらいの時間がかかっている

扱う内容

  • 1たたき台をつくらせるときの材料の渡し方
  • 2自社の言い回し・体裁に寄せる方法
  • 3議事録・報告書それぞれの進め方の違い
  • 4そのまま出してはいけない箇所の見分け方
  • 5よく作る資料を型として社内に残す

AIが書いた文章だと分かってしまわないでしょうか。

そのまま出すと、たしかに独特の言い回しが残ります。自社の言葉づかいや体裁に寄せる方法と、手を入れるべき箇所の見分け方を扱います。

このテーマで相談する →

生成AIを使った提案書づくり 提案書の質を決めるのは文章のうまさではなく、相手の課題をどう捉えたかです。AIは、その組み立てを一緒に考える相手として使えます。

対象営業・企画部門で提案書や企画書を作成する方

こんな状態に効きます

  • 提案書が自社都合の説明に偏りがちで、相手の課題から始まっていない
  • 構成を考えるところで手が止まる
  • 過去の提案書の使い回しになっていて、毎回同じ形になる

扱う内容

  • 1相手の課題を言語化するための壁打ちの使い方
  • 2構成案を複数出させて比較する進め方
  • 3根拠となる情報の集め方と裏取り
  • 4自社の強みをどう織り込むか
  • 5提案後の想定質問を洗い出す

提案書の中身までAIに任せることになりませんか。

任せるのは構成案の作成や情報の整理までで、何を提案するかの判断は人が行う前提で設計しています。むしろ相手の課題を考える時間を増やすための使い方を扱います。

このテーマで相談する →

生成AIを使った新規営業・商談準備 営業の時間は、相手と話す前の準備でかなり消えています。調べる・整理する・書き出す。ここはAIが得意な領域です。空いた時間を、相手を考えることに戻します。

対象新規開拓・法人営業を担当される方、営業部門の管理職の方

こんな状態に効きます

  • 訪問先の下調べに時間がかかり、件数を回せない
  • 初回の切り出し方が担当者ごとにバラバラで、成果も人によって差が出る
  • 断られた理由が記録されず、次に活きていない

扱う内容

  • 1訪問先の下調べ(公開情報から、相手の状況と想定される課題を組み立てる)
  • 2初回の切り出し方を、相手ごとに用意する
  • 3商談の記録を残す手間を減らし、次回に持ち込める形にする
  • 4断られた理由を分類し、どこで落ちているかを見つける
  • 5ロールプレイングの相手役としての使い方

AIに任せると、営業が機械的になりませんか。

機械に任せるのは調べる・整理する・書き出すところまでで、相手にどう向き合うかは人の仕事のままです。むしろ準備に取られていた時間を、相手を考える時間に戻すための使い方を扱います。

このテーマで相談する →

生成AIを使った資料デザイン・作図 文字だけの資料が読まれないことは分かっていても、図にする手間が壁になります。そこを軽くします。

対象資料の見た目に苦手意識がある方・社内資料の品質を揃えたい組織

こんな状態に効きます

  • 言いたいことはあるが、図にする方法が分からない
  • 作る人によって資料の見た目がバラバラになっている
  • デザインに時間をかけすぎて、中身を考える時間が減っている

扱う内容

  • 1伝えたい構造から図の型を選ぶ
  • 2生成AIに作図を任せるときの伝え方
  • 3画像生成を業務で使うときに、社内で決めておきたいルールの整理
  • 4社内で使い回せるテンプレートに落とす
  • 5手を入れるべき箇所と、任せてよい箇所の線引き

デザインの経験がまったくなくても受けられますか。

はい。デザインの技法を学ぶ研修ではなく、伝えたい構造から図の型を選ぶ考え方を扱います。専門的な制作スキルは前提にしていません。

このテーマで相談する →

生成AIによる業務効率化 効率化が進まない理由の多くは、やる気ではなく「どこから手をつけるか」が決まっていないことにあります。

対象部門単位で生成AIの活用を進めたい管理職・推進担当の方

こんな状態に効きます

  • 全社導入したが、どこに使えばよいか各自の判断に任されている
  • 効果が見えず、続かない
  • 一部の得意な人だけが使っている状態になっている

扱う内容

  • 1自部門の業務を棚卸しして、任せられる作業を洗い出す
  • 2効果が出やすい作業の見極め方
  • 3実際に1つ選んで、手順に落とすところまで
  • 4うまくいった進め方を他の人に渡す方法
  • 5続けるための振り返りの置き方

どのくらいの期間で効果が見えますか。

効果の出方は選ぶ業務によって変わるため、一律にはお答えできません。研修の中で、まず効果が見えやすい作業を1つ選んで手順に落とすところまで進めます。

このテーマで相談する →

変革

作業の置き換えではなく、業務や組織のあり方から見直す段階です。

AIを踏まえた業務プロセス改革の進め方 作業を1つ速くしても、前後の流れが変わらなければ、業務全体の姿は変わりません。プロセスの側から見直します。

対象業務改革・DX推進を担当する方・部門横断の改善に取り組む方

こんな状態に効きます

  • 部分的にツールを入れたが、全体の所要時間は変わっていない
  • 既存の承認フローや帳票が前提になっていて、変えられていない
  • 現場と推進側で、変えるべき対象の認識が揃っていない

扱う内容

  • 1いまの業務の流れを可視化する
  • 2作業単位ではなく流れ単位で見直す考え方
  • 3前後の工程・承認・帳票をどう扱うか
  • 4現場を巻き込むための進め方
  • 5小さく試して広げる順番の決め方

現場の抵抗が強く、進められる気がしません。

業務プロセスの見直しは、進め方を誤ると反発が先に立ちます。現場を巻き込む順番と、小さく試して広げる設計を扱いますので、その懸念を前提に組み立てられます。

このテーマで相談する →

AIを前提とした業務設計 いまの業務は、人がやることを前提に組まれています。その前提を一度外して設計し直すと、置き換えでは届かない範囲まで変わります。

対象経営層・事業責任者・組織の仕組みを設計する立場の方

こんな状態に効きます

  • 既存業務の効率化はしたが、やり方の骨格は変わっていない
  • AIを入れる前提で組織や役割を考えたことがない
  • 人がやるべき仕事が何かを、言葉にできていない

扱う内容

  • 1人が担う仕事とAIに任せる仕事の線引き
  • 2AIが使える前提で業務を組み直す手順
  • 3役割・評価・体制への影響をどう考えるか
  • 4移行期の進め方(一度に変えない設計)
  • 5経営から現場までの認識をどう揃えるか

経営層だけで受けても意味がありますか。

経営層だけで方向を決めても、現場に降りる段階で止まることがあります。まず経営層で線引きの考え方を揃え、そのあと現場向けのテーマにつなげる二段構えをお勧めしています。

このテーマで相談する →

技術

情報システム部門・技術部門の方向けの内容です。

生成AIで進める、業務のコード管理(Ops as Code) 手順書は書いた瞬間から古くなります。運用そのものをコードとして持てば、実行と記録が一致し、変更の履歴も残ります。

対象情報システム部門・技術部門・運用の属人化に課題を持つ組織

こんな状態に効きます

  • 手順書と実際の運用が食い違っていて、担当者しか回せない
  • 同じ作業を毎回手で繰り返している
  • 誰がいつ何を変えたのかを追えない

扱う内容

  • 1文書としての手順書とコードとしての手順の違い
  • 2どの業務からコード化するかの見極め
  • 3変更履歴とレビューを運用に組み込む
  • 4生成AIを使ったコード化の進め方
  • 5技術者以外を巻き込むための設計

技術者以外のメンバーも一緒に受けられますか。

はい。技術部門だけで進めると運用が再び属人化するため、技術者以外を巻き込む設計を内容に含めています。参加者の構成に合わせて説明の深さを調整します。

このテーマで相談する →

研修だけでなく、生成AI・RPA・AI-OCRの導入プロジェクトを実際に回してきた実績があります。「受けたあと、何をどう変えるか」まで含めてご相談いただけます。

設計の考え方

生成AIの研修は、ツールの使い方を教えて終わりにすると定着しません。 用意した内容をそのまま実施する形も選べます。テーマが一般的で、受講者の状況を問わない内容であれば、 そのほうが早く、費用も抑えられます。正直に申し上げると、当社にとっても手間はかかりません。 ただ、いただくご相談の多くは、そこでは解けません。 「管理職研修を」と伺って、実際に困っていたのは評価の運用だった——ということが起こります。 だから当社は、テーマを決める前に、何に困っているかを伺うところから始めます。

  • カリキュラムに貴社を合わせるのではなく、貴社の課題に合わせて組み立てます
  • 講師を手配して終わりにはしません。代表が企画から入り、資料をすり合わせ、実施後の振り返りまで担います。当日の立ち会いを含め、どこまで入るかはご相談のうえで決めます
  • 研修の日で終わらせず、現場で試す機会と振り返りまでを設計に含めます

研修設計の考え方を詳しく見る →

どこから始めるかの整理から

まずはお気軽にご相談ください

受講者の職種と現在の活用状況を伺ったうえで、テーマの組み合わせをご提案します。ご相談の時点で費用は発生しません。