AI研修を受けるだけでは、
うまくいいかない理由
多くの企業でAI研修が成果につながるのは
内容の問題ではありません。
AI研修をやること自体が
ゴールになっている研修後、何が変わると思いますか？
・研修は実施した
・受講者の反応も悪くない
・でも業務は変わらない触ったあとの「判断基準」が
設計されていないこの研修で何を判断する予定ですか？
・継続するか、やめるか
・対象を広げるか、絞るか
・別の施策に進むか受講者のレベル差を
前提にしていない誰にどこまで理解してほしいかが曖昧
・初心者と経験者が混在
・一律研修で誰にも刺さらない
- このAI研修で何が変わるか説明できますか？
- 研修後、何を判断するための研修か明確ですか？
- 誰に、どこまで理解してほしいか決まっていますか？
1つも即答できなければ・・・
AI研修の前に 設計 が必要です
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Course
講座内容例
順番で決まります
自社がどの段階にいるかによって
やるべき研修・講習・ワークは変わります。
学ぶAIの基本理解・社内ルール整理のための講習
講習内容例
● 生成AIとは何か（従来AIとの違い・できること/できないこと）
● ChatGPT・画像生成・音声生成の全体像と最新トレンド
● 企業での代表的な活用事例（国内外・業界別）
● 導入前に知っておくべきリスクや回避策について
使うAIの基本理解・社内ルール整理のための講習
講習内容例
● プロンプトの基本構造（役割・指示・制約・出力形式）
● 出力制度を安定させる設計パターン
● 悪いプロンプト→良いプロンプトの改善演習
● 業務別プロンプト（企画・営業・分析）の実践作成
気付くAI活用を前提とした業務の再設計・改善検討
講習内容例
● 業務棚卸しと「AIに向く業務/向かない業務」の切り分け
● 文書作成・調査・要約・企画業務の効率化パターン
● 現場でよくある失敗事例と改善の勘所
● 明日から使える業務改善テンプレート紹介
展開する部署・組織への展開を見据えた設計支援
講習内容例
● 生成AI利用における情報漏洩リスクの正体
● 社内ルール・利用ガイドラインの考え方
● 個人利用が引き起こす問題
● 技術と運用の両面からのリスク低減策
創るPoCや仕組み化、新しい価値創出への発展
講習内容例
● 生成AIを組み込んだシステム構成パターン
● API連携・データ設計・ログ管理の考え方
● 運用時の品質管理・コスト管理・監視
● PoC止まりにしないための本番運用設計
※上記は一例であり、特定ツールや内容に限定するものではありません
※企業の目的・段階に応じて、講習内容は柔軟に設計します
※すべてを実施する必要はなく、単発の研修・講習から始めることも可能です
Achievements
実績・事例
教育現場向け 生成AI活用研修
教育現場における生成AIの活用と指導方法を
段階的・継続的に実施できるプログラムです。
研修内容
第1回「学ぶ層」向け
1. 生成AIの基礎
AIと生成AIの違い/機械学習/ディープラーニング
2. 職場における可能性
職場でどう使える？
3. リスク・留意点
情報モラル/著作権/個人情報保護など
4. 実践事例
同業種での実践例の紹介
5. 今後の展望
最新AIモデルの進化に注目
第2回「使う層」向け
1. 実践のための基礎理解
教職員がAIについて考えるべき理由/生成AIの基礎と
「文部科学省ガイドライン」2. 生徒への適用方法
生徒に生成AIを使わせるときのスタンス・ルール/
現場の不安にどう向き合うか3. 実践ワークショップ
AIファシリテーション型ディスカッションの提案/
ハンズオン：AI活用体験4. 校務での実践活用
校務でのAI活用アイデア/ハンズオン：実際に使ってみる/
AIを使った採点活用5. 継続的な学び
最近のアップデート情報とまとめ
受講者の声
- 生成AIとどのように共生していくかという疑問がクリアになった
- 校内体制（研修やガイドライン作成等）を整えていく必要があると感じた
着実にAI活用スキルを定着させる
ことができます