企業では、生成AIの普及により、自社の経営課題解決のためにAIを活用する動きが一気に広がっています。しかし、単にAIツールを導入しただけでは、組織内の業務改善や生産性向上は実現しません。
自社において継続して業務改善を行うためには、現場で安全かつ効果的にAIを活用できるAI人材育成が重要です。そのために、AI研修によるAI人材の育成が効果的でしょう。実際、AI研修を導入した企業では、提案書作成時間の短縮や社内のAI活用文化の定着といった成果が生まれた事例があります。
本記事では、AI研修の基本や導入すべき理由、導入手順、導入事例、業種別の成果を体系的に解説します。
企業において、AIの活用が急速に広がっています。今後、組織の業務効率化を進めるためには、AIを活用できる人材の育成が欠かせません。
企業の教育分野では、AI技術の理解と業務活用を目的としたAI研修が注目されています。ここでは、AI研修の基本的な意味、従来の社員研修との違い、企業が導入する背景を解説します。
従来の社員研修は、ビジネスマナーやコンプライアンス、社内の業務ルール理解が中心の研修となります。一方、AI研修では、生成AIを活用して社内の業務をどのように変えるかという実務的な内容が中心の研修である点が異なります。
また、教育内容の設計方法にも違いがあります。従来型の研修では、全社員に同一内容を提供する形式が多く採用されます。一方、AI研修では部門や職種ごとに求められるAIスキルが異なるため、個別のカリキュラム設計が必要です。
<従来の社員研修とAI研修の違い>
項目 | 従来の社員研修 | AI研修 |
主な目的 | 業務ルールやビジネスマナーの理解 | AIを活用した業務改善 |
教育内容 | コンプライアンス・社内制度理解 | AI活用 |
カリキュラム設計 | 全社員共通のカリキュラム設計 | 部門・職種ごとのカリキュラム設計 |
企業がAI研修を導入する背景には、生産性向上とDX推進という経営課題があります。生成AIは文書作成や情報整理、データ処理などの業務効率化に適した技術です。
多くの企業では、AIツールの導入が進んでいます。しかし、社員がAIの適切な使い方を理解していない場合、生産性向上の効果は十分に得られません。
AI研修では、社員が安全かつ効果的にAIを活用する知識を学習可能です。加えて、情報漏洩リスクや誤情報生成といった問題への対応方法も学べます。
また、AI活用を進める企業とAI活用が進まない企業の間では競争力の差が拡大しています。企業による今後の経営課題に対応するためには、社内のAI人材を育成する取り組みが欠かせません。
<企業がAI研修を実施する主な目的>
企業では業務効率化や社内データ活用の高度化により、AIリテラシーを備えた人材育成の重要性が高まっています。多くの企業では、AIツール導入後に社内でのAI活用が進まないという課題を抱えています。
単純にAIツールの導入のみでは、社内の生産性向上は進みません。組織全体のAI活用スキルを高めるには、体系的にカリキュラム設計されたAI研修の導入が必要です。
以下では、企業がAI研修を導入すべき理由を5つ解説します。
2022年末のChatGPT公開以降、AIが急速にビジネス分野へ広がりました。多くのビジネスパーソンが、個人レベルでAIツールを利用しています。
企業では、AIに関する教育や利用ルールが整備されない状態でAI活用が進むケースが増えています。無秩序なAI活用は、社内情報漏えいや誤情報利用のリスクを高めるでしょう。
総務省の調査では、2024年時点で自治体の約6割がAIまたはRPAの導入を完了しています。また、民間企業でも、広い範囲でAI利用が進んでいます。
企業競争力を維持するためには、全社員がAIを適切に扱えるスキルの習得が重要です。一部の担当者だけがAI活用を推進する体制では、組織全体の生産性は向上しません。
<企業に求められるAIリテラシーの基本要素>
出典：ICT総研公式サイト
AI研修は、企業の業務効率化に直結する投資です。社員がAIを適切に扱えるスキルを身につけると、業務時間の大幅な削減効果が期待できるからです。
Uravation社の支援事例では、提案書作成時間が80%削減されました。また、書類処理時間は10分から2分へ短縮される事例が報告されています。
企業事例では、パナソニック インダストリーで月56時間の業務削減が報告されています。JTBでは、Copilot研修後に毎日利用する社員が76.9%に達しました。
AI活用による業務効率化によって生まれた時間は、より付加価値の高い業務へ再配分できます。これからの企業競争力は、社員のAI活用能力によって格差が生まれる可能性があります。
<出典>
自社のDX推進を外部ベンダーに依存する企業は多く存在します。しかし、外部依存型のDX推進では、社内のAI人材が育成されにくく限界があります。
一方で、AI研修により自社業務を理解する社員がAI活用スキルを習得すると、現場主導の業務改善が可能です。また、社内のAI人材によるDX推進は、業務改善スピードを高めます。
パソナグループはDX人材1万人育成を掲げており、非IT部門の社員が生成AIアプリを開発できるレベルまで育成されています。
AI研修は単なるIT教育ではなく、これからの組織変革に必要なAI人材を育成する重要な戦略です。
企業活動でのAI活用には情報セキュリティ上のリスクが存在します。社員が無秩序にAIツールを利用すると、機密情報の外部漏えいが発生する可能性があります。
AIで生成されたコンテンツには、著作権侵害のリスクも存在します。総務省の自治体向けガイドブックでは、AI導入前に機密情報管理と情報セキュリティ確認を行う必要性が示されています。
AI研修導入による組織全体のAIリテラシー向上は、企業のAI活用に伴うリスク対策の重要な要素です。全社員が、AI活用によるリスクを理解する必要があります。
<AI活用に伴う主なリスク>
日本では、労働力人口の減少が長期課題として指摘されており、2040年には多くの企業で人材不足が深刻化すると予測されています。民間企業だけでなく、地方自治体でも職員不足が大きな問題として議論されています。
限られた人材で業務を運営していくには、AI活用による業務効率化が欠かせません。総務省の調査では、2024年時点で全国自治体の約6割がAIまたはRPAの導入を完了しています。
AI研修を継続的に実施することで、AI中心の業務プロセスへ段階的に移行できます。AI研修は、人材不足による長期的な組織持続性を確保するための重要な施策です。
AI研修には、全社員向けの基礎研修や部門ごとの業務改善を目的とした実践研修など複数の研修が存在します。企業がAI研修を導入する際には、自社のAI人材育成方針に合った研修を選択する必要があります。
研修対象や目的が明確になると、教育効果が高まるでしょう。以下では、企業で導入されている代表的なAI研修の種類を解説します。
全社員向け基礎研修は、企業全体のAI理解度を底上げするAI研修です。職種や役職に関係なく、受講対象を広く設定できる点が特徴です。
全社員向け基礎研修では、AIツールの操作を含むカリキュラム設計が多く採用されています。受講者は、AIツール操作を通じてAI活用のスキルを習得します。
さらに、基礎研修ではAI活用の際の情報セキュリティ教育も重要な要素です。自社の機密情報管理や、AI使用による著作権問題に関する注意点を学習します。
SCSK株式会社では、全社員がAI活用の具体像を理解できる研修設計を採用しました。初学者でも、業務改善のアイデアを発想できる内容となっています。
<全社員向けAI基礎研修の主な内容>
職種・部門別の実践研修は、企業の業務効率化を目的とした実践的なAI研修です。AI研修の対象となる部門は営業、マーケティング、人事、開発など多岐にわたります。
基礎的なAIツールの説明だけでは、業務改善は進みません。実践研修では、カリキュラムに実際の社内業務を題材にした実践演習が含まれている点が特徴です。
職種・部門別の実践研修の具体例として、Uravation社が支援した上場企業の事例があります。研修では部門ごとに研修内容を設計し、実践的な演習を実施した結果、提案書作成時間が8時間から1.6時間への短縮を達成しています。
推進人材・アンバサダー研修は、社内のDXを推進するAI人材を育成する研修です。組織内で、DXを推進する部署の社員が受講対象となります。
受講者は生成AIツールを活用する能力だけでなく、社内教育やAI活用事例共有の役割も担います。組織内で、AI活用を推進する存在として機能するでしょう。
<推進人材・アンバサダー育成研修の具体例>
取り組み内容 | 成果 | |
キリンホールディングス | 各部門から選抜されたアンバサダーを対象としたMicrosoft 365 Copilotの伴走支援型研修を実施 | Copilot利用率が35.3% から 67.8%へ向上 |
下呂市 | 職員がAI活用事例を発信する取り組みを実施 | 職員間でAI活用の理解と共感が広がる |
<出典＞
企業がAI研修を導入する目的は、社員に業務改善を含めた総合的なAI活用能力を習得させることです。AI研修では、単なるAIツールの操作方法だけでなく、自社の業務課題を解決する思考力や安全に運用する知識も学習対象となります。
以下では、AI研修で習得できる代表的な4つのスキルを解説します。
自社の業務にAIを活用するためには、適切なプロンプトを作成する能力が重要です。プロンプトエンジニアリングは、AIの回答品質を向上させる重要なスキルです。
AIは、人が入力したプロンプトを基に回答内容を生成します。プロンプトの構造が明確であるほど、AIの回答内容の精度が高まります。
AI研修では、AIへの役割指定や出力条件の設定など、実務で活用できるプロンプト設計手法を学習可能です。上場企業のAI研修ではプロンプト設計の実践教育の成果として、提案書作成時間が約80%削減された例が報告されています。
<プロンプト設計で重要となる要素>
AI研修では、社員が業務改善を企画する能力も育成できます。AIツールの操作方法を習得しただけでは、社内の業務効率化は進みません。
社員自身が業務フローを理解し、AI活用により改善可能な業務工程を見つける必要があります。具体例として、パソナグループの生成AI研修では6か月間の教育プログラムが実施されました。
受講者は業務課題を自ら特定し、Microsoft Power AutomateとPower Appsを使用した業務アプリを開発しました。研修成果として、非IT部門の社員による業務改善ツールの内製化が進んでいます。
AI研修では、社員によるAI技術の理解と課題解決力の両方が育成されます。
企業のAI活用には、複数のリスクが存在します。AI活用とともに、組織内でAIを使用する際の運用ルールを理解する教育が不可欠です。
AIを利用する際の主なリスクとして、情報漏洩や著作権侵害が挙げられます。AIが誤った情報を生成するハルシネーションも、重要なリスクです。
AI研修では、AIを安全に利用するための基本原則を学習します。自社の機密情報の入力禁止など、社内運用ルールを習得することが重要です。AIが生成した回答内容は、必ず人による確認作業が必要です。
総務省が公開した自治体向けAI導入ガイドでも、AI活用と同時にAI人材教育の必要性が示されています。安全なAI利用は、企業の重要課題です。
AI研修では、AIツールを実際に操作しながら学習することが必要です。AI研修では、Microsoft Copilotの活用方法に関する研修が増えています。
Microsoft Copilotは、Word・Excel・PowerPoint・Teamsなどの業務ツールと連携します。そのため、既存の業務環境との統合性が高い点が特徴です。
Microsoft CopilotのAI研修は、オムロン・キリンホールディングス・JTB・パナソニック インダストリー・三菱UFJ銀行など多くの企業で導入されています。
地方自治体でも、Microsoft Copilot 研修が実施されています。東京都府中市では、約300名を対象とした研修が行われました。
AIツールの実践操作は、AI研修の効果を高めます。そのため、AIの現場定着につながる重要な学習要素です。
企業がAI研修を導入する際には、導入効果を得るための準備が重要です。研修目的や対象者を把握せずにAI研修を導入すると、研修後に現場でAIが活用されない可能性があります。
AI研修の成果を高めるためには、自社の課題の明確化から効果検証までのプロセスが欠かせません。以下では、企業がAI研修を導入する際に押さえるべき4つの手順を解説します。
AI研修を導入するための最初の工程は、研修目的の明確化です。自社においてAI研修を実施する目的が不明確な場合、研修成果が現場業務に効果的に反映されません。
そのため、AI研修の導入前に、自社の業務課題と研修実施により達成する目標を具体的に設定することが必要です。なお、研修目標の設定には定性的指標と定量的指標の両方を用います。
たとえば、全社員向けAI研修では、AIリテラシー向上や情報漏洩リスクの低減が研修目的になります。マーケティング部門向けのAI研修では、コンテンツ作成時間の削減が目標です。
<AI研修導入前に把握すべき事項>
AI研修導入の目的が定まった後は、研修対象者と研修実施による到達レベルの目標を設計しましょう。受講対象者と目標とする受講者の到達レベルによって、AI研修内容は大きく異なります。
たとえば、全社員を対象とするAI研修と、特定部署の業務改善を目的とした実践的なAI研修では研修カリキュラムが異なります。東京都府中市では、管理職から各課の担当者に展開する段階的な研修が採用されました。
さらに、Uravation社の事例では、部門ごとにカリキュラムを設計可能です。自社に適した研修対象者と到達レベルの目標を設定すると、AI研修の成果を高めます。
<出典＞
研修目的と対象者・ゴールレベルが明確になった段階で、AI研修サービスの選定を行いましょう。AI研修サービスの選定の際には、複数のAI研修サービスの比較検討が欠かせません。
AI研修サービスの選定では、研修カリキュラム内容が自社の研修目的に適合していることが重要な評価基準です。また、企業の課題解決に直結する内容であるかを確認します。
研修カリキュラムに実践型の演習が含まれているかどうかも、AI研修サービス選定の重要な判断要素です。ハンズオンやワークショップ形式の研修は、教育効果が高い傾向があります。
多くのAI研修サービスが、実践型のカリキュラムを提供しています。
<主なAI研修サービスの事業者の例>
また、AI研修サービスの選定基準には、オンライン研修の有無などの受講環境も重要です。
AI研修の成果を高めるには、研修実施後の効果検証が欠かせません。現場にAI活用が定着するためには、研修結果を測定し、足りない部分があれば改善を行う必要があります。
研修効果の測定では、複数の指標を用います。受講者満足度調査や理解度テスト、AI利用頻度の把握などが代表例です。
Uravation社の研修では、複数の測定方法が導入されており、研修前後のスキルテストが実施されました。また、受講後の満足度アンケートでは85%の評価が得られています。
研修1か月後の業務改善のヒアリングの結果、提案書作成時間は約80%削減されました。また、コンテンツ制作量は約3倍に増加しています。
AI研修の結果を測定し、PDCAサイクルによる継続改善を行うことが組織全体のAI活用力を高めます。
AI研修は、AI研修サービスごとにカリキュラムや支援体制が異なります。自社の業務課題を把握せずにAI研修を選択すると、受講後に現場でAI活用が進まない可能性があります。
AI研修の成果は、カリキュラム内容、実践演習の有無、研修後の支援体制の有無が重要な要素です。以下では、企業がAI研修サービスを選定する際に確認すべき3つの重要ポイントを解説します。
AI研修を選定する際に最も重要な視点は、カリキュラム内容と自社の業務課題が適合しているかどうかです。AIツールの一般的な操作習得だけを目的としたAI研修では、自社の業務改善にはつながりません。
企業では、「どの業務をAI活用で改善するか」という目標にマッチしたAI研修なのかを確認する必要があります。自社の業務を想定した実践演習が含まれるAI研修は、実務への応用がしやすくなります。
たとえば、製造業であれば、生産管理や品質管理の業務改善が重要です。金融業であれば、市場分析やレポート作成の効率化が重要となります。自社の経営課題に応じてカリキュラムを柔軟に設計できるAI研修は、AI研修の費用対効果を高めます。
<AI研修カリキュラムの確認ポイント>
インプット中心のAI研修では、自社業務へのAI活用定着が進みにくい傾向があります。AIスキルは実践経験を通じて習得されるため、AI研修では、実際にAIツールを操作を伴う学習が重要です。また、AIツールを用いた実際の自社業務を想定した実践演習により、さらに研修効果を高めます。
ハンズオンのAI研修では、自社の業務データを用いた演習が効果的です。AI研修で作成したプロンプトや成果物を、実際の業務で活用できる状態が理想です。
具体例として、パソナグループの生成AI研修では、ハッカソン形式の合宿が導入されました。参加者は、実際の課題をテーマにAIを活用してアプリを開発しました。また、クラウドエースの新卒研修では、GeminiとCursorを活用したアプリ開発が実施されています。
<出典＞
AI研修では、受講者に対する研修後のフォローアップが重要です。研修後、実務でAIを使い始める際に生じた疑問が解決されないと、現場での定着が進みません。
組織内で継続的なAI活用が行われるには、AI研修後の支援環境が重要です。多くのAI研修サービスでは、受講者専用のサポートが提供されています。
<AI研修後の支援体制の具体例>
支援例 | 支援内容 |
Q&Aサポート | 受講者専用チャットによる質問対応 |
フォローアップ研修 | 研修後の追加学習機会 |
伴走支援 | 専門家による継続サポート |
JTBでは、AI研修と伴走支援を組み合わせた研修を実施した結果、Copilotの毎日利用率は76.9%に達しました。
東京都府中市では、AI研修後に庁内Teamsコミュニティが形成されました。職員同士で、AI活用事例を共有しています。
<出典＞
企業や地方自治体でAI活用を現場で定着させるには、実際の導入事例を参考にする方法が効果的です。AI研修の事例からは、研修内容の設計方法や組織内のAI活用の推進方法が見えてきます。
AI研修の事例における実際の取り組みと成果を確認すると、自社のAI研修実施の際に役立つヒントが見つかるでしょう。ここでは、企業や地方自治体で実施されたAI研修の事例を14件紹介します。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・ビジネスパーソンのための対話型生成AI 講座（Microsoft Copilot 編） |
研修対象者 | 全社員 |
成果 | ・業務時間削減の効果が示唆 |
オムロン株式会社は、社内研修と外部専門研修を組み合わせたAI人材育成プログラムを実施しています。まず外部の専門研修を試験的に導入し、受講した社員が業務でAI活用を実践する取り組みを進めました。
研修成果として、業務効率化につながる時間削減の効果が確認されています。オムロン株式会社のAI研修は、全社員を対象とした大規模な研修であり、外部研修と社内研修を組み合わせたAI人材育成を行っている点が特徴です。
オムロン株式会社の事例は、製造業におけるDX推進の取り組みとして参考になります。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・ビジネスパーソンのための対話型生成AI 講座（Microsoft Copilot 編） |
研修対象者 | 各部門から選抜されたアンバサダー（社員） |
成果 | ・アンバサダーを起点とした社内展開によるAI活用の拡大 |
キリンホールディングス株式会社では、Microsoft 365 Copilotの社内活用を促進するため、各部門から選抜したアンバサダー（社員）を対象とする伴走支援型のAI研修を実施しました。
キリンホールディングス株式会社のAI研修では、各部門のアンバサダーが自部門内でAI活用を広げる役割を担う仕組みが特徴です。全社員へ一斉に研修を行う方法ではなく、部門ごとの中核人材を先行育成する方式が採用されました。
キリンホールディングス株式会社の事例は、大規模組織の企業でのAI活用を広げる有効な手法として注目されています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | ・スキルアップAI（DX推進リーダー向け） |
実施内容 | 【DX推進リーダー向け】 |
研修対象者 | DX推進リーダー管理職 |
成果 | ・CopilotとPower Platformを業務で活用できるDX推進リーダーの育成 |
株式会社三菱UFJ銀行では、DX推進リーダー及び管理職2,200名を対象とする大規模なAI研修プログラムを実施しました。研修目的は、Microsoft CopilotとMicrosoft Power Platformを業務で活用できるDX推進人材の育成です。
株式会社三菱UFJ銀行のAI研修では、社内実務に合わせたカスタマイズ型カリキュラムが採用されています。既存の業務ツールと、AIを組み合わせた実践的な内容が特徴です。株式会社三菱UFJ銀行の事例は、金融機関におけるAI人材育成の代表的な取り組みとして注目されています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座（Copilot編） |
研修対象者 | ・社内の受講希望者 |
成果 | ・月56時間の業務削減を達成 |
パナソニック インダストリー株式会社では、Copilot活用研修と伴走支援を組み合わせたAI教育プログラムを導入しました。研修では、Microsoft Copilotを実務で活用するスキルの習得が目的です。
パナソニック インダストリー株式会社では、AI研修により社内のAI活用推進担当者を育成し、その後全社へ展開する方式が採用されています。研修実施の結果、Copilot活用により月56時間の削減効果が確認されました。
パナソニック インダストリー株式会社の事例は、大規模な組織を抱える企業におけるAI研修の投資効果を示す参考モデルといえます。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・生成AI活用セミナー |
研修対象者 | ・全社員 |
成果 | ・AI利用者が8か月で約2.5倍に増加 |
中外製薬株式会社では、AI活用を全社に広げる目的で段階的なAI研修プログラムを導入しました。研修対象は、全社員とAI活用推進担当者です。中外製薬株式会社のAI研修は、AIプロジェクト推進研修と生成AI活用研修を組み合わせた点が特徴です。
AIスキルの習得と社内のAI活用推進体制の整備を同時に進めた結果、AIの利用者数は8か月で約2.5倍に拡大しました。中外製薬株式会社の事例は、段階的なAI人材教育設計と社内推進体制の重要性を示しています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・AIリテラシー講座（カスタマイズ研修） |
研修対象者 | 全社員 |
成果 | ・現場社員から約100件のAI活用事例が創出 |
ダイハツ工業株式会社では、AI教育と実務活用を結びつけるために、「AI基礎研修」と「AI道場」と呼ばれる実践型プログラムを組み合わせたAI研修を導入しました。ダイハツ工業株式会社のAI研修は、AI基礎知識の学習だけでなく、G検定や機械学習など多様な学習要素を取り入れています。
AI研修の受講者は、社内の実務課題をテーマにAI活用方法を考案しました。研修の結果、社員から約100件のAI活用事例が生まれています。
ダイハツ工業株式会社のAI人材育成は、AI研修受講後に実務でAI活用が広がる仕組みを整えた点が特徴です。ダイハツ工業株式会社の事例は、AI研修の導入により、組織全体のAI活用文化を生み出した代表的な企業事例といえます。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | スキルアップAI |
実施内容 | ・ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座（Copilot編） |
研修対象者 | 全社員 |
成果 | ・Copilotの毎日利用率が76.9%に到達 |
株式会社JTBでは、Microsoft Copilotの活用を社内に定着させるため、AI研修と伴走支援を組み合わせたAI教育プログラムを導入しました。株式会社JTBのAI教育は、AI研修受講だけで終わらせず、社内業務でのAI活用を継続的に支援しています。
株式会社JTBのAI研修は、研修後の伴走型支援によってAI活用を日常業務に定着させた点が特徴です。研修成果として、Copilotの毎日利用率は、受講前から25.3ポイント増加して76.9%となりました。
株式会社JTBの事例は、AI研修の効果を最大化するには「AI研修後の支援が重要である」と示しています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | パソナデジタルアカデミー |
実施内容 | ・6か月間の生成AI研修プログラム |
研修対象者 | ・一般社員 |
成果 | ・BPO（業務委託）領域向け提案書レビューアプリを開発 |
パソナグループでは、「社内外でDX人材を1万人育成する」という目標のもと、6か月間の生成AI研修を実施しました。参加者は、一般社員から役員層までの26名です。
パソナグループのAI研修では、2つのフェーズに分けて実施されています。前半では、デザイン思考とプロジェクトマネジメントを用いた課題設定を行いました。後半では、Microsoft Power AutomateとPower Appsを活用したアプリ開発に取り組みました。
ハッカソン形式の合宿も実施され、AI研修終了後には業務アプリが実際に公開されました。パソナグループの事例は、AI研修と業務改革を結びつけた実践型教育の代表例です。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | クラウドエース |
実施内容 | 新入社員向けの生成AIを活用した技術研修 |
研修対象者 | 技術本部の新入社員 |
成果 | ・最終発表会で、受講者が開発したアプリを披露 |
出典：クラウドエース公式サイト
クラウドエース株式会社では、新卒エンジニア向けにAI研修を導入しました。クラウドエース株式会社のAI研修は、業務であるシステム開発の補助役として実際にAIを活用する経験を、新入社員研修の段階で積ませる点が特徴です。
クラウドエースのAI研修では、GeminiやCursorを使用しながらWebアプリケーション開発を実践しました。研修では、AIが生成したコードをそのまま採用するのではなく、「AIが生成したコードは正しいのか」を考える習慣を指導しています。
研修を受講した新入社員は、部署配属後、プロジェクト現場でも生成AIを自然に利用しています。クラウドエース株式会社のAI研修は、AI活用を前提としたエンジニア育成モデルとして注目される取り組みです。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | Uravation |
実施内容 | 部門ごとに設計したハンズオンのAI研修 |
研修対象者 | ・CS部門担当者 |
成果 | 提案書作成時間が1件あたり8時間から1.6時間へ短縮 |
Uravationが支援した東証プライム上場IT企業では、部門別にカスタマイズした生成AI研修を導入しました。CS・マーケティング・エンジニアの三部門へ個別ヒアリングを実施し、実務内容に合わせた研修カリキュラムを構築しています。
東証プライム上場IT企業の研修は、ハンズオン形式で行われ、受講者は実際の業務課題を題材にプロンプト設計と出力活用を実践しました。研修の結果として、提案書作成時間は1件あたり8時間から1.6時間へ短縮し、業務削減率は約80%に達しました。
東証プライム上場IT企業の事例は、自社の業務に直結したAI研修カリキュラム設計が高い成果を生むことを示しています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | Uravation |
実施内容 | 2日間の集中型生成AI研修（グループワーク形式） |
研修対象者 | 新規事業部門 |
成果 | 給与計算業務が3名体制から1名体制へ改善 |
Uravationが支援した大手通信グループの新規事業部門では、生成AIの実務活用を目的とした研修が実施されました。AI研修は、2日間の集中型ワークショップ形式となります。
研修において、受講者は提案書作成、データ分析、顧客対応という三つの業務シナリオを題材に実践演習を行いました。グループワーク形式の研修によって、チームで生成AIを活用する方法を習得しています。
研修の成果として、給与計算業務では従来3名で担当していた作業が1名で対応できる体制へ改善しました。Uravationが支援した大手通信グループの取り組みは、実務課題を題材とした演習が業務効率化につながった事例です。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | Uravation |
実施内容 | Microsoft Copilotに特化した研修プログラム |
研修対象者 | ・教育研修部門 |
成果 | ・コンテンツ制作本数が週5本から週15本へ増加 |
Uravationが支援した大手エネルギー企業では、Microsoft Copilotの活用をテーマにした研修プログラムを実施しました。研修対象者は、教育研修部門と販売企画部門です。研修では、AIを活用した文書作成の効率化に焦点を当てた実践演習が行われました。
研修の結果、コンテンツ制作の生産性は週5本から週15本へ拡大しました。さらに受講者からは、部署内の問い合わせ対応を自動化し、月20〜30時間の工数削減につながったという報告も寄せられています。
大手エネルギー企業の取り組みは、Microsoft Copilotを活用した業務効率化の効果が確認された事例です。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | 大塚商会 |
実施内容 | ・生成AIリテラシー研修 |
研修対象者 | 職員約300名 |
成果 | ・eラーニング受講完了率 約6割 |
出典：大塚商会公式サイト
東京都府中市では、DXの取り組みとしてMicrosoft 365 Copilotを導入しました。Microsoft 365 Copilot導入に伴い、職員約300名を対象としたAI研修が2024年7月から9月の3か月間にわたり実施されました。
東京都府中市のAI研修プログラムには、3段階の教育体系が採用されています。研修成果として、eラーニングでは受講完了率が約6割に達しました。
また、研修後Teamsを活用した庁内コミュニティが立ち上がりました。さらに、各部局が試したMicrosoft 365 Copilot活用方法を共有する取り組みが行われています。
<事例>
項目 | 内容 |
AI研修サービス事業者 | 記載なし（庁内推進） |
実施内容 | Google WorkspaceのAI機能を業務へ導入 |
研修対象者 | 職員 |
成果 | ・会議資料作成から議事録共有までの作業時間が9時間から約50分へ短縮 |
岐阜県下呂市では、最高デジタル責任者補佐官が中心となりAI活用推進戦略を展開しました。推進方針には、「人材と文化」「推進体制」「評価と横展開」という三つの柱が設定されています。岐阜県下呂市の業務に、Google WorkspaceのAI機能が導入されました。
岐阜県下呂市の取り組み結果として、会議資料の作成から議事録の共有までに必要だった作業時間は約9時間から約50分へ短縮されています。また、AI活用に成功した職員が庁内へ事例を共有する仕組みも構築されました。
岐阜県下呂市では、職員同士が学習成果を共有しながらAI活用を広げる取り組みが進められています。
AI研修の成果は、業界によって大きく異なります。求められる成果としては、製造業では現場業務の改善、金融業ではコンプライアンスと業務効率化の両立、IT業界では高度AI人材の育成です。自治体では、人手不足の改善が成果として求められます。
ここでは、主要な業界ごとにAI研修の成果を解説します。
製造業では、現場業務とデジタル技術を理解するAI人材の育成を目的としてAI研修が広く導入されています。AI研修の導入により、品質管理や設備保全に応用する取り組みが進んでいます。
オムロン・キリンホールディングス・パナソニック インダストリー・中外製薬・ダイハツ工業などの大手製造業では、AI研修を通じて業務改善の取り組みが進みました。研修受講者が、現場の課題をAIで解決する事例を自発的に生み出すケースが確認されています。
具体例として、ダイハツ工業では、全社員向けAI基礎研修と実践型プログラム「AI道場」を組み合わせたAI研修が導入されました。研修の結果、約100件のAI活用事例が創出されています。現場でのAI活用は品質管理や設備保全、業務効率化へ広がりました。
金融・保険業界では、顧客情報の管理や法規制への対応が重要です。そのため、AI活用とリスク管理のニーズに対応するAI研修の導入が求められます。
三菱UFJ銀行では、DX推進リーダーを対象としたDX研修が実施されました。研修では、Microsoft CopilotやMicrosoft Power Platformを活用した実務型プログラムが導入されています。社員のデジタルスキルを更新する取り組みとして、注目されています。
金融業界のAI研修では、情報セキュリティやハルシネーション対策などのリスク管理教育へのニーズが高いです。
<金融業界のAI研修で重視される要素>
IT・通信業界では、専門エンジニア向けの高度なAI研修と、非技術職を含む全社員向けの基礎教育を組み合わせたAI人材育成が進んでいます。また、組織全体でAIを活用する体制を構築する目的から、社員のAIレベルに合わせた段階的な教育プログラムが採用されています。
SCSK株式会社では、社員がAI活用の具体的なイメージを持つことを目的とした研修が実施されています。研修では、AI初心者でも業務に応用できるアイデアを考えられるカリキュラムが設計されています。
DMM.comでは、AIを活用した業務効率化の研修が推進担当者向けに実施されています。さらに、AIを業務改善に活用する体制づくりが進められています。
IT業界では、新入社員研修にもAI研修が組み込まれています。クラウドエース株式会社の新入社員研修では、GeminiやCursorを活用したWebアプリケーション開発を目的としたAI研修が実施されました。
<IT業界で実施されるAI研修の主な段階>
<出典＞
地方自治体や官公庁では、職員数の減少と行政需要の増加という課題への対応策としてAI研修が導入されています。地方自治体や官公庁では、業務効率化と住民サービス向上を両立させるため、AI活用スキルを職員へ広げる取り組みが進んでいます。
総務省の調査では、都道府県と指定都市ではAI導入率が約90%に達しています。市区町村でも、約30%の自治体がAIを導入済みです。
地方自治体向けAI研修では、AIツールの活用による業務効率化に加え、行政特有の情報漏洩リスクの管理教育が重要視されています。LGWAN環境での利用ルールや個人情報保護、生成AIの誤回答リスクへの対応などがAI研修の内容に含まれます。
企業でAI研修を導入する際には、研修費用や研修期間、対象者などについて疑問を持つDX推進担当者が多く見られます。AI研修は、研修目的や導入方法によって内容が大きく異なります。
企業のDX推進担当者は、自社の状況に合ったAI研修内容の把握が必要です。以下では、多くの企業担当者が抱くAI研修に関する代表的な質問を解説します。
AI研修の費用は、受講人数や研修形式、研修カリキュラムの内容によって大きく異なります。eラーニング講座形式では、比較的低コストで受講可能です。企業ごとに研修内容がカスタマイズ設計されるAI研修では、費用規模が大きくなる傾向があります。
AI研修の費用負担を軽減する方法として、厚生労働省の人材開発支援助成金の利用を検討しましょう。人材開発支援助成金の要件に該当すると、研修費用の最大75%が助成されます。
<研修形式別の費用目安>
研修形式 | 費用の目安 | 特徴 |
eラーニング | 1〜3万円／人 | 視聴中心で低コスト |
オンライン研修 | 約2〜5万円 | 講師指導と質問対応 |
会場型研修 | 約5〜10万円 | 対面運営が必要 |
※研修費用は、研修内容・人数により異なります
AI研修の期間は、研修目的と対象者のスキルレベルによって異なります。AI基礎知識の習得を目的とする研修では、短期間で実施される傾向があります。短期間の研修でも、AIの基礎知識を学習可能です。
全社員向けのAIリテラシー研修では、半日から1日程度の集合研修が多く採用されています。また、社内の業務改善へのAI活用を目的とする実践研修では、より長期間のカリキュラムが設計されるでしょう。数日間のワークショップ形式から、数週間の実践型プログラムまで存在します。
社内の高度なAI人材育成を目指す研修では、さらに長い研修期間が設定されるでしょう。パソナグループのリスキリング・イニシアティブでは、約6か月の研修が実施されました。
地方自治体の事例では、東京都府中市が3か月の研修プログラムを実施しています。研修内容は、集合研修とeラーニングを組み合わせた構成です。
AI基礎理解と実務活用では、必要な学習量が大きく異なります。AI研修の期間は、最終的な到達目標を把握したうえで、適切な研修期間を設定することが重要です。
<出典＞
AI研修は、IT部門だけでなく非IT部門も受講することが重要です。生成AIは、文書作成やデータ整理、情報検索、議事録作成などの業務を効率化することが可能です。定型業務を担当する部門ほど、AI活用の余地が多いといえます。
パソナグループの研修事例では、非IT部門の社員も対象となりました。一般社員、管理職、役員が6か月の研修に参加しました。
研修の成果として、受講者は生成AIを利用したアプリ開発を実現しました。受講者は、業務改善につながるツールを自ら開発するレベルに到達しています。
AI研修を受講した社員と、受講していない社員との間では、AIリテラシー格差が生じる可能性があります。AIリテラシーの格差は、組織内の情報管理リスクや業務効率の差が拡大する要因になります。全社員のAIリテラシーが向上すると、企業の生産性向上につながります。
地方自治体職員向けのAI研修は、複数のAI研修サービス事業者から提供されています。
<地方自治体向けのAI研修を提供する主な事業者>
また、デジタル庁は、自治体職員向けのコミュニティや勉強会を実施しています。共創PFキャンプでは、先進自治体の取り組みが共有されています。
総務省は、地方自治体のAI導入や活用に関するガイドブックを公開しました。地方自治体の職員が参考にできる資料として、提供されています。
JIAMでは、自治体職員向けのAI研修が実施されています。研修内容は、2日間の宿泊型プログラムで基礎から実務演習まで学習可能です。
<出典＞
AI研修の効果が現れる時期は、研修設計によって異なります。実際に、短期間で成果が確認された事例もあります。
Uravationのワークショップでは、2日間の研修が実施されました。研修後に、給与計算業務が3名体制から1名体制へ効率化されました。東証プライム上場IT企業の事例では提案書作成時間が削減され、作業時間は約80%短縮されました。
また、現場での長期的なAI活用定着を目指した取り組みもあります。JTBでは、AI研修と伴走支援を組み合わせました。成果として、生成AIの毎日利用率は76.9%に達しています。
中外製薬では、研修期間8か月の取り組みが行われました。生成AI利用者数は、約2.5倍に増加しました。
研修効果の早さは、カリキュラム設計に左右されます。実務演習を中心としたAI研修は、研修成果が早く現れる傾向があります。また、研修成果を高めるには、AI研修後のフォローアップ体制も重要です。
<出典＞
AI研修は、単なるAIツール操作の学習ではなく、自社の業務効率化やDX推進、情報漏えいリスク管理、社内の活用定着を支える重要な施策です。実際、AI研修を導入した企業や地方自治体では、社内の生産性向上やDX推進に関する具体的な成果が確認されています。
自社においてAI研修の導入で成果を出すには、自社課題の明確化や研修対象者の把握が重要です。また、自社に適した実践的なカリキュラム選定、研修後のフォロー体制整備も欠かせません。自社に合ったAI研修を導入することで、AI人材の育成や組織内のDX化が進みます。
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