AI研修

1：AIの基礎リテラシー（全社員・入門）

AIを現場で活用するには、「そもそもAIとは何か」「どのような用途のAIがあるのか」など基本を押さえることが大切です。AIには対話型AIや画像生成AI、長文処理AIなどさまざまな種類があり、無料版・有料版の違いや何ができるのかを大枠で捉えることで、今後の学びも進めやすくなります。あわせて、情報漏えいや著作権などのリスクを理解し、安全に使う視点も欠かせません。特にAI活用に慣れていない社員にとっては、AIを業務に取り入れる土台となるでしょう。

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2：生成AI活用スキル（実践者・初級～中級）

AIツールの基本操作を押さえ、実際に使えるようになった段階でも、思い通りのアウトプットが得られないケースは少なくありません。プロンプトの指示があいまいだったり、ツールごとの得意・不得意を把握しないまま質問を投げかけたりすると、期待した成果にはつながりにくいのです。

こうした課題を乗り越えるには、各ツールでできること・できないことを理解した上で、目的に応じてプロンプトを工夫し、精度を高めていくスキルが欠かせません。基本操作を習得する「リテラシーレベル」に対し、より高い成果を引き出すための応用力を身につける段階こそが、次に求められるステップだといえるでしょう。

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3：組織実装スキル（推進者・管理職）

AIを自分の業務で使いこなすのと、組織にAI活用を根付かせるのでは、求められるスキルが異なります。組織での活用促進には、どの業務にAIを使うのかという方針づくり、利用ルールやガバナンスの整備、活用が一部の社員に偏らないための仕組みづくり、効果の見極めと改善など、組織単位で進める視点が必要になるためです。進め方は企業の規模や方針によって異なるため、自社に合った推進のあり方を考える力が求められます。

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データ活用・AI開発スキル（IT部門・分析担当向け）

より専門的にAIやデータを扱うスキルレベルです。主な対象は、IT部門やデータ分析を担う部署、DX推進担当者など、業務でデータを扱ったり、AIの仕組みを理解したうえで活用を設計したりする方です。たとえば、社内データを分析して意思決定に活かす、機械学習で需要などを予測する、AIシステムの導入や開発に関わるといった場面が想定されます。担う役割によって必要な知識は異なり、Pythonなどでの実装が求められる場合もあれば、統計や機械学習の考え方を理解して分析結果を評価する力が中心になる場合もあります。

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戦略構築力

戦略構築力とは、目的や目標に到達するためのシナリオを、限られたリソースの中で組み立てる力です。AIが定型業務や情報整理を担うようになるほど、「何のためにAIを使うのか」「どの業務にどこまで任せるのか」を決める人の役割が重要になります。ここが曖昧なままでは、AIを導入しても成果につながりません。

市場環境の変化が激しい今は、経営層だけでなく、チームを率いるリーダーや管理職にも、自分の担当領域で方針を描き、打ち手を設計する力が求められます。目の前の問題に対処するだけでなく、「問題に気づき、問題をつくる」視座を持つことが、AIを使いこなす前提となります。

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対人折衝能力

AIが業務の多くを効率化しても、最終的な意思決定の責任や、そこに伴う利害の対立は、人と人との間に残り続けます。交渉相手を説得する、部署間の意見の違いを調整する、上司や顧客の合意を取りつけるといった場面は、AIには代われません。

だからこそ、交渉の理論を実務に落とし込む力、シンプルに伝えて相手を動かすプレゼンテーション力、論理的な主張の組み立て方といった「対人折衝能力」の価値が際立ちます。「言いたいことがうまく伝わらない」「交渉が苦手」と感じている方こそ、体系的に学ぶ価値があるスキルといえるでしょう。

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論理的思考力

AIはもっともらしい答えを返します。そのため、それが筋の通ったものかを見極める論理的思考力は、AI活用において非常に重要な土台のスキルです。この力が高まると、抽象度の高い問題も分解して整理できるようになり、AIの出力を鵜呑みにせず、検証する精度も上がります。

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課題解決力

目指すゴールや解決したい問題に対して、何を課題として設定するかはビジネスパフォーマンスを左右する重要な要素です。またこの重要性は、AIの活用有無によって変わりません。いかにすぐれたツールを使っても、使い所がずれていれば課題解決にはつながらないためです。イシューを正しく定義し、優先度を見極める力を身につけることで、AIと共に成果を出すための土台が整います。

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自社でのAI活用方針が定まらない

生成AIは世の中に急速に普及し、ビジネスにおいても大きなトピックとなっています。一方、技術自体の発展スピードが非常に速いことや、比較的新しい取り組みであることなどから、自社での活用方針を定めきれていない企業も珍しくありません。どれだけコストをかけ、何をAIで実行し、どこまでを人が担うのかが曖昧なままでは、活用が各従業員任せとなりがちです。

また、特に新入社員や若手社員の場合、AIの使い方によっては能力形成と目先の業務効率化がトレードオフになる可能性もあります。効率化と人材育成のバランスをどう保つかが、方針づくりの鍵になります。

活用推進やスキル平準化の仕組みがない

AI利用のための仕組み作りも課題になりやすいポイントです。例えば、AI活用が一部の詳しい社員に偏り、部署や個人によって利用度に大きな差が生まれている、事例やノウハウ共有の場がない、情報漏えいや著作権侵害といったリスクへ対応が浸透していないといった課題です。いずれも、社内で方針やルールを策定し、それを浸透させるとともに、スキルの平準化を目指す取り組みが重要です。

活用が生産性向上につながっているか判断しづらい

AIツールの利用率やプロンプトの入力数といった「使われている量」は比較的把握しやすいものの、それが実際にどれだけ工数削減や成果物の品質向上につながっているのかを、事業成果と結びつけて測定するのは容易ではありません。「導入してから何となく便利になった気はするが、具体的にどれだけの効果が出たのか説明できない」という声も多く聞かれます。

投資対効果を経営層に説明する際にも、定量的な根拠が乏しいと予算確保や次の投資判断が難しくなってしまいます。単なる利用状況の把握にとどまらず、業務プロセスごとの成果指標を設計し、AI活用の効果を可視化する仕組みづくりが求められています。

生成AIは使い方によって成果が変わる

生産性向上や競争力の維持を図るうえで、AIの活用は企業にとって避けて通れないテーマになっています。文章作成などAIが得意とする業務に活用すれば高い効果が期待できる一方、アウトプット品質のゆれやハルシネーションは、推論力の高いAIモデルを使用しても完全には防げません。

さらに、これらの特性やAIの不得意領域を加味せず、仕事を丸投げするような使い方では、かえって品質の低下を招く恐れもあるでしょう。こうした観点から、どの業務にAIを使うべきかを見極め、出力内容を自分の目で検証する力が欠かせません。AI研修は、こうした「AIを使いこなす力」を社員一人ひとりに身につけてもらうための重要な機会となります。

情報漏えいや個人情報など、新たなリスクへの対応

生成AIは業務効率化に役立つ一方、入力した社内の機密情報や顧客の個人情報が外部に流出するリスクや、著作権を侵害するコンテンツを意図せず生成してしまう可能性、もっともらしい誤情報を出力する「ハルシネーション」など、新たなリスクへの対応が欠かせません。しかし、こうしたリスクは実際に学ぶ機会がなければ気づきにくいものです。

実際、IPA(情報処理推進機構)の調査でも、生成AIのセキュリティ上の脅威を感じているAI利用者は6割を超える一方、社内でのルール整備が進んでいる企業は4割に満たないという結果が示されており、リスクへの意識と実際の備えとの間にギャップがあることが分かります。AI研修を通じて、何が危険で何が安全かを社員一人ひとりが具体的に学ぶことで、利用ルールの整備が後回しにされにくくなります。

▶出典：独立行政法人情報処理推進機構. (2024).『AI利用時の脅威、リスク調査報告書』

AI時代に必要な「人の能力」が変わっている

生成AIが普及したことで、社員一人ひとりに求められる能力も変化しています。AIがさまざまな作業を支援してくれるようになった今、重要なのは「何をAIに任せ、何を自分で担うか」を見極める判断力です。AIの出力をそのまま受け入れるのではなく、内容の妥当性を検証し、必要に応じて修正・補完する力も欠かせません。AI研修は、こうしたAI時代ならではの新しい「人の能力」を養う機会としても位置づけられます。

まず会社としてAI活用の方針と目的を決める

AI研修を設計する前に、会社としてAI活用の方針と目的を明確にすることが出発点になります。企業方針によって、何を優先すべきかは変わってくるためです。具体的には、次のような点を整理しておく必要があります。

・どの業務・課題にAIを使うのか
・生産性向上、品質向上、新規事業など、何を目指すのか
・AIに任せる範囲と、人が判断する範囲をどう線引きするか
・どこまでAI利用にコストをかけるのか

なお、AI導入はライセンス費だけでなく、APIやトークンなど利用量に応じて費用が増えるケースもあります。「とにかく利用率を上げる」ことが必ずしも正解とは限らない点にも注意が必要です。

推進責任者とガバナンス担当者を明確にし、先行して育成する

方針が固まったら、次に必要なのは「誰が進めるか」を決めることです。社内でAI活用を推進する人と、リスク判定やルール設計を担うガバナンス担当者は、研修を全社展開する前にまず確保しておく必要があります。社内に適任者がすでにいれば良いですが、そうでなければ、採用を待つのではなく育成を急ぐことが求められます。

実際、IPA(情報処理推進機構)も2026年の資料で、生成AIの普及に対して企業のセキュリティ・ガバナンス体制が追いついておらず、シャドーAIなどの課題が顕在化していると指摘しています。

▶出典：独立行政法人情報処理推進機構「生成AIセキュリティに関する資料」

基礎的なAIリテラシーは全社共通の土台として育成する

推進体制が整ったら、全社員が身につけるべき基礎的なAIリテラシーを、共通の土台として育成します。ここで重要なのは、AIリテラシーが「攻め」の活用スキルだけでなく、「守り」の観点も含むという点です。生成AIの基本的な仕組みや得意・不得意、基本操作に加えて、ハルシネーションへの対応、情報セキュリティ、個人情報の取り扱い、著作権、そして自社の利用ルールといった内容を、職種を問わず全社員が共通して理解しておく必要があります。この土台があってはじめて、安全にAIを使いこなせる組織になります。

役割と業務に応じた研修設計

基礎的なリテラシーを全社で共有した後は、職種や役割に応じた実践的な研修へと進みます。営業職であれば提案準備、マーケティング職であれば市場調査や分析、エンジニアであれば開発支援、管理職であれば意思決定やマネジメント支援など、職種ごとに有効なAIの使いどころは異なります。また、AI活用を牽引する推進者と、日常業務でAIを使う一般の担当者とでは、求められる習熟度のレベルも異なります。全員に同じ内容を一律に教えるのではなく、役割ごとに必要なスキルを見極めて設計することが、実務に定着する研修につながります。

チャットAI活用研修

入門編のハンズオン講座です。生成AIを「たまに使う便利ツール」から「仕事を任せられる相手」に変えることを目指し、3時間のオンライン形式で実施します。当日はメール返信の作成、会議メモの整理、アイデア出しの壁打ち、バラバラな表データの整理といった日常業務を、AIと一緒にその場で片付けていきます。

あわせて、依頼内容を明確に伝える型や、AI特有の癖への対処法も学べる内容です。さらに参加者自身の担当業務を1つ選び、実際にAIへ任せるところまで実践します。作業時間の短縮効果を数値で記録するため、受講後には上司へそのまま報告できる成果物が手元に残ります。AIを使った経験がない方でも安心して参加できる講座です。

▶チャットAI活用研修

ガバナンスと体制づくり研修

現場のAI活用を止めることなく、安心して社内展開を進めるための、組織でのAI活用推進を担う方向けの講座です。所要3時間、オンライン形式で実施します。「この資料をAIに入れてよいか」といった社内からの相談への回答、利用実態調査の結果をルール案へ落とし込む作業、社内事情を踏まえた対応方針の検討に、その場で取り組みます。

後半では自社版ガイドラインの骨子と、「小さく試す→効果を見せる→広げる」という最初の90日間の展開計画を、日付や担当者名まで具体的に落とし込んで作成します。禁止事項を並べるだけではなく、現場が安心して使える範囲を広げるにはどのようなルールが必要かを考える講座です。

▶ガバナンスと体制づくり研修

AIの利用経験が少ない社員でも、基礎から学べるカリキュラムを用意しています。たとえば『【はじめての生成AI】 20分でわかる基本のキ』では、対話型AIや画像生成AIの特徴、無料版と有料版の違い、AIが得意なこと・苦手なことなどを身近な例から学べます。さらに『AIツールとの付き合い方・選び方ガイド【2025年7月版】』では、ChatGPTやClaude、Geminiなどの違いを比較し、目的に合ったツールを選ぶ視点を身につけられます。AIに初めて触れる段階から、実際の業務で使い分ける段階まで、受講者の知識や経験に合わせて授業を選べます。

現場に定着するかどうかは、業務に近い内容を、対象者に合ったレベル感で学べるかどうかで変わります。基本操作だけを学んでも「結局どう使えばいいのか分からない」という状態になりがちですが、実際の業務シーンを題材にした内容であれば、「この作業ならAIに任せられそう」と活用イメージを持ちやすく、学んだその日から実務で試すことができます。

また、新入社員と管理職では扱うべき業務も習熟度も異なるため、対象者のレベル感に合わない内容では、宝の持ち腐れになってしまいます。Schooは講座のバリエーションが豊富なため、業種・職種・スキルレベルに応じて最適な内容を組み合わせられる点が強みです。実務に近く、かつ受講者に合った内容だからこそ、研修後も現場でAI活用が続いていきます。

部署ごとに利用しているAIツールが異なる場合でも、目的や環境に合わせてカリキュラムを選べます。たとえば、Microsoft 365を中心に使う部署にはCopilot、Google Workspaceを利用する部署にはGemini、複数の生成AIを比較しながら学びたい場合にはChatGPTやClaudeなどを扱う授業を組み合わせることが可能です。

また、ツール固有の操作だけでなく、プロンプト設計や情報漏えい、著作権など、どの生成AIにも共通する知識を学べる授業もあります。全社共通で学ぶ内容と、部署ごとに必要な内容を分けることで、それぞれの利用環境に合った研修を設計できます。

授業によって異なりますが、1授業あたり1時間程度で学べるものがほとんどです。また録画授業では再生速度の設定や、見たい箇所を選択して閲覧することができます。再生速度は0.8〜2倍速の間で速度を設定することができ、個々の理解度に合わせて受講時間を短縮することが可能です。再生速度は0.8〜2倍速の間で速度を設定することができ、個々の理解度に合わせて受講時間を短縮することが可能です。 また目次から見たいチャプターを選択できるので、時間がない時や復習をしたい時は、まとめなどの重要箇所のみを閲覧できます。

20ID(1人に対し1ID)からご契約が可能です。
料金についてはご契約のID数によって異なりますので、お気軽にお問い合わせください。

Schooでは、ビジネスの第一線で活躍する実務家をはじめ、AIやDX、データ活用など各分野に精通した専門家が授業を担当しています。AI研修では、生成AIやプロンプト設計、Copilot・Geminiの活用、データ分析、DX推進など、テーマごとに専門的な知見を持つ先生から学べます。基礎的な知識に加えて、生成AIを実務でどのように活用するか、AIを業務や組織の課題解決にどう生かすかなど、実践につながる考え方やスキルを身につけられます。

研修効果の測定には、教育評価の枠組みとして知られる「カークパトリックモデル」の4段階が活用できます。具体的には、次のように確認します。

1.反応：研修内容の満足度・業務との関連性を確認する
2.学習：必要な知識やスキルを習得したか確認する
3.行動：学びの実践状況や、それを支える環境を確認する
4.結果：目標とする業務・組織上の成果を確認する

Schooでは、レポート提出機能を活用し、研修内容を「どれだけ満足できたか？」「どの程度業務に活かせそうか？」などを質問することで確認できます（1）。また、確認テストやレポートで理解度を確認できます。オリジナルテストでは、自社のAI活用ルールなどを設問に設定することも可能です。さらに「トレーニング」機能を使えば、クイズ形式で知識を振り返ることも可能です（2）。

その後、AIの利用状況や活用方法の変化に加え、上司からの支援やAIを利用できる環境、社内ルールなど、学んだことを実践しやすい環境が整っているかも確認します（3）。最後に、業務時間の短縮や成果物の品質向上など、研修の目的に応じて設定した指標の変化を確認します。結果には研修以外の要因も影響するため、研修だけの効果として切り分けるのではなく、行動の変化や支援環境も踏まえて捉えることが重要です（4）。

研修には、レポートと確認テストを設定できます。レポートでは、学んだ内容や実務でどう生かすかを自分の言葉で整理してもらうことで、振り返りの機会をつくれます。また、確認テストを設定すれば、授業内容の理解度も確認できます。オリジナル問題を作成できるほか、一部の研修パッケージではSchooが用意した標準問題も利用できます。目的に応じてレポートと確認テストを組み合わせることで、受講後の理解や学びの定着を確認しやすくなります。

Schooでは、管理者の方向けに10日間のデモアカウントを発行しております。登録いただくと、研修設定などを行う管理画面の確認に加えて、授業視聴も可能です。生成AIハンズオンゼミについてはライブ形式のため事前視聴はできませんが、ご不明な点などございましたらお問い合わせフォームよりご連絡くださいませ。

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※お問い合わせ時は、生成AIハンズオンゼミについてと記載いただくとスムーズです。弊社担当よりご連絡いたします。

以下よりお問い合わせください。
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追って導入事例や料金など詳細がわかる資料をお送りします。 またお問い合わせにより実際に授業内容をご覧いただけるデモアカウントの発行が可能です。研修設定や社員の学習状況の閲覧など管理画面の操作方法や、貴社の状況に合わせたオンライン学習の活用方法についても担当者がご説明させていただきますのでご安心ください。