はじめに

札幌市内の建築資材関連企業様で、社員向けの生成AI基礎研修を実施しました。テーマは、ChatGPTをはじめとする生成AIの基本、情報漏えい・著作権・誤情報への対策、プロンプトの考え方、メールや議事録などへの業務活用です。研修後アンケートでは、回答者10名全員が「業務で活用できる可能性を感じた」と回答しました。本記事では、初心者が多い企業でどのように研修を設計したのか、実施内容と結果、企業が生成AI導入前に押さえるべきポイントを紹介します。

札幌市内の建築資材関連企業様で、生成AI基礎研修を実施しました

札幌市内の建築資材関連企業様からご依頼をいただき、社員の皆様を対象とした対面形式の生成AI基礎研修を実施しました。

今回の研修で大切にしたのは、「生成AIは便利です」と伝えることだけではありません。

業務で使う以上、どのような情報を入力してはいけないのか、AIの回答をどこまで信用してよいのか、著作権や誤情報にどう向き合うのかを理解する必要があります。そのうえで、メール作成や文章の要約、社内向け案内文など、身近な業務で使える具体的な方法を体験していただきました。

研修は90分。前半は講義、後半は実際に生成AIを操作する体験・ワークという構成です。生成AIを日常的に使っている方だけでなく、ほとんど使ったことがない方も参加するため、専門用語をできるだけ避け、基礎から段階的に理解できる内容にしました。

研修後のアンケートでは、回答者10名のうち9名が、内容について「分かりやすかった」または「とても分かりやすかった」と回答。さらに10名全員が、生成AIを業務で活用できる可能性を感じたと回答しました。

担当者様からも、基礎から分かりやすく、生成AIの活用方法と注意点への理解を深められる有意義な研修だったとのご連絡をいただきました。研修終了後には、社員の方から「応用研修も受けてみたい」という声も上がったそうです。

この記事では、企業向け生成AI研修を検討している方に向けて、今回の研修内容、組み立て方、アンケート結果、そして実施を通して見えた「導入前に必要な準備」を詳しく紹介します。

結論：企業の生成AI活用は、ツール導入より先に「共通理解」をつくることが重要

今回の研修を一言でまとめると、生成AIを業務に取り入れる前に、社員全体で「安全な使い方」と「活用の基本」を共有するための研修です。

生成AIは、アカウントを作ればすぐに使い始められます。しかし、会社として活用する場合は、個人が私生活で使うときとは違う注意が必要です。

たとえば、顧客名、個人情報、見積情報、図面、契約内容、社内だけで共有している資料などを、判断せずに入力することはできません。また、AIが作った文章が自然に見えても、内容が正しいとは限りません。数字や固有名詞、法令、製品仕様などが含まれる場合は、人による確認が欠かせません。

一方で、危険性だけを強調すると、社員は「よく分からないから使わない方がよい」と考えてしまいます。それでは、生成AIによる業務改善の機会を失ってしまいます。

大切なのは、禁止することでも、無条件に推奨することでもありません。

「入力してはいけない情報を理解する」「AIの回答は下書きとして扱う」「最終判断は人が行う」「小さく試して効果を確かめる」という共通認識をつくることです。この土台があると、社員は必要以上に怖がらず、かといって過信もせず、生成AIを業務の補助役として使いやすくなります。

研修をご依頼いただいた背景

今回ご相談いただいたのは、アルミサッシや建築資材を扱う企業様です。営業、設計、施工管理、総務など、複数の職種の方が働いています。

社内では今後、生成AIを活用した業務改善を進める予定がありました。しかし、社員の生成AI経験には差があります。すでに業務で使っている方、少し試したことがある方、まだほとんど触れたことがない方が混在している状態でした。

このような企業で、いきなり高度な活用方法やシステム操作から始めると、理解度に大きな差が生まれます。経験者にとっては物足りなく、初心者にとっては話についていけない研修になりやすいからです。

そこで今回は、高度な自動化や特定システムとの連携方法ではなく、社員全体のAIリテラシーをそろえることを優先しました。

事前にいただいた主なご要望は、次のような内容です。

• 生成AIを業務で利用する際のリスクや注意点を知りたい
• 生成AIの基本的な使い方を初心者にも分かるように説明してほしい
• ChatGPT、Claude、Geminiなどの特徴や違いを知りたい
• 業務で使えるプロンプトの考え方を学びたい
• 実際の仕事を想定した活用例を紹介してほしい

このご要望をもとに、講義を聞くだけで終わらず、研修後に自分の仕事で一つ試せる状態を目標にカリキュラムを設計しました。

なぜ生成AIの導入前に研修が必要なのか

生成AI研修は、ツールの操作方法を覚えるためだけのものではありません。企業で活用する場合、導入前の研修には大きく三つの役割があります。

1．社員ごとの理解度の差を小さくする

生成AIへの理解は、人によって大きく異なります。

毎日のようにChatGPTを使っている人もいれば、名前は知っていても触ったことがない人もいます。「AIに仕事を奪われるのではないか」と不安を感じる人もいれば、「何でも正確に答えてくれる」と期待しすぎる人もいます。

理解度がばらばらなまま会社がツールを導入すると、一部の人だけが使い、他の人は使わない状態になりがちです。また、自己流で使う人が増えることで、情報管理や確認方法にも差が生まれます。

基礎研修で共通の言葉と判断基準を持つことは、全員を同じレベルの熟練者にするためではありません。安全に試し始められる最低限のスタートラインをそろえるためです。

2．「使えること」と「使ってよいこと」を分けて考える

生成AIは、多くの文章作成や整理を短時間で行えます。しかし、技術的にできるからといって、会社の業務で何でも行ってよいわけではありません。

個人情報を含む文章を入力してよいのか。顧客から受け取った資料を要約させてよいのか。AIが作った文章をそのまま社外へ送ってよいのか。生成された画像を広告や資料に使ってよいのか。こうした判断には、情報管理、契約、著作権、品質管理の視点が必要です。

研修では、「便利な機能」だけでなく、「利用前に確認すべきこと」を同時に学ぶ必要があります。

3．業務改善の目的を明確にする

生成AIを導入すること自体が目的になると、現場では長続きしません。

重要なのは、「文章作成の時間を短くしたい」「会議メモから要点を整理したい」「社内向け案内文を分かりやすくしたい」など、解決したい業務上の課題を明確にすることです。

今回の研修でも、派手な機能を見せることより、日々の業務で繰り返し発生する小さな負担に注目しました。生成AIは、いきなり仕事全体を自動化するためだけのものではありません。まずは下書き、要約、整理、言い換え、アイデア出しといった補助業務から始める方が、効果とリスクを確認しやすくなります。

90分の生成AI基礎研修で扱った内容

今回の研修は、講義と体験・ワークを組み合わせた90分構成です。限られた時間のなかでも、知識を聞いて終わるのではなく、自分で操作して違いを実感できるようにしました。

主な内容は次のとおりです。

1. 生成AIとは何か、何が得意で何が苦手か
2. ChatGPT・Claude・Geminiの特徴と使い分け
3. 情報漏えい・著作権・ハルシネーションなどのリスク
4. 営業・設計・施工管理・総務などで考えられる活用例
5. AIに意図を伝えるプロンプトの基本
6. メール作成、要約、言い換え、案内文作成の体験
7. 研修内容の振り返りと質疑応答

ここからは、特に重要な内容を詳しく紹介します。

生成AIの基本：得意なことと苦手なことを最初に知る

初心者向け研修では、最初に「生成AIは何ができるのか」を説明します。ただし、できることの紹介だけでは不十分です。何が苦手かを同時に理解することで、期待しすぎや誤用を防げます。

生成AIが比較的得意なのは、文章の下書き、要約、言い換え、構成案の作成、アイデア出し、情報の分類、チェックリストのたたき台作成などです。

反対に、常に正しい事実を答えること、社内固有の事情を何も教えずに理解すること、責任を伴う最終判断をすることはできません。最新情報を参照できる機能がある場合でも、出典と内容の確認は必要です。

この違いを知ると、生成AIを「答えを出してくれる専門家」ではなく、「作業を一緒に進める補助者」として捉えやすくなります。

たとえば、取引先への重要なメールをAIに丸ごと任せるのではなく、伝えたい要点を入力して下書きを作らせ、人が事実関係と表現を確認してから送る。このような使い方であれば、作成時間を短縮しながら、責任の所在も明確にできます。

企業で必ず押さえたい、生成AIの四つのリスク

アンケートで最も参考になった内容として多く選ばれたのが、情報漏えい・誤情報・著作権などのリスクです。回答者10名のうち9名が、この項目を参考になった内容として選びました。

これは、企業向け生成AI研修で非常に重要な結果です。便利な使い方だけを知っても、安全な判断ができなければ、会社として安心して活用を広げることはできません。

情報漏えい

生成AIに入力する文章には、顧客情報、個人情報、社内機密、案件情報、未公開情報などが含まれていないか確認が必要です。

「メールを整えてもらうだけだから大丈夫」と思って本文をそのまま貼り付けると、氏名、会社名、連絡先、見積金額、現場名などが含まれている可能性があります。入力前に情報を削除する、仮名に置き換える、利用するサービスの設定や契約条件を確認するといった対策が必要です。

ハルシネーション、もっともらしい誤情報

生成AIは、分からないことに対しても自然な文章を作る場合があります。文章が流暢であるほど、誤りに気づきにくい点が問題です。

特に、数値、日付、法律、制度、製品仕様、固有名詞、引用、出典などは確認が欠かせません。AIが出した答えをそのまま採用するのではなく、一次情報や社内資料と照合し、最終確認を人が行います。

著作権・利用条件

AIが生成した文章や画像であっても、自由に無条件で使えるとは限りません。既存の著作物に似ていないか、第三者の権利を侵害していないか、使用するAIサービスの利用条件に合っているかを確認する必要があります。

特に、広告、ロゴ、イラスト、Webサイト、販売資料など社外へ公開するものは慎重な確認が必要です。生成物をそのまま完成品とせず、社内の確認工程に組み込むことが現実的です。

最終責任は人と組織にある

AIが作成した内容を使って問題が起きても、「AIが答えたから」という説明では責任を果たせません。

誰が確認するのか、どの用途では上長や専門担当者の確認が必要か、社外へ出す文章はどの工程を通すかを決めておく必要があります。生成AIの利用ルールは、難しい長文の規程から始めなくても構いません。まずは入力禁止情報、確認が必要な用途、社外公開前のチェックという最低限のルールを明確にするだけでも、事故の予防につながります。

ChatGPT・Claude・Geminiはどう使い分けるのか

研修では、ChatGPT、Claude、Geminiといった主要な生成AIについても紹介しました。

ここで重要なのは、「どれが一番優れているか」を決めることではありません。各サービスは機能や得意分野、利用できるプラン、データの取り扱い、他サービスとの連携などが異なり、内容も更新されていきます。

企業が選ぶときは、知名度や一時的な評判だけでなく、次の観点で比較する必要があります。

• 自社が行いたい業務に合っているか
• 管理者が利用状況やアカウントを管理できるか
• 入力データがどのように取り扱われるか
• 社内で使っている他のサービスと連携しやすいか
• 費用と期待する効果が釣り合うか
• 社員が迷わず使える操作性か
• 出力内容を確認する運用を作れるか

また、社員が個別に異なる無料サービスを使う状態よりも、会社として利用するツールと基本ルールを決める方が、管理しやすくなります。

ただし、ツールを一つに決めれば問題がすべて解決するわけではありません。どの生成AIを使っても、機密情報を入力しない、回答を検証する、最終判断を人が行うという基本は共通です。

業務で使えるプロンプトは「目的・背景・条件・出力形式」で考える

アンケートでは、回答者10名のうち8名が「プロンプトの基本」を参考になった内容として選びました。

プロンプトとは、生成AIに入力する指示や質問のことです。難しい呪文を覚える必要はありません。まずは、次の四つを伝えるだけでも、回答の質は大きく変わります。

目的

何を作りたいのか、何を解決したいのかを伝えます。

例：「取引先への日程変更メールの下書きを作ってください」

背景

誰に、どのような状況で伝えるのかを説明します。

例：「工事日程の変更があり、すでに一度案内した取引先へ再度連絡します」

条件

必ず含めたい内容、避けたい表現、文章量、口調などを指定します。

例：「お詫びを入れる。変更理由は簡潔にする。200文字以内。丁寧だが堅すぎない表現にする」

出力形式

どのような形で答えてほしいかを指定します。

例：「件名と本文を分けてください。確認事項は箇条書きにしてください」

曖昧に「メールを書いて」と依頼するよりも、目的、背景、条件、出力形式を伝えた方が、業務で使いやすい下書きになります。

さらに重要なのは、一度で完璧な回答を出させようとしないことです。「もう少し短く」「専門用語を減らして」「相手に責任を押しつけない表現にして」「確認事項を三つに整理して」のように、対話しながら調整します。

生成AIを使いこなす力は、長いプロンプトを書く力だけではありません。出てきた内容を見て、足りない条件を追加し、不要な部分を削り、事実を確認する力です。

建築資材関連企業で考えられる生成AIの業務活用例

今回の研修では、実際の社内資料や顧客データは使わず、一般化した業務例を用いました。安全性に配慮しながら、自分の仕事に置き換えて考えられるようにするためです。

営業業務

営業では、訪問後のお礼メール、見積送付時の案内、日程調整、問い合わせへの一次回答、提案内容の整理などに活用できます。

たとえば、伝えるべき要点を箇条書きで入力し、相手に失礼のない文章へ整える使い方です。ゼロから文章を考える負担を減らせます。ただし、価格、納期、仕様、契約条件などは必ず元資料と照合し、人が確認してから送ります。

設計業務

設計では、専門的な判断や図面作成そのものを安易に任せるのではなく、説明文のたたき台、確認項目の洗い出し、打ち合わせ内容の整理、社内共有文の作成などから始められます。

法令、規格、寸法、性能値は誤りが重大な問題につながるため、AIの回答だけで判断してはいけません。技術資料や一次情報を確認する工程が必要です。

施工管理業務

施工管理では、会議メモの整理、作業前チェックリストのたたき台、報告文の構成、関係者への連絡文、引き継ぎ事項の整理などが候補になります。

現場名、住所、担当者名、事故情報などの扱いには注意が必要です。実データを入力する前に、社内ルールと利用環境を確認します。

総務業務

総務では、社内通知、案内文、よくある質問と回答、マニュアルの構成、研修資料のたたき台、アンケート自由記述の分類などに活用できます。

ただし、人事評価、健康情報、給与、個人情報を含む業務は慎重な判断が必要です。便利そうだから使うのではなく、入力する情報の種類と利用する環境を先に確認します。

体験・ワークを入れた理由

生成AI研修は、講師のデモを見るだけでも「すごい」「便利そう」と感じられます。しかし、自分で入力してみると、別の気づきがあります。

思ったような答えが出ないこともあれば、条件を追加することで回答が改善することもあります。同じ依頼でも、背景や出力形式の指定によって結果が変わります。この体験が、プロンプトの考え方を理解するうえで重要です。

今回の体験・ワークでは、次のような身近なテーマを扱いました。

• 業務メールの返信文を作る
• 長い文章を要約する
• 分かりにくい文章を読みやすく言い換える
• 社内向けの案内文を作る
• 曖昧な指示を、AIに伝わりやすい指示へ改善する

アンケートでは、回答者10名のうち6名がミニ体験・デモを参考になった内容として選びました。

体験で扱う題材は、難しすぎないことが大切です。初心者向け研修の最初から複雑な自動化や大量データの分析を扱うと、「自分には無理だ」と感じる人が出てきます。まずはメール、要約、案内文など、結果をすぐ確認できる題材から始めることで、業務活用のイメージを持ちやすくなります。

研修後アンケートから分かったこと

研修後アンケートには10名から回答をいただきました。参加人数と回答者数は同じではないため、ここでは「アンケート回答者10名」として結果を紹介します。

9名が「分かりやすかった」と回答

研修内容の分かりやすさについて、9名が「分かりやすかった」または「とても分かりやすかった」と回答しました。

これは満足度ではなく、「分かりやすさ」に関する回答です。

10名全員が、業務活用の可能性を感じた

「生成AIを業務で活用できる可能性を感じた」という項目には、回答者10名全員が該当する回答をしました。

初心者向け研修の成果は、その場で高度なプロンプトを書けるようになることだけではありません。「自分の仕事にも使えるかもしれない」と具体的に考えられるようになることが、次の行動につながります。

特に参考になったのは、リスク、プロンプト、体験

参考になった内容として、情報漏えい・誤情報・著作権などのリスクを9名、プロンプトの基本を8名、ミニ体験・デモを6名が選びました。

この結果から、参加者は便利な機能だけでなく、安全に使うための判断基準を求めていたことが分かります。また、説明だけでなく、自分で試す時間にも価値を感じていただけました。

今後使ってみたい業務

今後、生成AIを使ってみたい業務として多く挙がったのは、通知文・案内文・メール作成が9名、議事録・会議メモの整理が8名、報告書・説明資料の作成が4名でした。

共通しているのは、日常的に発生し、文章を整えたり要点を整理したりする業務です。生成AIの導入効果を確かめるなら、このような頻度が高く、結果を人が確認しやすい仕事から始めるのが現実的です。

利用に対する不安も明確になった

一方で、AIの回答が正しいか判断できるかを9名、個人情報・内部情報の取り扱いを8名が不安として挙げました。

この不安は、生成AIに否定的だから生まれるものではありません。業務で責任を持って使おうとすれば、当然出てくる疑問です。

研修後に不安が見えることは、悪い結果ではありません。むしろ、会社として次に整えるべきルールや学習テーマが明確になったということです。

担当者様からいただいた研修後のご連絡

研修後、担当者様から、基礎から分かりやすく説明されたことで、生成AIの活用方法や注意点への理解を深めることができ、有意義な研修になったとのご連絡をいただきました。

さらに、研修終了後には社員の方から「応用研修も受けてみたい」という声が上がり、生成AIへの関心が高まる機会になったと伺いました。

基礎研修の目的は、受講者全員を一度に専門家にすることではありません。怖さや過度な期待を整理し、「安全に試してみたい」「自分の業務でも使えるか考えたい」という次の一歩を生むことです。その意味で、応用研修への関心が生まれたことは、基礎研修として大きな成果だったと感じています。

今回の研修を通して見えた、企業の生成AI導入で重要な五つのこと

1．最初から高度な活用を求めない

生成AIの活用事例を見ると、自動化、システム連携、データ分析など、目立つ成果に注目しがちです。しかし、初心者が多い職場では、まず安全なログイン、入力、質問、回答確認ができることが重要です。

小さな成功体験を積み重ねた方が、結果として活用が定着します。

2．業務に近い題材を使う

一般論だけでは、研修後に何をすればよいか分かりません。

メール、議事録、報告書、社内通知、チェックリストなど、自社で日常的に発生する業務を題材にすると、活用場面を想像しやすくなります。ただし、研修中は機密情報を含まない架空の例や匿名化した例を使うことが大切です。

3．リスク説明を後回しにしない

便利な使い方を紹介した後に、最後だけ注意事項を伝える構成では、リスクの重要性が薄れてしまいます。

入力してはいけない情報、誤情報の確認、著作権、最終責任を、活用方法と同じ重さで扱う必要があります。

4．受講後の行動を決める

研修を受けて終わりにすると、数日後には内容を忘れてしまいます。

受講者が「まず何に使うか」を一つ決める、推進担当者が質問を集める、試行期間を設ける、活用例を社内で共有するなど、研修後の行動まで設計すると定着しやすくなります。

5．アンケートで不安と要望を拾う

研修後アンケートは、満足度を確認するだけのものではありません。

どの業務で使いたいか、何が不安か、次に何を学びたいかを聞くことで、社内ルール、応用研修、業務別ワークショップなど、次の施策を決める材料になります。

企業の生成AI導入で起こりやすい失敗

ツールだけ導入して、使い方を現場任せにする

アカウントを配布すれば自然に活用が進むとは限りません。使う人と使わない人に分かれ、自己流の利用が増えます。目的、対象業務、基本ルール、相談先をセットで伝える必要があります。

利用を禁止しすぎる

リスクを恐れて全面禁止にすると、業務改善の機会を失うだけでなく、社員が会社に見えないところで個人的なツールを使う可能性もあります。禁止事項だけでなく、安全に使える範囲を示すことが重要です。

AIの回答をそのまま使う

自然な文章が出ると、正しい内容だと思い込みやすくなります。社外文書、数値、法令、技術仕様、契約に関係する内容は、必ず確認担当者と確認方法を決めます。

一度の研修で定着すると考える

基礎研修はスタート地点です。実務で使うと、「この情報を入力してよいか」「この用途ではどこまで任せられるか」など、新しい疑問が出ます。質問の共有、活用事例の蓄積、ルールの更新、必要に応じた応用研修が必要です。

効果を測らない

「便利になった気がする」だけでは、投資を続ける判断ができません。メール作成時間、議事録整理時間、文書の修正回数、利用者数など、対象業務に合った小さな指標を決め、導入前後で変化を確認します。

どのような企業に生成AI基礎研修が向いているか

生成AI基礎研修は、特に次のような企業に向いています。

• 社内で生成AIを使い始めたいが、何から始めるべきか分からない
• ChatGPTなどを使う社員が増え、情報漏えいが心配
• 社員によって知識や利用経験に差がある
• AIツールやAI連携システムの導入を予定している
• メール、議事録、報告書などの作成時間を短くしたい
• 社内ガイドラインを作る前に、現場の不安や利用意向を知りたい
• 管理職と現場で、生成AIに対する認識をそろえたい
• 操作説明だけでなく、自社業務に近い活用例を知りたい

特に、ツール導入の前後は研修を行う良いタイミングです。導入前なら、社員が安全な基礎知識を持った状態で利用を始められます。導入後なら、実際に出てきた疑問や課題をもとに内容を具体化できます。

企業向け生成AI研修を選ぶときの確認ポイント

生成AI研修を選ぶときは、講師がAIツールに詳しいかだけでなく、次の点を確認することをおすすめします。

初心者にも理解できる内容か

専門用語や高度な事例ばかりでは、初心者が取り残されます。参加者の経験を事前に確認し、基礎から段階的に進める構成かを確認します。

リスクと活用を両方扱うか

便利な機能の紹介だけでも、危険性の説明だけでも不十分です。情報管理、著作権、誤情報、確認責任と、実務での使い方を一緒に学べる内容が望ましいです。

実際に操作する時間があるか

デモを見るだけでなく、受講者が自分で入力し、回答を改善する時間があると理解が深まります。端末、アカウント、通信環境などの事前準備も確認します。

自社の業種・職種に合わせられるか

営業、設計、施工管理、総務では、使える場面もリスクも異なります。事前ヒアリングを行い、参加者の業務に近い例へ調整できるかが重要です。

研修後の次の一歩が明確か

アンケート、質問対応、活用テーマの整理、ガイドライン作成、応用研修など、研修後の選択肢があると、学びを業務へつなげやすくなります。

よくある質問

Q．生成AIを使ったことがない社員でも参加できますか？

はい。初心者向けの生成AI基礎研修では、生成AIとは何か、何ができるか、入力方法、回答の確認方法から始められます。参加者の経験差が大きい場合は、事前アンケートやヒアリングをもとに内容を調整することが重要です。

Q．ChatGPT研修と生成AI研修は何が違いますか？

ChatGPT研修は、ChatGPTの操作や機能を中心に扱う研修です。生成AI研修は、ChatGPTに加えてClaudeやGeminiなどの選択肢、生成AI共通のリスク、プロンプト、業務活用、社内ルールまで広く扱うことができます。目的に応じて、特定ツールに絞るか、複数ツールを比較するかを決めます。

Q．60分や90分でも効果はありますか？

基礎理解と最初の体験が目的であれば、60分から90分でも実施できます。ただし、扱う内容を詰め込みすぎると、理解や体験の時間が不足します。リスク、基本操作、プロンプト、業務活用、質疑応答のうち、会社が優先したい項目を明確にする必要があります。

Q．研修では会社の実際の資料を使いますか？

初回の基礎研修では、機密情報を含まない一般的な例や架空の資料でも十分に学べます。実際の資料を使う場合は、匿名化、利用環境、契約条件、社内ルールを確認したうえで行う必要があります。

Q．生成AIの社内ガイドラインがなくても研修できますか？

研修は可能です。ただし、ガイドラインがない場合でも、少なくとも入力してはいけない情報、AI回答の確認、社外公開前のチェック、問題が起きたときの相談先は決めることをおすすめします。研修を通して現場の不安を集め、その後のガイドライン作成につなげる方法もあります。

Q．どの生成AIツールを選べばよいですか？

一律の正解はありません。業務目的、セキュリティ、管理機能、既存サービスとの連携、費用、操作性を比較して選びます。サービス内容は変わるため、導入時点の公式情報と契約条件を確認することが必要です。

Q．対面研修とオンライン研修はどちらがよいですか？

初心者が多く、操作につまずいたときの支援を重視する場合は、対面研修が向いています。複数拠点から参加する場合や移動負担を減らしたい場合は、オンライン研修が適しています。どちらの場合も、受講者が実際に操作する時間を確保することが重要です。

Q．研修後は何から始めればよいですか？

まず、機密性が低く、結果を人が確認しやすい業務を一つ選びます。たとえば、社内向け案内文の下書き、公開済み文章の要約、架空の条件を使ったメール練習などです。試した内容、かかった時間、修正点、不安だった点を共有し、次の対象業務とルールを決めます。

まとめ：生成AI研修は、安心して業務活用を始めるための土台づくり

札幌市内の建築資材関連企業様で実施した今回の生成AI基礎研修では、生成AIの基本、ChatGPT・Claude・Geminiの違い、情報漏えい・著作権・誤情報への対策、プロンプト、業務活用例、体験・ワークを扱いました。

研修後アンケートでは、回答者10名のうち9名が内容を分かりやすかったと回答し、10名全員が生成AIを業務で活用できる可能性を感じたと回答しました。今後使ってみたい業務として、メールや案内文の作成、議事録や会議メモの整理が多く挙がった一方、回答の正確性や個人情報・内部情報の取り扱いへの不安も明確になりました。

生成AI活用で重要なのは、ツールを導入することだけではありません。社員が安全な使い方を理解し、自分の業務で使える場面を見つけ、出力を確認しながら小さく試せる状態をつくることです。

企業によって、業務内容、社員の経験、利用予定のツール、必要なルールは異なります。そのため、研修も一般的な機能説明だけで終わらせず、事前ヒアリングをもとに内容を調整する必要があります。

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• 研修の目的と、対象となる社員の生成AI利用状況
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