生成AI研修が定着しない理由と対策｜中小企業で業務改善につなげる研修設計

はじめに：生成AIを「使える」だけでは、仕事は変わらない

ここ数年で生成AIが世間に広まり、私生活でも使う人が増えてきたように感じます。

先日、知人から職場の後輩社員について、こんな話を聞きました。

普段の言葉遣いや仕事でのやり取りを知っているからこそ、いつもとは違う文章に違和感を覚えたそうです。

生成AIを使えば、文章をきれいにまとめてくれますし、返信を考える時間も短縮できます。

とても便利ですし、私自身も今書いている記事が書き終わった後はAIに確認してもらいます。

しかし、普段の言葉遣いとかけ離れた文章をそのまま送ってしまうと、相手に違和感を与えてしまうこともあります。

場合によっては、失礼な印象を与えてしまうかもしれません。

この話を聞いて、私自身も思うところがあり、知人とは生成AIの使い方について話が盛り上がりました。

もちろん、生成AIを使うこと自体が悪いわけではありません。

大切なのは、生成AIが作った文章をそのまま使うのではなく、相手や状況に合っているかを自分で判断し、必要に応じて修正することです。

生成AIを使うことと、生成AIを適切に使いこなすことは、同じではありません。

そして、これは企業の生成AI研修にも通じる話だと思います。

最近では、ちょっとした相談や困りごとの解決、今日の晩ご飯のレシピなど、日常生活のさまざまな場面で生成AIを使う人がいます。

一方で、私の周りでは、ChatGPTの存在を知っていても、仕事でどう活用すればよいのか分からないという経営者や管理職の方もいます。

実際に、画像加工などには使っていても、文章の作成や要約、情報の整理といった業務への活用までは進んでいないケースもあります。

つまり、社員が個人で生成AIを便利に使っていることと、会社として業務改善につなげることは別の話なのです。

社員が生成AIを使えるようになっても、会社として利用ルールや業務での活用方法が決まっていなければ、研修で学んだことを日々の仕事に結びつけるのは難しくなります。

それだけでなく、社員がそれぞれの判断で生成AIを利用すると、先ほどのエピソードのように、取引先とのやり取りで思わぬ問題につながる可能性もあります。

だからこそ、生成AI研修では、単に操作方法を教えるだけでなく、「どの業務で、どのように使い、何を人が確認するのか」まで考えることが大切だと思います。

この記事では、実際にあった問い合わせを参考に、従業員約50名の建設会社を想定し、工事日報や議事録の作成を題材に、中小企業が生成AI研修を業務改善につなげるための考え方と、具体的な設計方法を紹介します。

なぜ生成AI研修は「使われない」まま終わるのか

生成AI研修が現場に定着しないのは、受講者のやる気やITスキルだけが原因なのでしょうか。

私自身、身近な人との会話を通じて、生成AIの便利さを知っていても、実際の仕事には取り入れられていないケースがあると感じています。

知人からも、仕事を効率化できるツールを上司に提案したものの、導入が進まないという話を聞きました。

この経験から、私は経営者や管理職が新しいツールの価値を理解し、自ら仕事で使ってみることが重要だと考えています。

実際に、株式会社イー・コミュニケーションズが2026年6月に実施した調査があります。

その調査では、生成AI研修が期待した成果を発揮できていないと感じる大企業の研修担当者37人のうち

と回答しています。

実際に、2026年に産業能率大学などが企業320社を対象に行った調査では、59.4％が「管理職の育成に課題が大きい」と回答しています。

こうした調査結果からも、生成AIの操作方法を教えるだけでなく、経営者や管理職自身が便利さを実感し、実際の業務でどう活用するかを考えることが重要だと思います。

経営者・管理職がAIの使い道を具体的に描けていない

生成AIを仕事に取り入れるには、社員が使い方を覚えるだけでなく、経営者や管理職が「どの業務で、どのように活用できるか」を考えることが大切です。

しかし、経営者や管理職が、社員と同じ業務を日々行っているとは限りません。

そのため、どれだけ社員が便利だと感じるツールがあっても、その価値が経営者や管理職には伝わりにくい場合があります。

私は、生成AI研修では単に便利な機能を紹介するのではなく、どの業務の負担を減らし、その結果、会社にどのような利益をもたらすのかまで考える必要があると思っています。

ここでは、現場と経営者の認識の違い、時間短縮を利益につなげる考え方、そして社員から活用を提案する方法について説明します。

① 便利さを感じる人と導入を決める人が違う

以前、知人からこんな話を聞きました。

実は、私自身にも似たような経験があります。

以前、会社員として働いていたとき、売上の増加につながるのではないかと考えた改善案を上司に提案したことがありました。

しかし、その提案が実行されることはありませんでした。

当時は、上司にとって新しい仕事が増えることが負担だったのかもしれないと感じましたが、実際の理由は分かりません。

ただ、提案そのものが社長の耳にまで届いていなかったのではないか、という思いは今でもあります。

もちろん、現場からの提案をすべて採用することが正しいわけではありません。

費用や人員、会社の方針など、さまざまな事情があるからです。

それでも、現場で働く社員が「この方法なら仕事を改善できる」と考えていても、意思決定をする人にその価値が伝わらなければ、改善にはつながりません。

私は、生成AIの導入にも同じ問題があるのではないかと考えています。

実際に、中小機構が2026年3月に公表した調査では、中小企業の83.3％が、AIの成功事例や活用事例について十分な情報を得られていないと回答しています。

AIの存在は知っていても、自社の仕事にどう活用できるのか、具体的なイメージを持てていない企業もあると考えられます。

だからこそ、生成AI研修では操作方法を教えるだけでなく、社員が感じている業務上の課題と、経営者や管理職が判断する導入効果を結びつけることが重要だと思います。

②時間短縮を会社の利益につなげる視点が必要

例えば、建設会社で工事日報の作成に毎日20分かかっていたとします。

生成AIを活用することで、その時間を10分に短縮できたとしたらどうでしょうか？

社員にとっては、毎日10分の作業負担が減ることになります。

もちろん、負担が減ること自体にも大きな意味がありますが、経営者には、もう一歩先まで考えてほしいと思うことがあります。

それは、

ということです。

例えば、これまで書類作成に使っていた時間を、次の工事の準備や顧客対応、現場の確認などに充てられるかもしれません。

それによって、残業時間を減らしながら、これまでと同じ人数でより多くの仕事に対応できる可能性があります。

ただし、時間が短縮できれば必ず利益が増えるわけではありません。
受注状況や業務内容によっても結果は変わります。

大切なのは、単に仕事量を増やすのではなく、限られた勤務時間のなかで、より価値の高い仕事に時間を使えるようにすることです。

そうして会社の利益が増えれば、社員への還元にもつなげやすくなります。

私は、社員の負担軽減と会社の利益向上を両立させることが、経営者に考えてほしい生成AI活用の目的だと思っています。

③経営者が動かない場合は、現場から提案する

理想を言えば、経営者が業務全体を把握し、改善できる部分を見つけ、社員や管理職の意見を聞きながら導入を進めることが望ましいと思います。

しかし、実際には経営者がすべての業務を細かく把握することは難しく、新しいツールの導入に積極的ではない場合もあるでしょう。

そのような会社では、現場で働く社員から改善を提案することも一つの方法です。

例えば、工事日報の作成に時間がかかっているのであれば、情報の取り扱いに注意したうえで、架空の現場メモを使って生成AIによる下書きを試してみる。

その結果をもとに、

と具体的に説明します。

単に「便利なAIがあります」と伝えるよりも、何の仕事が、どのように変わるのかを見せる方が、管理職も導入を判断しやすくなるはずです。

さらに、提案が上司のところで止まらないよう、あなたの会社では、誰が導入を判断するのか、どのような情報が必要なのかまで確認しておくことも重要です。

もちろん、社員の提案だけで導入が決まるわけではありません。

会社として使ってよいサービスや情報の取り扱い、費用、運用方法については、経営者や管理職が責任を持って判断する必要があります。

生成AI研修でも、こうした現場の課題と経営者の判断を結びつけることが大切ではないでしょうか。

研修で学んだことを、実際の仕事で使う機会がない

生成AI研修では、基本操作やプロンプトの書き方だけでなく、実際の業務を題材にした演習を取り入れているものもあります。

しかし、研修中に生成AIを使えるようになったとしても、その後の業務で継続して使われるのかと言えば、実はそうではありません。

実際に、生成AI研修の成果が業務に生かされていないと感じる大企業の研修担当者41人のうち、48.8％が「受講後に業務で実践する機会がない」と回答している調査もあります。

つまり、生成AI研修では「何を教えるか」だけで足りません。

研修後に何を実践してもらい、その結果、仕事がどう変わるのか

ここまで考えることが大切だと私は思います。

ここでは、プロンプトの学習に対する考え方、研修後に実践する機会のつくり方、そして研修成果の確認方法について説明します。

①プロンプトの書き方を覚えるだけでは、仕事は変わらない

生成AI研修というと、ChatGPTの基本操作やプロンプトの書き方を学ぶことを想像する人が多いと思います。

もちろん、生成AIを初めて使う人にとっては、基本的な操作方法を学ぶことにも意味があると思います。

しかし、私はプロンプトの書き方を覚えることに、研修時間の多くを使う必要があるのか疑問を感じています。

というのも、私自身、ChatGPTの使い方やプロンプトの書き方を特別に調べて学んだことはありません。

分からないことがあればChatGPTに質問し、思ったような回答が得られなければ、追加で説明したり、修正をお願いしたりします。

また、適切なプロンプトが分からなければ、ChatGPT自身に考えてもらうこともできます。

例えば、次のように質問するだけでも、プロンプトを作るための手助けをしてくれます。

このように相談すれば、専門的なプロンプトの書き方を知らなくても、AIとやり取りしながら指示文を作れます。

ただし、AIが提案した内容を、そのまま正しいと判断しないことも重要です。

なぜなら、生成AIは学習した膨大な情報のパターンをもとに回答を生成するため、事実とは異なる内容を、もっともらしく説明してしまう場合があるからです。
※これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象で、OpenAIも公式に注意を呼びかけています。

また、Web上の情報を検索して回答する場合でも、調査対象や数字の条件を読み違えたり、複数の情報を混同したりする可能性があります。

例えば、

調査対象となった37人のうち48.6％が回答した

という結果を、

企業全体の48.6％が回答した

と説明すれば、数字は同じでも意味が変わってしまいますよね。

そのため、仕事の目的や条件を正しく伝えるだけでなく、重要な情報については元の資料や信頼できる情報源を確認する必要があります。

私は、生成AIを使いこなすとは、単に上手な指示を出すことではなく、AIが提案した内容を自分で判断し、必要に応じて修正できることだと考えています。

私自身、ChatGPTを使うときは、

と、ある程度疑いながら利用するようにしています。

少しでも疑問や違和感を覚えたら、根拠となる資料や出典を提示してもらい、実際にその資料を確認して、回答内容と照らし合わせるようにしています。

もちろん、すべての回答を細かく調べているわけではありません。
しかし、仕事で使う情報や数字など、正確性が求められる内容については、できる限り根拠を確認することが大切だと考えています。

私は、生成AIを使いこなすとは、単に上手な指示を出すことではなく、AIが提案した内容を自分で判断し、必要に応じて修正できることだと考えています。

だからこそ、プロンプトの書き方を覚えることだけに時間をかけるよりも、AIを使って自分の仕事をどう改善できるのかを考え、実践することが重要だと思っています。

②研修後に実務で試す「最初の1回」を決める

研修で生成AIの便利さを体験したとしても、日常業務に戻ると、これまでと同じ方法で仕事を進めてしまうこともあると思います。

特に、忙しい職場では、新しい方法を試す時間を確保すること自体が難しいものです。

そのため、私は研修が終わってからAIの使い道を考えるのではなく、研修中に「最初にどの仕事で使うのか」を決めておくことが大切だと考えています。

例：AIを使用して工事日報の作成を行う

例えば、建設会社の施工管理担当者であれば、工事日報の作成を題材にする方法があります。

研修では、AIを使用して下記の②つを体験してもらいます。

そして研修後は、『会社が許可したAIサービスと情報の取り扱いルールの範囲内』で、日報作成の一部を実際に試してみます。

ここで重要なのは、「機会があれば使ってください」で終わらせないこと。

例えば、「研修後1週間以内に、日報の下書き作成で一度試してみる」と具体的に決めておけば、次に何をするかが明確になります。

もちろん、日報の内容には正確性が求められます。

AIが作成した文章をそのまま提出するのではなく、元の記録と照らし合わせて確認する必要があります。

また、実際に使ってみて、従来の方法より手間が増えるのであれば、その原因を考えることも大切です。

研修後の実践は、単に使う回数を増やすためではありません。

本当に仕事を改善できる方法なのか、実際に確かめるための機会でもあるのです。

③研修のゴールは「理解した」ではなく「仕事が変わった」にする

では、生成AI研修で最も大切なことはなんでしょうか？

それは、ただAIの使い方を理解することでも、仕事を楽にすることでもありません。

生成AI研修で私が最も大切だと考えているのは、研修後に受講者の行動や仕事の成果が変わることです。

例えば、「ChatGPTの基本操作を理解する」という目標では、操作方法を覚えた時点で研修の目的を達成したことになります。

しかし、企業が時間や費用をかけて研修を実施するのは、単に知識を増やしてもらうためではないはずです。

学んだことを実際の仕事に生かし、業務の負担軽減や生産性の向上につなげることが重要だと考えています。

例えば、工事日報の作成を題材にした研修なら、次のように段階を分けて目標を設定できます。

ここで注意したいのは、生成AIを使った回数が増えたからといって、必ずしも仕事の成果が改善したとは限らないことです。

生成AIを使えば、書類の下書きを短時間で作れる場合があります。
しかし、必ず作業時間が短くなるとは限りません。

例えば、AIが作成した日報に事実と異なる内容が含まれていれば、元の記録と照らし合わせて修正する必要があります。

また、AIに入力する情報の整理や、生成された文章の確認にも時間がかかります。

もともと短時間で作成できていた書類であれば、AIを使う工程が増えることで、かえって時間がかかる場合も考えられます。

だからこそ、AIが文章を生成する時間だけでなく、情報の入力から確認・修正までを含めた作業全体の時間で効果を判断することが大切です。

研修前後で作業時間や間違いの発生状況などを比較し、本当に業務が改善したのかを確認する必要があります。

もちろん、仕事の成果には研修以外の要因も影響するため、変化のすべてを研修の効果と判断することはできません。

それでも、研修を受けたかどうかだけで評価するより、実際の仕事にどのような変化があったのかを確認する方が、次の改善にもつなげやすいはずです。

私は、研修は実施することが目的ではなく、受講者の行動を変え、その先の業務改善につなげるための手段だと考えています。

生成AI研修でも、最初からその成果を見据えて設計することが大切ではないでしょうか。

AIの出力を判断し、安心して使うための仕組みがない

生成AIを仕事で活用するには、操作方法を覚えるだけでなく、出力された内容を適切に判断し、安全に使うためのルールも必要です。

例えば、生成AIが作成した文章は、内容が正しくても、相手や状況によっては適切ではない場合があります。

また、業務で利用する場合には、取引先の情報や社内の機密情報など、AIに入力してはいけない情報にも注意しなければなりません。

実際に、情報処理推進機構（IPA）が2026年4月に公開した資料でも、

と呼びかけられています。

私は、生成AI研修では便利な使い方を教えるだけでなく、「何をAIに任せ、何を人が確認するのか」を理解してもらうことが大切だと考えています。

ここでは、AIが作った文章の確認方法、情報漏えいを防ぐためのルール、そして実際の業務での役割分担について説明します。

①AIが作った文章は、相手や状況に合っているか確認する

記事の冒頭でも紹介しましたが、知人から、後輩社員が生成AIを使って作ったと思われる返信について、注意したという話を聞きました。

普段の言葉遣いや仕事でのやり取りを知っているからこそ、いつもとは違う文章に違和感を覚えたそうです。

もちろん、生成AIを使って文章を作ること自体が悪いわけではありません。

私自身も、文章を考えたり、言い回しを修正したりするときに生成AIを活用しています。

ただ、生成AIは、文章を受け取る相手との関係性や、これまでのやり取りをすべて理解しているわけではありません。

例えば、普段から親しくやり取りしている上司に対して、必要以上に堅苦しい文章を送ってしまうと、違和感を与えることもあるでしょう。

反対に、取引先への重要な連絡で、状況に合わない軽い表現を使ってしまう可能性もあります。

つまり、

文章として正しいことと、相手にとって適切な文章であることは、必ずしも同じではない。

ということです。

そのため、生成AIが作った文章をそのまま送るのではなく、相手との関係性や伝えたい内容に合っているかを確認することが大切です。

これは、社内の連絡だけでなく、取引先へのメールや報告書などにも共通する考え方だと思います。

生成AI研修でも、文章を作成するところで終わらず、作成した文章を自分で確認し、必要に応じて修正する練習を取り入れたいところです。

②会社として、AIに入力してよい情報を明確にする

生成AIを仕事で使う場合、もう一つ気をつけなければならないのが情報の取り扱いです。

例えば、建設会社の施工管理担当者が、工事日報や議事録を作成するとします。

書類には、

など、社外に公開すべきではない情報が含まれている場合があります。

こうした情報を、利用条件を確認しないまま外部のAIサービスに入力することにはリスクがあります。

だからこそ、社員がそれぞれの判断で利用するのではなく、会社として使ってよいサービスや入力する情報の範囲を決めておく必要があります。

例えば、現場名を「A現場」、取引先名を「B社」に置き換える方法も考えられます。

ただし、名前を置き換えただけでは、ほかの情報から現場や取引先が特定される可能性もあるため、必ず安全になるわけではありません。

大切なのは、社員が安心して生成AIを使えるように、会社が利用条件を確認し、判断基準を明確にすることです。

生成AI研修でも、単に「個人情報を入力しないようにしましょう」と伝えるだけでなく、実際の業務を想定して、どの情報を入力できるのかを確認する時間が必要だと考えています。

③ AIに任せる作業と、人が確認する作業を分ける

先ほども伝えましたが、生成AIを仕事で使う際は、すべてをAIに任せるのではなく、人が確認する部分を明確にしておくことも重要です。

例えば、建設会社の工事日報であれば、

これらの作業は、生成AIを活用できる部分です。

しかし、作業人数や作業内容、進捗状況などが事実と一致しているかどうかは、元の記録をもとに確認する必要があります。

特に、安全や品質に関わる内容では、文章が自然だからといって正しいと判断することはできません。

また、生成AIを利用したからといって、会社で従来から行っている確認や承認の手順をなくしてよいわけではありません。

すでに上司が日報を確認する仕組みがあるのであれば、その流れのなかでAIが作成した内容も確認すればよいでしょう。

私は、生成AI研修では「AIに何ができるか」を学ぶことと同じくらい、「AIに何を任せてはいけないか」を理解することも大切だと考えています。

そのため、研修で日報の下書きを作成する場合も、文章を完成させるだけでなく、元のメモと照らし合わせて間違いがないか確認するところまで体験してもらいます。

生成AIは、仕事を効率化するための便利な道具です。

しかし、最終的に仕事の内容を判断し、責任を持つのは人です。

AIに任せられる作業は任せ、人が判断すべき部分は人が確認する。

こうした役割分担を明確にすることが、安心して生成AIを業務に取り入れるための第一歩になるのではないでしょうか。

生成AI研修を始める前に、経営者・管理職・社員の役割を整理する

生成AI研修を業務改善につなげるには、研修を受ける社員だけでなく、経営者や管理職、研修担当者がそれぞれの役割を理解しておくことが大切です。

しかし、こんなことを言うと、

と感じる経営者や管理職の方は多いと思います。

しかし、上層部の人たちが理解しておかなければいけないのには理由があります。

なぜなら、生成AIを使って仕事を効率化できたとしても、その時間をどう生かすのか、どの業務に取り入れるのかによって、会社が得られる成果は変わるからです。

例えば、社員が生成AIを活用して日報の作成時間を短縮できたとします。

しかし、経営者がその成果を把握していなければ、別の業務への活用や、会社全体の生産性向上につながる機会を逃してしまうかもしれません。

反対に、経営者が生成AIの導入を積極的に進めても、現場の仕事内容を十分に理解しないまま活用方法を決めてしまえば、社員に余計な負担をかける可能性もあります。

私は、経営者が目的を考え、現場の意見を取り入れながら、管理職と研修担当者が具体的な行動につなげることが理想だと考えています。

ここでは、それぞれの立場で何を考え、どのように研修に関わるべきなのかを整理します。

①経営者はAI導入の目的と、会社が目指す成果を考える

経営者が最初に考えるべきなのは、「どのAIを導入するか」ではなく、「会社のどのような課題を解決したいのか」だと思います。

例えば、建設会社であれば、施工管理担当者が書類作成に時間を取られ、残業が増えているという課題があるかもしれません。

その場合、生成AIを使う目的は、単に日報を早く書けるようにすることではありません。

書類作成の負担を減らし、残業時間を削減しながら、現場管理や次の工事の準備など、より重要な業務に時間を使えるようにすることです。

もちろん、時間を短縮できれば必ず利益が増えるわけではありません。

しかし、限られた勤務時間のなかで対応できる仕事が増えれば、会社の生産性や利益の向上につながる可能性があります。

そして、会社の利益が増えれば、給与や賞与など、社員への還元も考えやすくなるでしょう。

私は、経営者が生成AIの操作をすべて覚える必要はないと思っています。

大切なのは、AIを使うことで会社の何を変えたいのかを明確にし、その効果を判断することです。

また、現場で働く社員から改善案が出てきたときに、最初から否定するのではなく、実際に試す価値があるのかを検討する姿勢も必要だと考えています。

②管理職は現場の課題を把握し、社員が実践できる機会をつくる

経営者が会社全体の目的を考える一方で、管理職には現場の課題を具体的に把握する役割があります。

例えば、工事日報の作成に時間がかかっているとしても、その原因は会社によって異なります。

現場メモを文章にまとめる作業に時間がかかっているのか。

複数の資料から情報を探すことに時間がかかっているのか。

あるいは、作成した書類の修正が多いのか。

原因によって、生成AIが役立つ部分も変わってきます。

そのため、管理職には社員の意見を聞き、どの作業に負担がかかっているのかを整理してもらいたいところです。

また、研修後に学んだことを試す機会をつくることも重要です。

例えば、研修で工事日報の下書き作成を学んだのであれば、翌週の業務で一度試してもらい、使いやすかった点や困った点を確認する方法があります。

ここで大切なのは、AIを使うこと自体を強制しないことです。

従来の方法より時間がかかるのであれば、その原因を調べ、使い方を改善するか、別の業務への活用を考えればよいと思います。

社員が新しい方法を試し、その結果を次の改善につなげられる環境をつくること。

これが管理職に求められる役割の一つではないでしょうか。

③社員と研修担当者は、実際の業務をもとに改善方法を考える

生成AIの活用方法は、経営者や管理職だけで考えるものではありません。

実際に仕事を行っている社員だからこそ、日々の業務で感じている不便さや、改善できそうな作業に気づくこともあるでしょう。

例えば、

など、繰り返し作成している書類は、業務を見直すきっかけになります。

ただし、社員が便利だと思った方法を、そのまま会社全体に導入すればよいわけではありません。

実際の作業時間や確認の手間などを比べ、本当に改善につながるのかを確かめることが大切です。

そこで、研修担当者の役割が重要になります。

研修担当者には、経営者が考える目的と、社員が抱える課題を整理し、研修で何をできるようにするのかを具体的にしてもらいたいと思います。

例えば、「生成AIを理解する」という曖昧な目標ではなく、「工事日報の下書きを生成AIで作り、自分で確認・修正できる」という目標にします。

さらに、研修後に実際の業務で試し、その結果を管理職や経営者と共有するところまで計画しておきます。

私は、研修担当者の仕事は、研修を実施することだけではなく、学んだ内容が現場の行動につながるように設計することだと考えています。

経営者が目的を考え、管理職が実践を支え、社員が実際に使い、研修担当者がその流れをつなぐ。

こうした役割分担ができれば、生成AI研修を単なる学習の機会ではなく、会社の業務改善につなげやすくなるはずです。

生成AI研修を業務改善につなげる設計の5ステップ

生成AI研修を業務改善につなげるには、研修内容を考える前に、どの仕事を改善し、どのような成果を目指すのかを明確にすることが大切です。

例えば、建設会社で工事日報の作成時間を減らしたい場合、いきなりChatGPTの操作方法を教えるよりも、まず現在の作業にどれくらい時間がかかっているのかを把握する必要があります。

そして、生成AIを使うことで本当に作業が楽になるのか、確認や修正の手間が増えないかを確かめなければなりません。

私は、研修の内容から考えるのではなく、改善したい仕事から逆算して研修を設計することが重要だと考えています。

ここでは、従業員約50名の建設会社を想定し、生成AI研修を企画する際の5つのステップを紹介します。

ステップ①：現場の仕事を調べ、改善する業務を一つに絞る

最初に行いたいのが、社員が普段どのような仕事に時間を使っているのかを把握することです。

例えば、建設会社の施工管理担当者であれば、

など、さまざまな書類を作成しています。

ただし、すべての書類作成に生成AIが向いているとは限りません。

すでに専用ソフトで効率よく作成できている書類もあれば、入力や確認にかえって時間がかかる書類もあるでしょう。

そのため、まずは現場の社員に話を聞き、どの作業に負担を感じているのかを整理します。

例えば、工事日報であれば、次のようなことを確認します。

こうした情報をもとに、生成AIで改善できそうな業務を選びます。

最初から複数の業務を対象にするより、まずは一つの仕事で効果を確認する方法がおすすめです。

例えば、工事日報の文章をまとめる作業が負担になっているのであれば、現場メモから日報の下書きを作成する方法を試してみます。

ただし、工事日報には安全や品質に関わる情報も含まれるため、最初に扱う書類は、情報の取り扱いや確認のしやすさも踏まえて選ぶことが大切です。

生成AIを使うことを先に決めるのではなく、改善したい仕事を見つけ、その解決方法の一つとして生成AIを検討する。

この順番を意識したいところです。

ステップ②：研修後に何が変われば成功なのかを決める

改善する業務を選んだら、次は研修のゴールを決めます。

ここで重要なのは、

といった曖昧な目標で終わらせないことです。

例えば、工事日報の作成時間を短縮したいのであれば、研修前に現在の作成時間を記録しておきます。

そのうえで、研修後に生成AIを活用した場合、作成時間がどう変化するのかを比較します。

ただし、単に作成時間が短くなればよいわけではありません。

日報の内容に間違いが増えてしまえば、確認や修正に余計な時間がかかる可能性があります。

そのため、作成時間だけでなく、書類の正確性や修正の手間も確認する必要があります。

また、経営者には、短縮できた時間をどう生かすのかまで考えてほしいと思います。

例えば、日報の作成時間が減った分、現場の確認や翌日の作業準備に時間を使えるようになれば、社員の負担を減らしながら業務を進めやすくなるかもしれません。

私は、社員の負担軽減だけでなく、残業削減や生産性の向上につながっているかまで考えることが、企業の研修では重要だと思っています。

もちろん、研修後すぐに利益の増加まで確認できるとは限りません。

まずは作業時間や仕事の進め方がどう変化したのかを確認し、その成果をもとに次の改善を考えていくことが大切です。

ステップ③：研修前に利用するAIと情報の取り扱いを確認する

研修で扱う業務と目標が決まったら、実際に使うAIサービスや情報の取り扱いを確認します。

前の章でも説明しましたが、生成AIには個人情報や社内の機密情報を無断で入力しないよう注意が必要です。

例えば、工事日報を使った研修では、現場名や作業員の氏名、発注者の情報などが含まれる場合があります。

そのため、研修では架空の情報や、会社が利用を認めたデータを使う方法が考えられます。

また、研修後に実際の業務で活用するのであれば、会社として利用を認めたAIサービスを用意しておくことも大切です。

こうした状態を避けるためにも、研修担当者は経営者や管理職と事前に利用条件を確認しておきたいところです。

なお、生成AIの利用規約や情報の取り扱いについては、IPAが公開している「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」も参考になります。

ステップ④：実際の仕事を想定し、確認・修正まで体験する

研修の題材は、受講者が普段行っている業務に近いものを選びます。

例えば、工事日報の作成であれば、架空の現場メモを用意し、生成AIで日報の下書きを作成する演習が考えられます。

ここで、最初から複雑なプロンプトを考えてもらう必要はないと思っています。

あらかじめ指示文を用意してもよいですし、ChatGPTに相談しながら、日報作成に適したプロンプトを考えてもらってもよいでしょう。

大切なのは、上手な指示文を書くことよりも、実際に仕事を進められるようになることです。

そして、生成AIが文章を作成したところで演習を終わらせないようにします。

作業人数や作業内容、進捗状況などが元の記録と一致しているか、受講者自身に確認してもらいます。

もし間違いがあれば、どの部分が違うのかを確認し、修正するところまで体験します。

私は、生成AI研修では便利さだけでなく、AIが間違える可能性を理解し、その内容を自分で判断できるようになることも大切だと考えています。

また、受講者によって生成AIの使用経験に差がある場合は、操作に慣れている社員と、業務経験の豊富な社員が協力して演習する方法も考えられます。

操作に慣れている人が入力を手伝い、経験の豊富な人が日報の内容を確認する。

こうした進め方であれば、それぞれの得意な部分を生かしながら学べる可能性があります。

ステップ⑤：研修後の実践と成果確認まで計画しておく

最後に、研修後の実践と成果確認の方法を決めます。

私は、このステップが特に重要だと考えています。

なぜなら、研修当日に生成AIを使えるようになっても、その後の仕事で使わなければ、業務改善につながったとは言えないからです。

例えば、研修後1週間以内に、実際の業務で生成AIを一度使ってみる機会を設けます。

そのうえで、使いやすかった点や困った点を管理職と共有します。

さらに、30日後には、研修前と比べて仕事がどう変わったのかを確認します。

具体的には、日報の作成時間、修正の手間、実際に使った頻度などを確認する方法があります。

ただし、30日という期間は、あくまで今回の研修設計で設定する一例です。すべての企業で30日後に効果が出るという意味ではありません。

また、生成AIを使わなかった社員がいた場合も、本人のやる気だけを原因にしないことが大切です。

実際の仕事では使いにくかったのか、確認作業に時間がかかったのか、そもそも生成AIを使う必要がなかったのか。

理由によって、改善すべき内容は変わります。

ここで重要なのは、生成AIの利用回数を増やすこと自体を目的にしないことです。

従来の方法より仕事が改善されたのか。社員の負担は減ったのか。会社の生産性向上につながる可能性があるのか。

こうした結果を確認し、必要に応じて研修内容や活用する業務を見直していきます。

私は、生成AI研修は一度実施して終わりではなく、実際に使った結果をもとに改善を重ねることが大切だと思っています。

そして、一つの業務で効果が確認できれば、次は議事録や報告書など、別の業務への活用を検討することもできます。

最初からすべての業務を変えようとするのではなく、小さく試し、成果を確認しながら広げていく。

それが、中小企業でも無理なく生成AIの活用を進めるための一つの方法ではないでしょうか。

生成AI研修のプログラム例｜60分×2回＋30日後フォロー

ここまで、生成AI研修を業務改善につなげるための考え方や設計方法を説明してきました。

しかし、実際に研修を企画する担当者にとっては、

という疑問もあるのではないでしょうか。

特に中小企業では、日々の業務が忙しく、社員を長時間研修に参加させることが難しい場合もあります。

そこで、今回は従業員約50名の建設会社を想定し、60分の研修を2回実施し、30日後に30分のフォローを行うプログラムを考えてみました。

研修とフォローを合わせた時間は150分です。

ただし、研修の間に実際の業務で生成AIを試す時間も必要になります。

私は、研修を一度に長時間実施するよりも、学んだことを仕事で試し、その結果を次の研修で振り返る方法がよいと考えています。

今回のプログラムでは、工事日報の下書き作成を題材に、次のような流れで進めます。

①研修前の準備：改善したい仕事と利用ルールを確認する

研修を始める前に、経営者や管理職、研修担当者で、何を改善したいのかを整理しておきます。

例えば、工事日報の作成時間を短縮することが目的であれば、施工管理担当者に現在の作業時間を確認します。

できれば複数日分の作成時間を記録し、普段どれくらい時間がかかっているのかを把握しておくとよいでしょう。

また、工事日報の作成方法も確認します。

現場で手書きしたメモをもとに文章を作っているのか、専用ソフトに入力しているのかによって、生成AIの活用方法は変わります。

そのうえで、研修で利用するAIサービスや、入力してよい情報の範囲を会社として確認しておきます。

研修に使用する現場メモは、架空の情報を使って作成する方法が安全です。

ここで準備しておきたいのは、次のようなものです。

研修当日に操作できない社員が出ないよう、アカウントや端末などの確認も済ませておきたいところです。

②1回目の研修（60分）：工事日報の下書きを作成する

1回目の研修では、生成AIの基本的な使い方を確認し、工事日報の下書きを自分で作成できる状態を目指します。

時間	研修内容
5分	研修の目的と、会社として期待する成果を説明する
10分	AIの基本操作と情報入力の注意点を確認する
10分	講師が現場メモから日報の下書きを作る様子を見せる
25分	受講者が実際に日報を作成し、内容を確認・修正する
5分	作成した日報の間違いや改善点を共有する
5分	研修後に実務で試す内容を決める

最初の5分では、できれば経営者や管理職から研修の目的を説明してもらいたいと思います。

なぜ生成AIを学ぶのか。

どの仕事を改善したいのか。

そして、作業時間が短縮できたら、その時間をどのように生かしたいのか。

こうした目的を共有することで、受講者も研修と普段の仕事のつながりを理解しやすくなるはずです。

また、基本操作の説明は、必要な内容に絞ります。

すでにChatGPTを使っている社員が多ければ、基本操作の時間を短縮し、日報作成の演習に時間を充ててもよいでしょう。

ここで重要なのは、講師が便利な使い方を見せるだけでなく、受講者自身が実際に操作する時間を確保することです。

さらに、AIが作成した日報について、作業人数や作業内容、進捗状況などが元のメモと一致しているか確認してもらいます。

研修の最後には、次の研修までに実際の業務で何を試すのかを決めます。

例えば、「会社が認めた利用環境で、日報の下書き作成を一度試してみる」という目標です。

③研修の間：実際の仕事で一度使ってみる

1回目の研修が終わったら、次の研修までに学んだことを実際の業務で試してもらいます。

私は、この期間が重要だと考えています。

なぜなら、研修中はうまく使えても、実際の仕事では予想していなかった問題が見つかることもあるからです。

例えば、AIが作成した文章を確認するのに時間がかかったり、普段使用している書式に合わせる作業が必要になったりするかもしれません。

反対に、想像していた以上に簡単に日報を作れる可能性もあります。

大切なのは、実際に使ってみた結果を残しておくことです。

作成にかかった時間や、修正が必要だった部分、使ってみて感じたことなどを記録してもらいます。

なお、実際の業務情報を使う場合は、会社が許可したサービスや入力ルールの範囲内で行うことが前提です。

④2回目の研修（60分）：実務で見つかった問題を改善する

2回目の研修は、1回目から1〜2週間後を想定しています。

ここでは新しい機能を次々に覚えるのではなく、実際の仕事で試した結果を振り返り、使い方を改善することを中心にします。

時間	研修内容
15分	実務で使ってみた結果や困ったことを共有する
10分	入力方法や出力内容に問題があった理由を整理する
10分	プロンプトや作業手順の改善方法を考える
20分	改善した方法でもう一度日報を作成する
5分	30日後までの実践目標を確認する

例えば、生成AIが現場メモに書かれていない内容を追加してしまった場合、指示文を見直してみます。

「メモにない事実を追加しない」「不明な項目は要確認と記載する」といった条件を加えることで、改善できるかもしれません。

ただし、指示文を修正しても間違いが完全になくなるわけではありません。

最終的には人が内容を確認する必要があります。

また、使ってみた結果、従来の方法より時間がかかってしまった人がいても、それを失敗と考える必要はないと思います。

なぜ時間がかかったのかを確認し、改善できるかどうかを考えることにも意味があります。

実際に試した結果をもとに考えることで、研修の内容を現場の仕事に近づけていくことができます。

⑤30日後のフォロー（30分）：本当に仕事が改善したのか確認する

研修後のフォローは、1回目の研修から30日後に実施する想定です。

ここでは、新しい知識を教えるよりも、これまでの取り組みで何が変わったのかを確認します。

時間	内容
10分	日報の作成時間や使用状況を確認する
10分	うまくいった方法と、改善が必要な部分を共有する
10分	今後の活用方法と、次に取り組む業務を検討する

例えば、日報の作成時間が短縮されていれば、どの工程で時間を減らせたのかを確認します。

反対に、思うように時間が短縮できていなければ、原因を整理します。

ここで注意したいのは、生成AIを使った回数だけで研修を評価しないことです。

毎日使っていても、仕事の効率が変わっていなければ、使い方を見直す必要があります。

一方で、週に一度の使用でも、大きな負担軽減につながっていれば、十分に価値があるかもしれません。

また、工事日報の作成で効果が確認できれば、次は議事録や報告書など、別の業務への活用を検討してもよいでしょう。

ただし、最初の業務で十分な成果が得られていない場合は、無理に対象を広げず、使い方を見直すことも必要です。

今回紹介した60分×2回と30日後フォローは、あくまで研修設計の一例です。

この時間割で必ず成果が出るという意味ではありません。

社員の経験や業務内容、会社の状況によって、必要な研修時間やフォローの方法は変わります。

大切なのは、研修を実施して終わりにするのではなく、実務で試し、結果を確認し、改善する流れを最初から組み込んでおくことです。

生成AI研修ですぐに使える5つのテンプレート

ここまで、生成AI研修を業務改善につなげるための考え方と、具体的な研修プログラムについて説明してきました。

しかし、実際に研修を企画しようとすると、

と悩む担当者もいるのではないでしょうか。

そこで、研修の準備から実施後の振り返りまで使える5つのテンプレートを用意しました。

今回紹介するのは、業務の棚卸しシート、工事日報と議事録のプロンプト、AIへの入力ルール表、研修後の効果確認シートです。

いずれも従業員約50名の建設会社を想定したひな形なので、自社の仕事内容や運用方法に合わせて調整してください。

①業務の棚卸しシート｜AIで改善する仕事を見つける

生成AI研修を始める前に、まず社員が普段どのような仕事に時間を使っているのかを整理します。

重要なのは、生成AIで何ができるのかを考える前に、どの仕事に時間がかかり、何が負担になっているのかを把握することです。

例えば、工事日報の作成に30分かかっているとしても、その時間の多くを情報収集に使っているのか、文章をまとめる作業に使っているのかによって、改善方法は変わります。

以下のシートを使って、対象となる業務を整理してみましょう。

業務	作成頻度	作成時間	負担になっている作業	AIで試したいこと
工事日報	ほぼ毎日	要調査	現場メモの文章化	日報の下書き
打ち合わせ議事録	会議ごと	要調査	発言内容の整理	議事録の下書き
施工計画書	工事ごと	要調査	記載内容の整理	文章構成の検討
その他	要調査	要調査	要調査	要検討

※作成頻度やAIの活用方法は例です。実際の業務内容を確認して記入してください。

最初に取り組む業務は、作業頻度や負担の大きさだけでなく、情報の取り扱いや確認のしやすさも踏まえて選びます。

また、すでに専用ソフトで効率化されている業務であれば、無理に生成AIを取り入れる必要はありません。

生成AIは、あくまでも仕事を改善するための選択肢の一つです。

②工事日報の作成プロンプト｜現場メモから下書きを作る

続いて、工事日報の下書きを作るためのプロンプトを紹介します。

私自身、複雑なプロンプトを一から考える必要はないと思っています。

しかし、研修では受講者が同じ条件で試せるよう、共通のひな形を用意しておくと便利です。

例えば、次のような指示文が考えられます。

工事日報の下書き用プロンプト

あなたは建設会社の施工管理担当者を補助するAIです。

以下の【現場メモ】をもとに、工事日報の下書きを作成してください。

【守ってほしいこと】

• 現場メモに記載されていない事実は追加しないでください。
• 日付、人数、数量、時刻、作業内容などの情報は変更しないでください。
• 情報が不足している項目には「要確認」と記載してください。
• 判断できない内容を推測して補わないでください。
• 最後に、確認が必要な項目をまとめてください。

【日報の項目】

日付／天候／作業内容／作業人数／使用機械／進捗状況／連絡事項／翌日の予定

【現場メモ】

（ここに現場メモを入力）

例えば、研修で架空の現場メモを入力し、生成AIに日報の下書きを作ってもらいます。

その後、元のメモと出力された文章を照らし合わせ、作業人数や作業内容などが正しく記載されているか確認します。

ここで重要なのは、プロンプトに「事実を追加しない」と指示していても、間違いが完全になくなるわけではないことです。

AIが文章を作成し、人が内容を確認する。

この役割分担まで体験してもらうことが、研修では大切だと考えています。

③ 議事録の作成プロンプト｜決定事項と確認事項を整理する

工事日報で生成AIの活用に慣れてきたら、次は議事録など、別の業務への応用も考えられます。

打ち合わせ議事録では、話し合った内容を整理し、何が決まったのか、誰が何を担当するのかを明確にする必要があります。

しかし、会議中のメモは箇条書きになっていたり、発言が前後していたりすることもあるでしょう。

そこで、生成AIを使って内容を整理する方法があります。

打ち合わせ議事録の下書き用プロンプト

以下の【打ち合わせメモ】をもとに、議事録の下書きを作成してください。

【議事録の項目】

• 日時
• 参加者
• 議題
• 決定事項
• 保留事項
• 次回までの対応事項（担当者・期限）

【守ってほしいこと】

• メモにない発言や決定事項を追加しないでください。
• 決定事項と、まだ決まっていない内容を区別してください。
• 担当者や期限が不明な場合は「要確認」としてください。
• 内容が曖昧な部分は、推測せず確認事項としてまとめてください。

【打ち合わせメモ】

（ここにメモを入力）

議事録の場合、特に注意したいのが、決定事項と検討中の内容を取り違えないことです。

例えば、「来月から新しい工法を採用するか検討する」という発言を、「来月から新しい工法を採用することが決定した」と記載してしまえば、意味が大きく変わってしまいます。

こうした間違いを防ぐためにも、生成AIが整理した内容を、元のメモや会議の記録と照らし合わせて確認する必要があります。

なお、実際の会議メモや録音データを外部のAIサービスに入力する場合は、会社の利用ルールや取引先との契約条件などを事前に確認してください。

④AIへの入力ルール表｜情報漏えいを防ぐための確認事項

生成AIを業務で利用する場合、どのような情報を入力してよいのかを会社として決めておくことも大切です。

特に建設会社では、工事日報や議事録に、発注者名、現場の住所、作業員の情報、契約内容などが含まれる場合があります。

こうした情報を、利用条件を確認しないまま外部のAIサービスに入力することは避けなければなりません。

以下は、入力ルールを検討するためのひな形です。

情報の種類	具体例	取り扱いの考え方
架空の情報	架空の現場名、作業人数、作業内容	会社が許可したサービスで演習に利用
一般的な情報	公開されている工法の説明、一般的な用語	公開範囲や利用条件を確認
社内・取引先の情報	現場名、発注者名、現場住所、社内資料	入力前に会社の許可を確認
個人情報	作業員の氏名、連絡先、個人を特定できる情報	原則として演習には使用しない
機密情報	未公開の図面、契約金額、パスワードなど	無断で入力しない

※この表は社内ルールを検討するための例であり、入力の安全性を保証するものではありません。

例えば、現場名を「A現場」、取引先名を「B社」に置き換える方法もあります。

ただし、名前を変更しただけでは、住所や工事内容などから現場を特定できる場合もあります。

また、AIサービスによって、入力データの保存方法や学習への利用条件は異なります。

そのため、実際の業務情報を扱う前に、利用するサービスの契約内容や設定を確認し、会社として判断する必要があります。

私は、社員が安全に使えるかどうかを自分だけで判断するのではなく、会社として利用基準を共有しておくことが重要だと考えています。

研修の前にこうしたルールを用意しておけば、受講者も何に注意すべきかを理解したうえで演習に取り組めます。

⑤ 研修後の効果確認シート｜実際に仕事が改善したかを調べる

最後に、研修の成果を確認するためのシートを紹介します。

私は、生成AI研修の成果を「何人が参加したか」「何人がChatGPTを使えるようになったか」だけで判断するのは不十分だと考えています。

重要なのは、研修後に実際の仕事がどう変わったのかです。

例えば、工事日報を題材にした研修なら、次のような項目を確認します。

確認項目	研修前	研修後
日報1件の作成時間	記録する	記録する
情報整理にかかる時間	記録する	記録する
文章作成にかかる時間	記録する	記録する
確認・修正にかかる時間	記録する	記録する
上司から修正を求められた件数	記録する	記録する
社員が感じる負担	記録する	記録する

実際に比較する際は、できるだけ同じ種類の業務を対象にし、作業量や書類の複雑さなどの条件も記録します。

また、AIを使用した場合は、文章を生成する時間だけでなく、情報の入力や確認・修正まで含めた作業時間を測ることが大切です。

例えば、日報の文章を作る時間が10分短くなったとしても、内容の確認に新たに15分かかるようになったのであれば、作業全体としては効率化できていません。

反対に、作業時間が短くなり、書類の正確性も維持できているのであれば、業務改善につながっている可能性があります。

さらに、社員の負担が減ったことで残業時間を削減できたのか、ほかの業務に時間を使えるようになったのかも確認できるとよいでしょう。

ただし、研修前後の数値が変化したとしても、そのすべてが研修による効果とは限りません。

業務量や人員配置など、ほかの要因も影響するためです。

だからこそ、数字だけでなく、社員や管理職から実際に使った感想を聞くことも大切になります。

私は、生成AIを何回使ったかよりも、生成AIを使ったことで仕事がどう変わったのかを確認することが、研修の成果を考えるうえで重要だと思っています。

今回紹介した5つのテンプレートは、あくまでも研修を企画する際の出発点です。

自社の業務に合わせて調整し、実際に使った結果をもとに改善していくことが大切です。

生成AI研修を実施する前に確認したい5つのこと

ここまで、生成AI研修の設計方法や具体的なプログラム、業務改善に役立つテンプレートを紹介してきました。

しかし、研修内容が十分に考えられていても、当日の準備が整っていなければ、予定していた演習を行えない可能性があります。

例えば、受講者がAIサービスにログインできなかったり、研修で使う資料が準備されていなかったりすると、操作の説明だけで時間が過ぎてしまうかもしれません。

また、研修を終えたあとに実際の仕事で使おうとしても、利用方法や相談先が分からなければ、活用が進まない可能性もあります。

私は、研修当日に学べる環境と、研修後に実践できる環境の両方を準備しておくことが重要だと考えています。

最後に、研修担当者が実施前に確認しておきたい5つのポイントを整理します。

①研修で使用するAIサービスを実際に操作できるか

まず確認したいのは、受講者が研修当日に生成AIを利用できる環境です。

例えば、会社のパソコンでは外部のAIサービスへのアクセスが制限されている場合があります。

また、アカウントの登録やログインが必要な場合、研修当日になってから設定を始めると、演習の時間が短くなってしまいます。

そのため、研修で使用する端末やインターネット環境を確認し、事前に操作できるか試しておくことをおすすめします。

特に、会社が指定するAIサービスを使う場合は、研修担当者自身が一度操作しておくと、当日のトラブルにも対応しやすくなるでしょう。

②演習で使用する資料が準備できているか

次に、演習で使用する資料を確認します。

例えば、工事日報の作成を題材にするのであれば、架空の現場メモと日報の書式、プロンプトのひな形などが必要です。

また、AIが作成した文章を確認するために、元のメモと照らし合わせるチェック項目も用意しておきます。

ここで大切なのは、受講者が何を入力し、何を確認すればよいのかを分かる状態にしておくことです。

特に生成AIを初めて使う社員にとっては、指示文を一から考えるよりも、用意されたひな形を使って実際に操作する方が取り組みやすいでしょう。

③受講者のITスキルに合わせたサポートがあるか

生成AIを日常的に使っている社員もいれば、初めて操作する社員もいるでしょう。

そのため、全員が同じスピードで進められるとは限りません。

例えば、操作に慣れていない社員には、画面の開き方や文章の入力方法など、基本的な部分でサポートが必要になる場合があります。

一方で、普段から生成AIを使っている社員には、基本操作の説明だけでは物足りないかもしれません。

私は、こうした違いを考慮し、操作に慣れていない社員を置き去りにしないことが大切だと思います。

例えば、操作に慣れている社員と初心者が協力して演習を進めたり、困ったときに質問できる担当者を配置したりする方法があります。

また、操作が早く終わった社員には、AIが作成した文章の間違いを確認する追加課題を用意することも考えられます。

④研修後に実際の業務で使える状態になっているか

研修当日に生成AIを利用できても、研修後に仕事で使えなければ、業務改善にはつながりません。

そのため、研修で使用するAIサービスが、普段の業務でも利用できるか確認しておきます。

また、会社として利用を認めている業務の範囲や、入力してはいけない情報についても、受講者に共有しておく必要があります。

例えば、工事日報の下書き作成に利用することを想定しているなら、どのような情報を入力できるのか、作成した文章をどのように確認するのかを明確にしておきます。

研修で使えた方法を、実際の仕事でも試せる状態にしておくこと。

当たり前のように思えるかもしれませんが、研修後の活用を考えるうえで欠かせない準備です。

⑤研修後の相談先と振り返りの予定が決まっているか

最後に確認したいのが、研修後のサポートです。

研修当日は講師に質問できても、実際の仕事で使い始めると、新しい疑問や問題が出てくる可能性があります。

例えば、AIが思ったような文章を作らなかったり、入力してよい情報か判断できなかったりする場合です。

そのようなときに、誰へ相談すればよいのかが分かっていれば、問題を解決しやすくなります。

また、研修後に使ってみた感想や成果を共有する日程も、事前に決めておくとよいでしょう。

私は、研修が終わったあとに何をすればよいのか、受講者と管理職の双方が理解している状態が望ましいと考えています。

研修を実施するだけで終わらず、実際の仕事で使い、その結果を確認する。

こうした流れを用意することで、生成AI研修を業務改善につなげやすくなるのではないでしょうか。

研修担当者向け｜実施前のチェックリスト

最後に、研修前に確認したい項目をまとめました。

確認項目	チェック内容
AIの利用環境	使用する端末でログイン・操作ができる
演習資料	架空データ、書式、プロンプトが準備できている
受講者へのサポート	初心者向けの説明や質問できる環境がある
研修後の利用環境	実務での利用範囲と入力ルールが共有されている
フォロー体制	相談先と成果を確認する日程が決まっている

研修担当者がすべてを一人で準備する必要はありません。

経営者や管理職、情報システムの担当者などと協力しながら、必要な準備を進めていきましょう。

まとめ｜生成AI研修は、社員の行動と仕事の成果を変えるために行う

生成AI研修を業務改善につなげるには、単にChatGPTの操作方法やプロンプトの書き方を教えるだけでは不十分です。

大切なのは、研修で学んだことを実際の仕事に取り入れ、その結果、何が変わったのかを確認することです。

今回の記事では、生成AI研修が定着しない理由と、その対策について紹介してきました。

特に重要なポイントは、次の5つです。

私自身、生成AIは仕事の進め方を変えられる便利な道具だと感じています。

しかし、便利な道具があるだけでは、会社の仕事が変わるとは限りません。

現場で働く社員が改善できそうな仕事を見つけ、管理職が実践を支え、経営者が会社全体の成果につなげていく。

それぞれの立場で役割を果たすことが大切だと思います。

また、私は生成AIの導入によって、単純に社員の仕事量を増やすことが正しいとは考えていません。

残業時間を減らしながら、限られた勤務時間のなかでより多くの価値を生み出せるようにすること。

そして、業務の効率化が会社の利益向上につながれば、その成果を社員にも還元していく。

こうした働き方を目指すための手段の一つとして、生成AIを活用することに意味があるのではないでしょうか。

もちろん、生成AIがすべての仕事を効率化できるわけではありません。

だからこそ、最初から多くの業務に導入しようとせず、まずは一つの仕事で試してみることをおすすめします。

例えば、毎日作成している工事日報や、定期的に行う打ち合わせの議事録などです。

実際に使ってみて、作業時間や負担がどう変わったのかを確認する。その結果をもとに、使い方を改善したり、別の業務への活用を検討したりする。

そうした小さな取り組みを積み重ねることで、生成AIを日々の仕事に取り入れやすくなるはずです。

研修の目的は、社員に新しい知識を覚えてもらうことだけではありません。研修をきっかけに行動が変わり、仕事の成果につながることです。

生成AI研修を企画する際は、ぜひ「何を教えるか」だけでなく、「研修後に会社の何を変えたいのか」という視点から考えてみてください。

生成AI研修を、実際の業務改善につなげませんか？

生成AI研修を実施したいけれど、何から始めればよいか分からない。
社員にAIの使い方を教えるだけで、本当に仕事が改善するのだろうか。

そんな悩みを抱えている研修担当者の方もいるのではないでしょうか。

テンツキでは、研修を実施すること自体をゴールにするのではなく、研修後に社員の行動が変わり、業務改善につながることを大切にしています。

どの業務に生成AIを取り入れるのか、研修では何を学んでもらうのか、そして研修後の成果をどう確認するのか。

会社の課題や現場の状況を整理しながら、無理のない研修設計を一緒に考えます。

まだ研修内容が具体的に決まっていなくても構いません。

まずは、現在の課題やお悩みをお聞かせください。

まだ具体的に決まっていなくても構いません。
「うちの場合はどうだろう」から、ご相談ください。