AI研修支援｜社員が自分の仕事でAIを使い始めるための研修

扱うこと／扱わないこと

研修で扱うのは、AIツールを「使う」ところまでです。

AI研修支援は、社員とチームが既存の生成AIツールを自分の仕事で使えるようにするための研修です。AIやシステムの仕組みを新しく作る取り組みは扱わず、eap AI開発をご案内します。

このサービス

AI研修支援で扱うこと

役割別の演習
社内の利用ルール
業務で使うテンプレート
研修に関する質問対応

別サービス

eap AI開発をご案内すること

独自のAI開発
データ基盤の整備
PoC
既存システム連携
業務システム実装
業務自動化
KPI設計

eap AI開発をご案内する理由

よくある検討状況

AIツールを契約しただけで、現場で使われない状態を変えます。

主な対象経営者・部門責任者が導入を決め、管理部門または現場責任者が進める、従業員30〜300名程度の企業を主な対象とします。業界は限定しません。

AIツールを契約したが、使っているのは一部の社員に限られている
使い方が人によってばらばらで、社内で共有されていない
入力してよい情報や確認手順が決まっておらず、使うのをためらう社員がいる
一般的な研修を受けたが、自分の仕事への使い方が分からない
部署・役割ごとに必要な使い方が異なり、全社一律の研修では合わない

近い状況があれば、研修の内容を一緒に考えるところからご相談ください。

自社の状況を相談する

研修の基本構成

研修は、5つの要素で組み立てます。

受講される方の役割と、お使いの生成AIツールを確認したうえで、演習、利用ルール、テンプレート、質問対応の順に組み立てます。

標準時間: 120分
参加人数: 5〜20名程度
実施方法: オンラインまたは対面
実施後: 2週間の質問受付
内容: 参加者の役割と利用ツールに応じて調整

対象・役割の確認
誰が、どのツールを使うかを確認する
演習
役割ごとの課題で手を動かす
利用ルール
社内で共有する使い方の決まりごと
テンプレート
業務で使う指示文のひな形
Q&A
研修中の疑問を解消する

研修で扱う要素

研修で扱う、4つの要素。

役割別の演習

受講される方の役割に近い課題を使い、実際にAIツールに指示を出して結果を確かめます。

研修後に手元に残るもの: 自社業務に沿った演習シート

利用ルール

入力してよい情報、出力を確認する手順など、社内で共有する使い方の決まりごとを扱います。

社内規程、法令、個人情報の取扱いに関する最終判断は、御社の責任者・担当部署にて行っていただきます。

研修後に手元に残るもの: 社内利用ルールのたたき台

テンプレート

業務でくり返し使う指示文のひな形を用意し、使い方を確認します。

研修後に手元に残るもの: 役割別に再利用できる指示文のひな形

質問対応

研修で扱った内容についての質問にお答えします。

研修後に手元に残るもの: 実施後2週間の質問受付

研修の内容を相談する

自社実践

自社実践｜AI活用・業務実装

集計と下書きは、仕組みに。確認と判断は、人に。

eapグループのラフノート株式会社では、自社の月次業務を対象に、集計・照合・共有準備を仕組みに寄せ、人が確認と判断に集中できる状態をつくっています。

対象: ラフノート株式会社（eapグループ会社）｜自社バックオフィスの仕組み化

本事例は、ラフノート株式会社が自社運営で行っている取り組みです。顧客への導入実績や、AI研修支援の受講成果ではありません。

取り組み前

現在の仕組み

取り組み前月次の集計、照合、共有準備、確認、判断が同じ担当者に集中

現在の仕組みデータの取得・整理、定型集計、資料の下書きを仕組みに寄せる

取り組み前対象業務に月12時間

現在の仕組み対象業務を月4.5時間で運用

取り組み前集計と確認に時間がかかり、判断や改善の時間を確保しにくい

現在の仕組み責任者が確認・承認した内容のみ共有し、月次レビューや1on1の対話につなげる

月12時間月4.5時間

月7.5時間／年90時間を、判断・改善・顧客対応へ再配分

実績の対象は、月次の集計・照合・共有準備です。すべてのバックオフィス業務や、顧客企業で同様の結果を保証するものではありません。

何を切り分けたか

データ・システム
会計、工数、案件・進捗の記録を、案件・月次単位で整理する
定型処理
集計、書式への転記、リマインド、共有準備を決まった手順で行う
AI
毎回内容が変わる情報の読み替えや、月次報告の下書きを作る
人
数字の確認、例外判断、承認、対話、最終判断を担う

AIに任せること自体が目的ではなく、業務ごとに、仕組みに寄せる部分と人が判断する部分を分けることから始めています。

AI研修支援でも、自分の業務のどこをAIに任せ、どこを人が確認するかを整理したうえで、実務で使える形へ落とし込みます。

AI研修支援について相談する自社実践の詳細を見る（別サイト・新しいタブで開きます）

勉強会の題材例

勉強会で扱う、実務の変化例

営業、顧客対応、医療事務などの代表的な業務を題材に、AIを使う前後で仕事の進め方がどう変わるかを体験します。

営業｜案件・見積・制作引継ぎ

勉強会前
問い合わせ内容、見積前の確認事項、制作への引継ぎ内容が担当者ごとに散らばっている。
勉強会で練習すること
受け取った問い合わせをもとに、確認事項の一覧、未確認点、見積前のたたき台、制作引継ぎの下書きを作る。
勉強会後に目指す状態
確認すべき項目と引継ぎのたたき台を作り、人が内容を確認して次の対応を決められる。

カスタマーサクセス｜導入・定着・更新対応

勉強会前
導入時の確認事項、顧客への案内、利用状況の確認、次回アクションが担当者の経験に依存している。
勉強会で練習すること
導入計画のたたき台、確認したい質問、見落としを防ぐチェックリスト、次回アクション案を作る。
勉強会後に目指す状態
顧客対応の前に、確認事項と次の行動を整理し、担当者が最終確認して案内できる。

医療事務｜予約・受付・会計・返戻対応

勉強会前
予約前案内、受付時の確認、返戻時の確認ポイントが、資料や担当者の経験に分散している。
勉強会で練習すること
個人情報を含まない架空データだけを用い、事前案内文、確認チェックリスト、担当者への確認依頼文の下書きを作る。
勉強会後に目指す状態
案内文や確認項目の下書きを作り、医療事務の担当者が規程・資格確認・算定判断を必ず確認して完成させられる。

必ず担当者が確認患者情報、診療判断、資格確認、算定・会計、レセプト判断は、研修中も実務中も必ず担当者が確認します。

担当メンバー

講師・支援体制

事業会社での実務経験と、AIを現場で使い始めるための支援経験を持つメンバーが、研修内容と参加者に合わせて担当します。

登録講師

寺門諒太Ryota Terakado

ノウンズ株式会社 CAIO / CSO

マーケティングSaaSにて全社のAI戦略と事業戦略を統括。並行して法人向けAI研修・AI活用支援を担当しています。事業会社での実務と、AIを現場へ定着させる支援の両方を踏まえ、参加者の業務に沿った実践型の研修を担当します。
キャリア
- 大和証券株式会社
- アクセンチュア株式会社
- ecbo株式会社
- クービック株式会社
- STORES株式会社（旧hey）
事業会社の実務とAI支援の両方を経験した講師が担当します。
代表・研修統括

黒崎勇也Yuya Kurosaki

株式会社eap 代表取締役

研修の全体設計と進行を統括します。株式会社BANK、セーフィー株式会社、Deltan株式会社を経て、株式会社eapを設立。複数事業の立ち上げと再成長に携わってきた経験をもとに、経営・現場の双方で使われるAI活用の設計を担います。

キャリア

複数事業の立ち上げと成長を率いてきた代表が、御社の窓口を直接務めます。
プロジェクトメンバー

氏名非公開PROJECT MEMBER

EC / DX Executive Assistant

外資系コンサルティングファームで、製造業・官公庁を中心にDX構想策定、業務改革、システム導入支援に従事。その後、アマゾンジャパンでブランド支援に携わる。業務の整理と、AIを活用した実務改善を支援します。

キャリア

EC・業務設計の知見を活かし、参加者の実務に近い演習設計を支援します。