生成AIは確かに効率的なソリューションですが、適切な知識と使い方を理解しなければ、その真価を発揮することはできません。その上、導入後したら誰でも使えるものではなく、リテラシーの向上は急務です。

そこで今回は、企業が注目すべき「生成AI研修」について詳しく解説します。また、外部の生成AI研修を選択する際のチェックポイントにも触れます。

生成AI研修は、従業員のAIリテラシーを高め、ビジネスにおける生成AIの効果的な活用方法を学ぶための重要な取り組みです。ぜひ、この記事を通じて、企業に最適な生成AI研修の形を見つけてください。

• ビジネスでの生成AIの活用方法がわからない

• 従業員の生成AIスキル向上が急務だと感じている

• 生成AI研修の必要性を感じているが、どう始めればいいかわからない

生成AIの活用方法、または従業員のスキル向上にお悩みの方へ。効果的な研修プログラムで、AIツールの導入から実践的な活用まで幅広くサポートします。

生成AI研修とは

生成AI研修とは、企業や組織が従業員のAIリテラシーを向上させるための教育プログラムのことです。主に、生成AIの基本的な仕組みや活用方法、倫理的な配慮点などを学びます。

昨今、ChatGPTやMidjourney、Stable Diffusionなどの生成AIツールの急速な進化により、ビジネス環境が大きく変化しているのは多くの方が知るところ。この変化に適応し、競争力を維持するため、多くの企業が生成AI研修を導入しています。

その際、トップ層から従業員まで、運用に必要となる知識をつけるために行うことが求められます。AIによる自動化が進む中、人間にしかできない高付加価値な業務に集中する基盤を作るためにも知識は不可欠であり、企業の未来を左右する重要な投資として注目を集めています。

では、具体的にどのような内容を学べるのでしょうか。次は、生成AI研修で学べる内容の5つの例を紹介します。

生成AI研修で学べる内容の5つの例

生成AI研修では、以下の5つの重要な分野について学ぶことができます。

• 生成AIの基礎知識

• 代表的な生成AIの基盤モデル

• 生成AIの活用方法

• 生成AIの抱える倫理的な課題

• 生成AIの最新動向

あくまでも研修内容の一般的な例であり、実際の研修はより課題にフォーカスするほか、パーソナライズ・カスタマイズを実施します。

生成AIの基礎知識

生成AI研修の第一歩は、生成AIの基礎知識を学ぶことです。ここでは、生成AIの定義、種類、仕組みについて深く理解します。

例えば、機械学習や深層学習との違い、生成AIが大量のデータから学習し新しい内容を生成する過程、自然言語処理や画像生成の基本原理などを学びます。この知識は、生成AIツールを効果的に活用するための基盤です。

また、生成AIの可能性と限界を理解することで、ビジネスにおける適切な活用方法を見出すことにもつながります。

代表的な生成AIの基盤モデル

次に、代表的な生成AIの基盤モデルについて学びます。主に、近年で主流となっている以下の生成AIが対象です。

• OpenAIの言語モデル（GPT-3、GPT-4など）

• 画像生成モデル（DALL-E 2、Imagenなど）

• Google AI Gemini

• Anthropic Claude

主に、それぞれのLLMの特徴や性能、適用分野について理解を深めます。さらに、このモデルから派生した具体的なツール（ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionなど）の使い方や特性も学びます。

各モデルやツールの長所・短所を理解できれば、業務に最適な生成AIソリューションを選択する際にも非常に便利です。

関連記事：【プロ監修】LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みと生成AIとの違いまで解説

生成AIの活用方法

基本知識を習得した後は、生成AIの具体的な活用方法を学びます。ここでは、ビジネスシーンにおける生成AIの実践的な使い方を探り、理解します。

例えば、マーケティング戦略の立案、商品企画のアイデア出し、顧客対応の自動化、データ分析レポートの作成などです。また、プロンプトエンジニアリングの技術を習得し、生成AIから望む結果を効率的に引き出す方法も学ぶケースもあります。

このスキルを身につけることで、業務効率の向上や、特定の課題解決に向けたAIの利活用を推進できます。

関連記事：【最新】企業の生成AIの導入・活用事例45選｜業界別に見る効果と成果とは

生成AIの抱える倫理的な課題

生成AIの活用には、倫理的な課題も伴います。この分野では、無断学習による生成AI（Stable Diffusion、Midjourneyなど）がクリエイターの権利を侵害する問題や、生成AIが持つ偏見、フェイクニュースの生成リスクなどについて学びます。

この問題に対する対策方法や、企業としての責任ある生成AI活用のあり方を決めてガイドラインを作成するといったことも可能です。また、AIと人間の協調、プライバシー保護、データセキュリティなどの観点からも議論を深めます。

関連記事：責任あるAIとは？各社の捉え方と企業が考えるべきAI倫理・ガバナンス

生成AIの最新動向

最後に、生成AIに関する最新の動向を学びます。急速に進化する生成AI技術の最新研究成果や、新たに登場したモデル・ツールの情報をキャッチアップします。

また、各国の規制動向なども学習の対象です。さらに、生成AIが各業界に与える影響や、将来的な可能性についても議論します。

生成AI研修は、企業の未来を左右する重要な投資。多くの内容を学ぶことで、従業員のAIリテラシーは向上し、ビジネスにおける生成AIの効果的な活用も可能にするのです。

関連記事：AIガバナンスとは？4つの要素やガイドライン策定の流れを解説

詳細な研修プログラムの設計や、御社の特性に合わせたカスタマイズについては、ぜひ弊社にお問い合わせください。専門家が御社のニーズに合わせた最適な生成AI研修プランをご提案いたします。

生成AI研修の導入効果は主に4つ

企業が生成AI研修を実施することで得られる主なメリットは4つあります。

• 従業員の業務効率向上

• 従業員の創造性向上

• 新規事業の創出

• 顧客満足度の向上

従業員の業務効率向上

生成AI研修を通じて、従業員は創造的な業務や戦略的な思考により多くの時間を割くことができ、企業全体の生産性向上につながります。

例えば、従業員は日常業務における生成AIの効果的な活用方法を学び、資料作成やレポート作成、企画書作成などの業務を効率化できます。他にも、情報の収集や整理、文章の構成や校正にかかる時間を削減できることも一例です。

従業員の創造性向上

生成AI研修は、従業員の創造性を刺激し、新たなアイデアや企画を生み出すサポートとしても非常に優秀です。生成AIは、従来の発想の枠を超えた斬新なアイデアを生み出すことも少なくありません。

例えば、ブレインストーミングの際に生成AIの活用によって、多様な視点からのアイデア出しをするなどです。また、既存の情報を新しい角度から組み合わせることで、解決策を見出すこともできます。

結果として、商品開発やマーケティング戦略の立案、問題解決など、ビジネスのあらゆる場面で大きな価値を生み出します。

新規事業の創出

生成AI研修は、新たな商品やサービスの開発、さらには新規事業の創出にも大きく貢献します。

生成AIの活用によって、市場トレンドの分析や顧客ニーズの予測をより精緻に行うことができます。つまり、潜在的な事業機会を素早く見出し、競合他社に先駆けて新規事業を立ち上げることもできるということです。

また、生成AIを活用した製品開発プロセスの効率化や、AIを組み込んだ製品・サービスの創出も期待できます。従業員が生成AIの可能性を深く理解することで、既存の事業領域を超えた新たな価値創造も期待できます。

顧客満足度の向上

生成AI研修は、顧客満足度の向上にも間接的に役立ちます。

• 顧客の声を分析し、潜在ニーズを発見する

• 生成AIで24/7の迅速対応を実現する

• パーソナライズマーケティングで最適な提案を打ち出す

上記の例では、最終的に顧客満足度を高めます。

また、この導入効果は、企業の競争力強化と持続的な成長に直結します。生成AI研修は、単なるスキル習得の場ではなく、企業全体の変革を促す重要な機会ともなるのです。

では、実際に研修を実施するとどの程度の費用がかかるのでしょうか。次では、生成AI研修の導入費用について、具体的な目安を見ていきましょう。

生成AI研修の導入にかかる費用の目安

生成AI研修の導入費用は、研修を実施する企業や内容によって大きく異なります。そのため、一般的な目安として、産労総合研究所の「教育研修費用の実態調査（※）」を参考にします。

この調査によると、従業員1人あたりの年間研修費用は平均32,412円です。

この金額を基準に考えると、例えば100人規模の企業で全従業員に生成AI研修を実施する場合、約324万円の予算が必要となります。ただし、生成AIの専門性や最新性を考慮すると、この金額よりも高くなることも想定してください。

具体的な費用については、研修の内容、期間、講師の専門性、使用するツールなどによって変動する点にも留意しましょう。

※：2023年度 教育研修費用の実態調査 | 教育研修費用の実態調査 | 採用・教育 | 産労総合研究所

生成AI研修に使える補助金・助成金は？

生成AI研修の導入にあたっては、政府の助成金制度の活用によって、費用負担を軽減できます。特に注目すべきは、「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」です。

この制度は、DXやグリーン化に関連する新たな知識・技能の習得を目的とした研修に対して、経費や賃金の一部を助成するものです。生成AI研修は、DXの一環として捉えることができるため、この助成金の対象となることが多いです。

助成内容は、訓練経費の75%（大企業は60%）、さらに賃金の一部（1人1時間あたり960円、大企業は480円）が支給されます。ただし、10時間以上のOFF-JT研修であることなど、いくつかの要件を満たす必要があります。

詳細については、以下の厚生労働省のガイドラインを参照してください。

• 人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）のご案内（詳細版）

生成AI研修の導入は、企業の未来を左右する重要な投資です。費用対効果を最大化するためには、適切な予算設定と助成金の活用がポイントとなります。御社の規模や目的に合わせた最適な生成AI研修プランの設計については、ぜひ弊社にお問い合わせください。

生成AI研修を自社に導入する方法

生成AI研修を自社に導入する方法は、大きくわけて2つのアプローチがあります。

1. 自社で内製する方法

2. 外部のリソースを活用する方法

自社内製の場合、社内の専門家や技術者が中心となって研修プログラムを構築します。この方法では、自社の業務内容や課題に密接に関連した内容を盛り込むことができます。

一方、外部リソースの活用では、専門の教育サービス会社や生成AIベンダーが提供するプログラムを利用するものです。主に、最新の知識や技術を効率的に学ぶことができます。

どちらの方法を選択するかは、自社のリソース、予算、目的によって異なります。以下、それぞれの方法について詳しく見ていきましょう。

自社で生成AI研修プログラムを作成する場合

自社で生成AI研修プログラムを作成するメリットは、自社のニーズに完全にマッチしたカスタマイズが可能な点です。

業界特有の課題や、自社の業務フローに即した具体的な活用例を盛り込むことができます。また、社内の実際のデータやケーススタディを使用することで、より実践的な研修が可能です。

さらに、長期的には外部サービスを利用するよりもコストを抑えられます。

デメリットは、初期の開発コストが高くなる点や、プログラム作成に時間がかかる点です。また、生成AI技術の急速な進化に追いつくため、定期的なアップデートが必要となり、継続的なリソース投入も求められます。

外部の教育サービスを利用する場合

外部の教育サービスを利用するメリットは、効率的でスピーディな導入が可能な点です。専門家が設計した質の高いプログラムを、すぐに利用開始できます。

また、多くのサービスが定期的なアップデートとサポートを提供しているため、常に最新の生成AI技術について学べます。さらに、他社の成功事例や業界全体のトレンドを学べる点も魅力です。

一方、デメリットは、自社の特殊なニーズに対応したカスタマイズが難しいことや、長期的には自社開発よりもコストが高くなることなどです。

御社に最適な生成AI研修の導入方法について、専門家による詳細な分析と提案をご希望の場合は、ぜひ弊社にお問い合わせください。御社の特性やニーズを丁寧にヒアリングし、最適な研修プランをご提案いたします。

外部の生成AI研修を選択する場合のチェックポイント

外部の生成AI研修を選択する際には、いくつかのチェックポイントがあります。以下の3つの観点から、最適な研修プログラムを見極めることが重要です。

• 研修内容・研修形式

• 実績や講師のレベル

• 研修費用

研修内容・研修形式

生成AI研修を選択する際、もっとも大切なのは研修内容と形式が自社のニーズに合致しているかどうかです。まず、研修の目的が明確に定義されているか確認しましょう。

• 生成AIの基礎知識習得なのか

• 実践的なスキル向上なのか

• 最新トレンドの理解なのか

また、研修形式も重要です。オンラインかオフラインか、座学中心か実習中心か、グループワークがあるかなど、学習効果を最大化する形式を選びましょう。

さらに、自社の業界や業務に関連した具体的な事例や演習が含まれているかも確認すると良いです。研修内容と形式が自社のニーズにマッチしていれば、従業員の学習意欲も高まり、効果的な研修となります。

実績や講師のレベル

生成AI研修の質を左右する重要な要素が、実績と講師のレベルです。まず、研修提供元の実績を確認しましょう。

どれだけの企業に研修を提供し、どのような成果を上げているかを調べることで、研修の信頼性を判断できます。具体的な導入事例や受講者の声があれば、参考になるでしょう。

講師のレベルも重要です。生成AIは急速に進化する分野であり、最新の知識と実践経験を持つ講師が不可欠です。講師の経歴、資格、実務経験などを確認し、十分な専門知識を持っているか見極めましょう。

また、講師が実際の業務でどのように生成AIを活用しているかも重要なポイントです。実践的な知識を持つ講師であれば、より具体的で有用なアドバイスを得られるでしょう。

研修費用

生成AI研修の費用は、研修の質や内容によって大きく異なります。単に安価な研修を選ぶのではなく、費用対効果を十分に検討してください。教材費、ツール使用料、フォローアップサポートなどが含まれているかどうかで、実質的な費用が変わってきます。

また、研修後の効果測定方法や、継続的なサポート体制についても確認が必要です。効果測定により、投資に見合った成果が得られているか判断できます。費用対効果を最大化するためには、単純な金額比較だけでなく、総合的な視点から最適な選択をすることが重要です。

まとめ

生成AI技術は急速に進化し続けており、企業における生成AI研修の重要性はますます高まっています。

今後、生成AI研修はさらに進化し、より専門的かつ実践的なプログラムが登場すると予想されます。このような変化の中で、企業が競争力を維持し、イノベーションを推進するためには、適切な生成AI研修の導入が不可欠です。

しかし、自社に最適な研修プログラムを選択し、効果的に導入することは簡単ではありません。そこで、専門家のサポートを受けることをおすすめします。

生成AI研修の導入をご検討の企業担当者様は、ぜひAIコンサルタントへのお問い合わせをご検討ください。豊富な経験と専門知識を持つコンサルタントが、御社の特性やニーズに合わせた最適な研修プランをご提案いたします。