「うちの会社はAIを安全に支えているだろうか？」「AIをどうしたらもっと活用できるだろう？」と不安や疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。AIは確かに複雑で、一朝一夕に習得できるものではありません。しかし、適切な研修を受けることで、AIの基礎から実践的なスキルまで効率的に学ぶことができます。そこで今回は、自社に適したAI研修を選ぶポイントと、おすすめの研修サービス15選を詳しく解説します。AI時代に取り残されないよう、自社に合ったAI研修を探す参考にしてください。自社のAI活用が遅れているのではないかAIに関する社内の知識・スキル不足が気になる適切なAI研修の選び方がわからない1つでも当てはまれば、ご相談ください。本記事でおすすめするAI研修を選ぶ際の3つのポイントAI研修を選ぶ際には、以下の3つのポイントを押さえることが大切です。目的と対象者内容と形式講師と料金目的と対象者AI研修を選ぶ際、もっとも大切なのは自社の目的と対象者を明確にし、効果的なAI研修を選ぶことです。まず、研修の目的が自社の課題や目標に合致しているかを確認しましょう。例として、業務効率化が目的なら、実践的なAIツールの使い方を学べる研修が適しています。次に、受講者のレベルや職種に合った研修を選びます。AIの基礎知識から学びたい初心者向けか、すでに基礎知識があるエンジニア向けの高度な内容かなど、対象者に合わせて選択してください。内容と形式AI研修の内容と形式も、自社に適した研修を選ぶことで効果的な学習を実現できます。内容については、基礎知識から実践スキルまで、自社に必要な要素を網羅しているかを確認しましょう。AIの概念理解だけでなく、実際のツール操作や事例研究など、実務に直結する内容が含まれているかも重要です。形式については、対面、オンライン、オンデマンドなど、自社の環境や受講者の都合に合ったものを選びます。例えば、地方の企業ならオンライン形式が便利かもしれません。また、ハンズオン形式の実践的な演習が含まれているかも確認しましょう。講師と料金最後に、講師の質と料金のバランスを見極めて、最適なAI研修を選択しましょう。講師については、AIの実務経験や研修実績の豊富な人物が担当しているかを確認します。実績豊富な講師による研修は、最新のAI動向や実践的なノウハウを学べることが多くなります。料金については、自社の予算に見合った研修を選びましょう。ただし、安さだけで判断するのではなく、高額でも効果が高い研修もあれば、リーズナブルで質の高い研修もある点に留意してください。AI研修の選び方について詳しく知りたい方は、専門家による実践的な研修プログラムをご覧ください。最新のAI動向や実務に直結するスキルを効果的に学べます。おすすめAI研修15選ここでは、以下3つの観点から、計15のAI研修を選りすぐりました。自社のニーズに合った最適なAI研修を見つける参考にしてください。対象者別目的別学習内容別対象者別おすすめAI研修エンジニア向け、ビジネスパーソン向け、全社員向け、特定部門向けなど、様々な対象者に適したAI研修は以下の5つです。研修名AIエンジニア育成講座ビジネス向けAI完全攻略セミナーPythonで学ぶ機械学習AIリテラシー研修キカガクAI研修提供企業AI研究所AI研究所トレノケート複数の研修会社株式会社キカガク対象者エンジニア、技術職ビジネスパーソンエンジニア、データ分析者全社員、AI初心者全社員、エンジニア概要AI基礎から実装、応用AI知識、実務級AI実装AIの基礎から応用まで1日で学習Pythonを使用した機械学習の実践AIの基本概念と応用手法の学習DX人材育成ロードマップに基づく研修特徴東京大学・慶應義塾大学教授監修、全12回満足度97.5%、東京大学教授監修AIエンジニアに必須のPython学習導入初期の企業に最適自社専用プログラム作成可能受講形式eラーニング会場/オンライン会場/オンライン会場/オンライン会場/オンライン目的別おすすめAI研修企業や個人向けで、目的に応じたAI研修のおすすめは以下の5つです。研修名Microsoft Azure AIの基礎G検定対策講座機械学習研修DX完全攻略ハンズオンセミナーAidemy Business提供企業トレノケートアガルートアカデミー複数の研修会社AI研究所Aidemy対象者Azure利用者、IT担当者AI事業活用希望者エンジニア、データ分析者ビジネスパーソン、IT担当者全社員、DX人材概要Microsoft AzureでのAI実装基礎AIビジネス活用のための知識習得自動データ分析スキルの習得DXの基礎と実践230以上のDX学習コンテンツ特徴Azure特化型の具体的な内容資格取得を目指す業務効率化に直結ハンズオン形式学習進捗管理機能あり受講形式会場/オンラインeラーニング/会場会場/オンライン会場/オンライン/eラーニングオンライン学習内容別おすすめAI研修様々な学習内容に特化したAI研修のおすすめは以下の5つです。研修名Pythonプログラミング研修強化学習プログラミングセミナーデータサイエンティストセミナー生成AIセミナースキルアップAI提供企業複数の研修会社AI研究所AI研究所AI研究所株式会社スキルアップNeXt対象者エンジニア、データサイエンティストエンジニアデータ分析希望者全社員、IT担当者エンジニア、データサイエンティスト概要AI開発で使用頻度の高い言語の習得強化学習の基礎と実践データサイエンスの基礎と実践最新の生成AI技術の学習と活用実践的機械学習スキルの習得特徴初任者〜中級者向け1日間の集中講座実践的なスキル習得最新技術に特化E資格取得対応受講形式会場/オンライン会場/オンライン/eラーニング会場/オンライン/eラーニング会場/オンライン/eラーニング会場/オンライン自社のAI活用が遅れているのではないかAIに関する社内の知識・スキル不足が気になる適切なAI研修の選び方がわからない1つでも当てはまれば、ご相談ください。そもそもAI研修とはAI研修とは、従業員がAIの基礎知識や実践的なスキルを効率的に習得するためのプログラムのことです。初心者向けの基礎講座から、エンジニア向けの高度な技術研修まで、幅広いレベルと目的に応じた研修が存在します。AI研修の対象者は、経営者、マネージャー、一般社員、エンジニアなど多岐にわたり、それぞれの役割や目的に合わせたカリキュラムが用意されています。では、実際にどのような種類があるのでしょうか？次に、具体的なAI研修の種類について詳しく見ていきましょう。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードAI研修の種類の一覧AI研修の種類の一覧は、下表の通りです。研修名、研修の種類、学べること、おすすめの企業の4つの列に分けて整理しています。研修名研修の種類学べることおすすめの企業基礎知識習得型対象者による分類AIの概念、技術、倫理などの基本的な理解AIリテラシー向上を目指す企業全体実践スキル習得型対象者による分類機械学習、ディープラーニング、データ分析の具体的なAI技術エンジニアやデータサイエンティストを育成したい企業職種特化型（営業）対象者による分類顧客データ分析、AIを活用した商談支援ツールの使い方営業部門でのAI活用を促進したい企業職種特化型（マーケティング）対象者による分類顧客セグメンテーション、AIを用いた広告最適化マーケティング部門でのAI活用を促進したい企業職種特化型（人事）対象者による分類採用プロセスの効率化、AIを活用した人材マッチング人事部門でのAI活用を促進したい企業マネジメント層向け対象者による分類AI技術の最新トレンド、AIを活用したビジネスモデルの変革、AIガバナンスの構築経営層のAI理解を深めたい企業業務効率化目的による分類データ分析や業務自動化などのAI技術の実践的応用既存の業務プロセスの効率化を目指す企業新規事業創出目的による分類AIを活用した商品やサービスの開発方法、アイデア発想法AIを核とした新規事業の創出を目指す企業AIリテラシー向上目的による分類AIの基礎知識、社会的影響、倫理的課題組織全体のAIリテラシー向上を目指す企業機械学習学習内容による分類教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの学習方法機械学習モデルの設計と実装スキルを身につけたい企業ディープラーニング学習内容による分類CNN、RNN、GANなどの高度なアーキテクチャ複雑なパターン認識や予測、生成タスクを実現するAIシステムの開発を目指す企業データ分析学習内容による分類データ収集、データクレンジング、特徴量エンジニアリング、統計分析データドリブンな意思決定を目指す企業AI研修の種類（タイプによる分類）AI研修の種類を対象者により分類した以下の4つのタイプにわけて、それぞれの特徴を見ていきましょう。タイプおすすめの企業基礎知識習得型AIリテラシー向上を目指す企業全体実践スキル習得型エンジニアやデータサイエンティストを育成したい企業職種特化型営業部門、マーケティング部門、人事部門でAI活用を促進したい企業マネジメント層向け経営層のAI理解を深めたい企業基礎知識習得型基礎知識習得型のAI研修は、AIの概念や技術、倫理などの基本的な理解を深めることを目的としています。この研修は、AIに関する予備知識がほとんどない従業員や、AIリテラシーの向上を目指す企業全体に適しています。カリキュラムは、AIの歴史や基本的な仕組み、機械学習の概念、ディープラーニングの基礎などです。また、AIの活用事例や将来の展望、AIがもたらす社会的影響や倫理的課題についても学びます。実践スキル習得型実践スキル習得型のAI研修は、機械学習やディープラーニング、データ分析などの具体的なAI技術を習得することを目的としています。主に、エンジニアやデータサイエンティストを対象とした研修です。そのため、実際にAIシステムを開発・運用する人材の育成を目指します。主なカリキュラムは、プログラミング言語（Python等）の学習、機械学習アルゴリズムの実装、ニューラルネットワークの構築、大規模データの処理技術などです。実践的な演習やプロジェクトベースの学習を通じて、AIの理論だけでなく、実際の業務で活用できるスキルを身につけることができます。職種特化型職種特化型は、特定の職種におけるAI活用方法を学ぶことを目的とした研修です。この研修は、営業、マーケティング、人事など、エンジニア以外の職種の従業員を対象としています。各職種の業務特性に合わせて、AIをどのように活用できるかを具体的に学びます。職種学習内容営業職向け顧客データ分析、AIを活用した商談支援ツールの使い方マーケティング職向け顧客セグメンテーション、AIを用いた広告最適化人事職向け採用プロセスの効率化、AIを活用した人材マッチング職種特化型の研修を通じて、各部門でのAI活用を促進し、業務効率の向上や意思決定の質を改善できます。マネジメント層向けマネジメント層向けのAI研修は、経営戦略におけるAI活用の方法を学ぶことを目的としています。経営者や上級管理職を対象としており、AIがビジネスにもたらす影響や機会を理解し、戦略的にAIを導入・活用するための知識を習得します。主なカリキュラムは、AI技術の最新トレンド、AIを活用したビジネスモデルの変革、AI導入に伴うリスクと対策、AIガバナンスの構築などです。また、他社のAI活用事例研究やAI戦略の立案演習なども行います。この研修を通じて、経営層がAIの可能性と課題を正しく理解し、自社のAI戦略を効果的に推進するための視点を養うことができます。AI研修の種類（目的による分類）AI研修の種類を目的別に分類すると、以下の3つに大別できます。目的おすすめの企業業務効率化既存の業務プロセスの効率化を目指す企業新規事業創出AIを核とした新規事業の創出を目指す企業AIリテラシー向上組織全体のAIリテラシー向上を目指す企業業務効率化業務効率化を目的としたAI研修は、既存の業務プロセスにAIを導入し、生産性を向上させることを目指します。この研修では、データ分析や業務自動化などのAI技術を実践的に学びます。例えば、機械学習を活用した需要予測や在庫最適化、自然言語処理による顧客対応の自動化などです。参加者は、自社の業務データを用いた演習を通じて、AIツールの使い方や分析手法を習得します。この研修を受けることで、日々の業務にAIを効果的に取り入れ、作業時間の短縮やヒューマンエラーの削減、意思決定の質の向上などを実現できます。新規事業創出新規事業創出を目的としたAI研修では、主にAIを活用した商品やサービスの開発方法を学びます。同研修では、AIの最新技術トレンドや活用事例を学ぶとともに、アイデア発想法やビジネスモデルの構築方法を習得します。画像認識技術を用いた新しい医療診断サービスや、自然言語処理を活用したパーソナライズド教育プラットフォームの企画・開発プロセスなどが主な内容です。参加者は、グループワークやハッカソン形式の演習を通じて、AIを核とした新規事業のアイデアを創出し、実現可能性を検討します。AIリテラシー向上AIリテラシー向上を目的としたAI研修では、AIの基礎知識や社会的影響、倫理的課題などを幅広く学びます。主に、AIの定義や歴史、機械学習やディープラーニングの基本概念、様々な産業でのAI活用事例などを学習する研修です。また、AIがもたらす社会変革や、AIの判断に関する責任問題、個人情報保護などの倫理的課題についても議論します。その結果、AIリテラシーが向上し、組織全体でAIの効果的な活用を促進できたり、AI時代に適応した企業文化の醸成につながったりします。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードAI研修の種類（学習内容による分類）次は、AI研修の種類を学習内容による分類で見ていきましょう。以下3つの主要な分野に焦点を当て、それぞれの特徴と学習内容を解説します。学習内容おすすめの企業機械学習データドリブンな意思決定を目指す企業ディープラーニング複雑なパターン認識や予測、生成タスクを実現するAIシステムの開発を目指す企業データ分析データドリブンな意思決定を目指す企業機械学習機械学習は、AIの中核を成す技術であり、データから学習し、パターンを見つけ出す能力を持つアルゴリズムを扱います。機械学習の研修では、主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの学習方法を学びます。学習方法説明教師あり学習ラベル付きデータで予測モデルを作成教師なし学習ラベルなしデータでパターンを発見強化学習環境と相互作用し最適行動を学習この学習を通じて、実際のビジネス課題に適用できる機械学習モデルの設計と実装スキルを身につけることができます。ディープラーニングディープラーニングは、脳の神経回路を模倣した多層のニューラルネットワークを用いる機械学習の一分野です。ディープラーニングの研修では、以下などの高度なアーキテクチャを学びます。技術説明畳み込みニューラルネットワーク（CNN）画像認識、物体検出再帰型ニューラルネットワーク（RNN）自然言語処理、時系列データ分析敵対的生成ネットワーク（GAN）画像生成、異常検知この技術を学ぶことで、複雑なパターン認識や予測、生成タスクを実現するAIシステムの開発スキルを習得できます。データ分析データ分析は、AIの基盤となる分野です。データ分析の研修では、データ収集、データクレンジング、特徴量エンジニアリング、統計分析などの技術を学びます。内容説明データ収集効率的にデータを集める方法データクレンジング欠損値や外れ値の処理、データの正規化特徴量エンジニアリング有用な特徴を抽出する手法統計分析記述統計や推測統計の手法このスキルは、AIモデルの精度向上や、データドリブンな意思決定に不可欠です。AI研修の種類を理解したところで、適切な研修を選ぶための重要なポイントを見ていきましょう。以下の3つの観点から、自社に最適なAI研修を選択できます。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードまとめAI技術は、基礎知識習得型、実践スキル習得型、職種特化型、マネジメント層向けなど多岐にわたり、目的や対象者に応じて選択しましょう。自社の目的と対象者、内容と形式、講師と料金の3つのポイントを押さえた選び方がおすすめです。その前にもまず、自社のAI活用の現状と目標を明確にし、それに基づいて適切な研修を選択することをおすすめします。なお、AI研修選びで迷ったらぜひ相談してください。自社の目的や対象者に合わせた最適な研修プランをご提案します。※あくまでも本記事は一般的な内容であり、実際のAI研修は企業ごとパーソナライズ・カスタマイズされて提供される点に留意してください。