2026年9月29日、「生成AIを『使う』から『使いこなす』へ 全社教育できていますか？〜生成AI活用の理解からハンズオンによる育成、現場定着まで一気通貫で伴走支援〜」というウェビナーを開催いたしました。本記事では、その講演内容と当日の様子をご紹介します。
≪この記事で分かること≫
- 生成AIの研修を実施しても、現場で使われなくなる3つの原因
- 成果を出している企業に共通する3つの条件（公開データによる裏付け）
- 60名の推進者を半年で育成し、障害調査を「2〜3日」から「約1時間」に短縮した事例
- 研修から業務実装、定着までの進め方と、PoCから本番化までの費用・期間の目安
- 参加者アンケートから見えた、現場の課題と関心
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参加者の約7割が「現場で進んでいない」と回答した
冒頭の事前投票で、生成AIの活用が現場でうまく進んでいるかを尋ねたところ、約7割の参加者が「進んでいない」と回答しました。うまくいかない理由を把握しているかという問いは、「把握している」「把握していない」がほぼ半々でした。
隅氏は、日々の営業活動で聞く悩みが、近年は生成AIに集中していると説明します。代表的な悩みは4つです。AI活用が一部の詳しい人に偏って全体に広がらない、研修はしたが実務で使えるようになっていない、業務に組み込みたいが何から始めればよいか分からない、助成金を使いたいが進め方が分からないです。投票結果から、今回の参加者に最も多かったのは、2つ目の「研修したが実務で使えない」だと整理されました。
研修が現場で止まる3つの要因
講演では、研修をしても現場で使われない原因を、「学びが自社の文脈から切り離されていること」と定義し、次の3つに整理しました。
1つ目は「当てはまらない業務」です。一般論の教材では、自社の業務にどう使えばよいかが埋まりません。「教材の例が自分たちの仕事と違いすぎて、結局ピンとこなかった」という声が典型です。
2つ目は「通用しないデータ」です。研修のサンプル演習は整いすぎており、複雑で属人的な実データには対応できません。現場のデータは、きれいに整える時間も、整え方の知識もないまま使うことになります。「サンプルは綺麗すぎて、うちの生データでは同じようにいかなかった」という声が紹介されました。
3つ目は「置き去りの現場」です。研修で完結し、現場で使う段階の支援がありません。研修直後は使っても、忙しくなると使われなくなります。
背景として、経営層と従業員の認識差も挙げられました。マッキンゼーの2025年調査では、経営層は従業員の約40%程度にしか生成AI研修が必要ないと見積もる一方、従業員の約98%が5年以内にリスキリングが必要だと回答しています。この認識ギャップが、内容の薄い一般論の研修を生む一因になっているという指摘です。
出典：McKinsey & Company「The State of AI: Global Survey」2025年
【参考：P5 学びが現場で止まる3つの要因】
成果を出す企業の共通点は「全社員」「自社データ」「継続支援」
では、うまくいっている企業は何をしているのでしょうか。講演では、公開データから共通する3つの型を示しました。
1つ目は、全社員を対象にすることです。IPAは2025年にデジタルスキル標準を改訂し、業種・職種を問わず全社員が生成AIリテラシーを備える必要があると明記しました。
＊出典：IPA「デジタルスキル標準」2025年改訂
2つ目は、自社の業務・データで実践することです。INDUSTRIAL-Xの調査（2025年8月、618名対象）では、生成AIが全社的に浸透している企業は20.1%（前年比+4.9pt）にとどまる一方、現場の日常業務への統合は36.4%まで拡大しています。使える人は増えても、組織としての定着には届いていない状態です。
＊出典：INDUSTRIAL-X「DX推進/AI活用における課題と意向調査」2025年8月（618名対象）
3つ目は、継続的な定着支援です。全社でAIをスケールできている企業は約3社に1社にとどまり、単発の研修では「定着の壁」を越えられない企業が大半だと説明されました。
一見すると当たり前ですが、隅氏は「実践するにはコストがかかる」と補足します。コストとは金額だけでなく、全社の多様な業務に対応できる汎用性、自社データを安全に扱える基盤、運用を途切れさせない体制といった、準備と調整のリソースも含みます。研修だけ、システムだけを得意とする事業者では、結果として「研修で終わる」「現場で止まる」に戻ってしまうといいます。
「まず自社で」の実践と、60名の推進者が生んだ成果
テクノプロが支援を担える理由として挙げられたのが、自社での実践、Customer Zeroです。テクノプロ自身を最初の顧客として、グループ全社員30,000名超へClaude Enterpriseを展開し、2029年6月までにAI実装エンジニア10,000名の育成を目指しています。3か年のAI・DX投資は10億円超です（2026年7月14日のニュースリリースより）。経営陣の巻き込み、現場の抵抗への対応、セキュリティの確保、継続運用の仕組みづくりなど、自社で苦労した経験をお客様の支援に生かしているとのことです。選ばれる理由としては、業務特化のカスタマイズ、内製化まで導く伴走支援、運用まで担う包括支援、安全なガバナンス設計の4点が示されました。
【参考：P7 テクノプロが選ばれる4つの理由】
事例①：自動車系IT企業 約60名の推進者を半年で育成
自動車系IT企業の事例では、各部署の生成AI活用推進者約60名に対し、約半年間の教育を実施しました。お客様の要望は、受講生が生成AIで実際に業務を改善するところまでフォローすること、そして自社で独自開発した生成AIツールを教育に取り込むことでした。
受講生の1人は、システムのログ解析ツールを生成AIで実装し、部内に展開しました。実際の障害発生時にも活用され、原因の特定にかかる時間は従来の2〜3日から約1時間になりました。この受講生は最終報告会で優秀者の一人として全体発表し、その内容が他部署の取り組みのきっかけにもなっています。
ただし、道のりは平坦ではありませんでした。独自ツールの仕様理解、数名の進捗停滞、細部に及ぶ要望、利用ツールの制約といった壁に対し、実務データを使ったハンズオン、希望者への個別相談と全員参加のTeamsグループによるフォロー、受講生自身にテーマを選んでもらうオーダーメイド設計、集合研修の段階で伴走支援のテーマを選ぶ仕組みで対応しました。隅氏は、こうした泥臭い伴走を強みとして挙げています。
【参考：P9 導入事例（自動車系IT企業への生成AI活用推進者育成プログラム）】
事例②：製造業（造管機械メーカー） AI研修と画像認識の伴走
従業員約60名のDX推進部門を持つ製造業の事例です。AI活用が一部の有識者に依存し、画像認識で製造部材の接続部分を検出したいが精度が上がらない、という課題がありました。専門チームが設備データのアセスメント、物体検出システムの設計、モデルの継続的な最適化を伴走し、並行して役割・レベル別のAI・機械学習教育を実施しています。その結果、目印用の穴あけとレーザー照射という物理的な加工が不要になり、カメラ映像と画像認識だけで接続部分を検知できるようになりました。
【参考：P14 実際の導入事例（製造業 × AI教育・カスタムAIエージェント伴走支援）】
準備から定着まで──進め方・メニュー・費用の目安
進め方は4つのフェーズです。「ゴール・目的の確認」で参加メンバー、現状業務、課題、目標を定め、「研修・スキル習得」で基礎学習、テーマ選定、テーマ別学習、ハンズオンを行います。続く「現場適用」で適用業務の選定と業務への組み込みを行い、最後の「成果創出と定着」で効果測定、標準化・ガイドライン化、横展開までを進めます。目指すのは「AIを学んだ組織」ではなく、「AIで意思決定・業務が変わった現場」だと説明されました。
メニューは、全員共通の基礎と、目的別の4テーマで構成されます。基礎メニューには、生成AIの仕組み・種類、データリテラシー、プロンプト基礎に加え、AIガバナンス・倫理、利用ガイドライン策定、リスクアセスメントが含まれます。目的別には、一般業務への生成AI活用（営業・事務職向け）、業務DX・AIエージェント（業務部門向け）、社内ナレッジ活用・RAG構築（全部門向け）、AI駆動開発（技術職向け）の4テーマがあります。
【参考：P12 生成AI利活用ソリューションの全体像】
標準的な期間は、最初の約1か月で要望をヒアリングし、その後2〜3か月で集合研修と伴走支援を行う、合計約3〜4か月です。対象人数や期間は調整できます。効果の試算例として、対象50名が1人あたり月5時間効率化した場合、年間3,000時間相当の工数削減になります。実際の導入検討では、お客様のサンプルデータを元に試算し直すとのことです。
費用面では、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」「高度デジタル人材訓練」など）を活用でき、条件を満たせば最大75%の経費助成を受けられる可能性があります（中小企業・条件あり）。訓練計画届は訓練開始の6〜1か月前までに提出し、訓練終了後2か月以内に支給申請を行うため、プロジェクトの計画段階から逆算した準備が重要です。
【参考：P17 段階別の導入、助成金による導入のしやすさ】
アンケートから見えた、参加者の課題と関心
アンケートでは、導入検討の段階として「導入するかどうか社内で検討中」が最も多くなりました。運用における課題としていただいた代表的なコメントでは「使う人はどんどん使うが、使わない人は何を言っても使わない」「特定の人に依存し、組織として人が育っていない」「全社で見ると個人差が大きい」といった、活用の偏りに関する声が目立ちます。期待する効果は、業務効率化、人材育成、属人化の解消、ナレッジ活用が中心でした。
講演後の感想には、次のような声が寄せられています。
- 「学びが現場で止まる3つの要因が知れてよかった。どうアプローチしたらよいかも分かった」
- 「実例ベースでの全社展開・導入の例を紹介いただけたのは良かった」
- 「他の参加者も同じような悩みを抱えているのだと感じた」
- 「頭の中で引っかかっていたものがなくなり、今後の進め方が見えてきた」
希望するアクションでは、「詳細な事例を知りたい」と、「現時点で具体的な案件はないが、今の状況を個別無料相談したい」が多く選ばれました。
よくある質問
Q1. 他社の教育サービスとの違いは何ですか？ 価格が高く感じます。
A. 既存のカリキュラムをそのまま提供せず、お客様の目的をヒアリングしたうえで、カリキュラムを一から設計しています。その工数が価格に反映されます。たとえば、管理職向けにデータリテラシーを高める研修を個別に設計し、好評を得た事例もあります。
Q2. Claude以外の生成AIツールにも対応できますか？
A. 対応できます。Microsoft 365 Copilotを軸にしたい、というご相談が最も多く、ほかの主要ツールにも対応しています。課題に合うツールを比較してレポートにまとめる支援を行った例もあります。
Q3. 具体的に、どれくらいの期間で何を実施しますか？
A. 標準的には、最初の約1か月で要望をヒアリングし、その後の2〜3か月で集合研修と伴走支援（実際に手を動かして成果物を作る）を行う、約3〜4か月です。約3か月で完了した案件もあります。
Q4. 「月5時間の業務効率化」はどう算出していますか？
A. 業務の棚卸しを行い、各業務にかかっている時間をお客様側で見積もっていただきます。そのうえで、AIを活用して短縮できた時間から算出します。議事録作成ひとつでも、企業ごとに作り込みの水準が違うため、感覚値でも構わないので業務量をお聞きすることから始めます。
まとめ
生成AIの研修を現場に定着させる鍵は、「全社員を対象にする」「自社の業務・データで実践する」「継続的に定着を支援する」の3点でした。個人の活用が進んでも、組織全体への浸透には壁があります。研修を実施して終わりにせず、現場の業務に組み込み、ガイドラインを整えるところまで設計することが、「使う」から「使いこなす」への分かれ目です。
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お問い合わせ｜テクノプロ コンサルティング・パートナーズ
登壇者
隅 裕胡（すみ ひろひさ）
株式会社テクノプロ コンサルティング・パートナーズ社
エンタープライズ営業本部 第1営業部
アカウント営業2課
アシスタントマネージャー
石原 義大（いしはら ともひろ）
株式会社テクノプロ コンサルティング・パートナーズ社
AI・データ事業本部
AI・データソリューション事業部
AI・デジタル変革推進課
※所属・肩書はセミナー開催時のものです