生成AIを使った経験があっても、業務で「どこまでAIに任せてよいか」を判断できるとは限りません。本研修では、新入社員が適切にAIを使うための基礎知識と判断軸を身につけます。
導入のねらい
- 生成AIに対する正しい理解の浸透
生成AIの仕組みや特徴を理解し、業務の基礎に正しい知識として定着させる。 - AI依存を防ぐ思考力の育成
AIに頼りすぎないための考え方と行動の軸を、新入社員の段階で身につけさせる。 - リスクを踏まえた適切な活用意識の醸成
著作権やセキュリティを含め、企業内で守るべきAI利用のルールを理解させる。
受講者が得られる効果
- 新入社員が生成AIを業務で適切に使い分けられるようになる
自分で考えるべき部分とAIに任せる部分を判断しながら業務を進められる。 - AI活用人材としての意識が身につく
「AI依存人材」ではなく、思考力を伴ったAI活用ができる人材としてのマインドを持てる。 - AI活用時のリスクを回避できるようになる
著作権や情報漏洩の観点から、NG行動を避けた業務遂行ができるようになる。
概要
新入社員世代は、学生時代から生成AIに触れているケースが多く、操作そのものには比較的慣れています。一方で、業務の中で「どこまでAIに任せてよいのか」「どこから自分で考えるべきか」といった判断軸や、セキュリティ・著作権などのリスクまで理解しているとは限りません。
本研修では、生成AIの仕組みや得意・不得意を押さえたうえで、「AI依存人材」と「AI活用人材」の違いを具体的な行動から整理します。報連相、議事録、謝罪文、画像作成など身近な業務ケースを題材に、AIの出力を鵜呑みにせず、自分の思考を加えて活用する方法を考えます。
| 解決できる問題 | ・AIは入社前から「何となく」使っているが仕組みを理解していない ・AIに依存してしまっており「考える力」が欠如していまっている ・業務でどこまでAIを使えば良いか匙加減がわからない |
| 受講対象者 | 新入社員、~3年目の若手社員 など |
| 1クラスの受講人数 | 20~30名 |
| 研修日数 | 半日、1日 など |
| 担当講師 | 宮崎学(株式会社アリストル 代表取締役)、またはアリストル所属講師 |
カリキュラム例
1.イントロ&アイスブレイク(ワーク)
・参加者同士の自己紹介
・研修の進め方と生成AI活用に関する現状共有
2.生成AIについての基礎理解(ワーク)
・生成AIとは何か
・生成AIの特徴・トレンド
・生成AIの「モデル」と「サービス」の違い
・セキュリティ・法規範など、利用時の注意点
3.「AI依存人材」と「AI活用人材」の違い(ワーク)
・AI依存人材とAI活用人材の意識・行動の違い
・生成AI活用における具体的なNG行動
・報連相にAIをどう活用するか
・AIに任せる部分と、自分で取り組む部分の切り分け
4.生成AIを基礎的な事務作業に取り入れる(ワーク)
・議事録作成:どこからAIに任せるべきか
・謝罪文作成:AIの文章をそのまま利用してよいのか
・イラスト作成:AI生成画像を利用する際の注意点
・上司との会議:事前準備にAIをどう活用するか
受講者の声(例)
- 生成AIはこれまで使ってきて知っているつもりだったが、業務で使うには仕組みやリスクまで理解する必要があると分かった
- AIを使うこと自体が目的ではなく、どこを任せ、どこを自分で考えるべきか判断することが大切だと分かった
- AIの回答をそのまま使わず、内容を確認し、自分の考えでブラッシュアップする必要性を理解できた
講師の特長
- 電通でのデジタルマーケティング、ベンチャーキャピタルでのAI・ロボティクス領域への投資、企業のDX・生成AI活用支援など、テクノロジーとビジネスの双方に幅広い実務経験を持つ。
- 東京大学での学術専門職員、立命館大学客員准教授として教育現場にも携わり、企業と教育の両方の視点から若手人材のAIリテラシー向上を支援している。
- AIを便利なツールとして使うだけでなく、出力を批判的に捉え、自分の思考でブラッシュアップすることを重視し、「AI依存」ではなく「AI活用」につながる判断力を育てる。
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