法人向けAI研修とは、企業や自治体が社員にAI・生成AIの知識と業務での活用スキルを習得させる、法人向けの教育プログラムです。中身は対象者とゴールによって大きく変わります。講座の柱は全社員向けのAIリテラシー教育と業務に直結した実践型の研修で、エンジニア・データサイエンティスト向けの専門人材の育成まで手がけるところもあります。講座は役職や部門でも分かれ、経営層・管理職向けにAI活用の判断や組織への展開を扱うもの、営業・人事・マーケティングなど部門ごとの実務に合わせたものが用意されています。同じ領域はAI人材育成サービスとも呼ばれます。

ChatGPTやClaudeなどの生成AIツールを業務で使えるようにする教育プログラムは、生成AI研修と呼ばれます。プロンプト操作の基礎から、部署ごとの活用場面、業務プロセスへのAI組み込み、APIを使ったシステム開発まで、扱う範囲は研修によって大きく異なります。AIの回答をそのまま信じてよいのか、機密情報を入力してよいのかといった安全な使い方も、生成AI研修の主要なテーマです。

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AI研修はどう学ぶかで3つに分かれます。動画教材を自分のペースで進める自己学習型、講師から教わる研修型、専門家に伴走してもらう伴走支援型です。費用も定着度も対象人数も、この形態でまとまって変わります。

自己学習型は、動画やオンライン教材を配信し、社員が自分のペースで学ぶ形式です。受講の時間と場所を選ばないため、拠点が分かれていても、大人数でも配りやすいのが利点です。学習状況の管理やスキルの可視化を備えるものもあり、誰がどこまで進んだかを人事側で追えます。全社員のAIリテラシーを底上げしたい場面と相性のよいタイプです。

研修型は、講師が集合研修やオンラインライブで教える形式です。自社に講師を招く講師派遣も含みます。演習やワークショップを交えた双方向のやり取りで、知識だけでなく実務で使う力まで身につけられます。新入社員向け・管理職向けといった階層別や、部門別・目的別のコース設計を用意しているところもあります。

伴走支援型は、自社の実際の業務課題を題材に、専門家がプロジェクトに伴走する形式です。学んで終わりにせず、AIの実装や業務への定着、組織の変革まで一貫して支援します。メンターが個別につき、受講期間のうちに実際の業務で使えるツールを作り上げるところもあります。費用は高くなる一方、定着力が高いのがこのタイプの位置づけです。

3つすべてを提供する会社もあり、その場合はどのタイプにも該当します。

AI研修の講座は、学ぶテーマ、対象の部門・役職、題材にするツールの3つの切り口で並びます。同じ会社でもこの3つを組み合わせてコースを用意しているため、自社が埋めたい穴に合わせて選べます。

内容の深さには段階があります。AIの仕組みやできること、リスクを知る入門レベルの基本・リテラシー講座は、全社員の底上げに使われます。自分の業務で実際に使えるようにする実践レベルのビジネス活用講座では、プロンプトの型や業務への組み込み方を扱います。エンジニア向けには、機械学習やAI駆動開発を扱う開発・実装講座があります。これに加えて、情報漏洩・著作権・誤情報といったAI利用のリスクと安全に使うためのルールを扱う研修や、G検定・E資格・生成AIパスポートなどの資格取得を目標に据えた講座も選べます。

同じ生成AIでも、使いどころは部門ごとに違います。営業なら提案資料の作成や顧客分析、商談準備。人事なら採用・評価・育成。マーケティングならコンテンツ制作や市場調査。部門の実務を題材にした演習を組めば、受講者は自部門の業務に引き寄せた使い方を持ち帰れます。役職でも分かれ、新入社員・若手向けにはAIを安全・適切に使う姿勢と基本的な使い方、管理職・経営層向けにはAI活用の判断や組織への展開を扱います。

自社が使っているツールに合わせて講座を選べます。ChatGPTを題材にするもの、Word・Excel・PowerPoint・Teamsでの業務効率化を扱うMicrosoft Copilot、Google Workspaceと組み合わせるGoogle Gemini、業務活用に加えて開発ワークフローまで踏み込むClaude・Claude Codeがあります。Microsoft Copilotでは、Copilot Studioで社内向けチャットボットや業務アプリを内製するところまで扱う講座も選べます。すでに契約しているツールを題材にすれば、受講後にそのまま自社の環境で使えます。

講座の中身のほかに、動画で自分のペースで進めるか、手を動かすハンズオン演習を含むかという受講形式や、カリキュラムの設計・スキルアセスメント・効果測定、研修後の内製化支援や助成金申請のサポートといった提供体制も、比較表で見比べられます。

AI研修の費用は形式で桁が変わります。動画を配信するeラーニングなら1人あたり年に数万円、講師が出向くハンズオン研修なら1日で数十万円、自社の業務に合わせて作り込む伴走型なら月に数十万円から数百万円です。1人あたりで決まるものと、1回・1か月あたりで決まるものがあるため、受講人数と期間を決めてから見比べると差が分かります。

同じ人数でも、自己学習型で全社に配るのと、講師を招いて部門ごとに演習するのとでは費用の桁が違います。全社に薄く広げるか、対象を絞って深くやるかという設計の判断が、そのまま金額に出ます。

AI研修の料金は、受講者1名あたりの定額（1名あたり2万円台から30万円程度）か、eラーニングの月額（月1万〜3万円程度から）で決まります。1名から申し込めるものもあれば、人数を前提に見積もる集合研修もあります。契約前に試せる無料トライアルを用意しているところもあります。

研修費用は厚生労働省の人材開発支援助成金で抑えられます。どのコースに当てはまるかで助成率が変わります。新規事業の立ち上げやDX推進に伴う訓練なら「事業展開等リスキリング支援コース」の対象で、経費助成は中小企業75%・大企業60%。職務に関連した一般の訓練なら「人材育成支援コース」で、正規雇用の社員は45%（大企業30%）、賃金要件などを満たすと+15%です。いずれも訓練時間10時間以上が要件で、受講者1人あたりの助成限度額も決まっています。eラーニングや定額制サービスは経費助成のみ（賃金助成は対象外）で、限度額も中小15万円・大企業10万円と別に定められています。申請の手続きを支援するかはサービスによって差があり、社労士法人と組んで代行するところもあります。

出典：厚生労働省「人材開発支援助成金」／助成率・要件は同省の概要リーフレット「令和8年度版 事業展開等リスキリング支援コースのご案内（令和8年4月8日版）」および「令和8年度版 人材育成支援コースのご案内（令和8年4月8日版）」（いずれもPDF、2026年7月29日時点）。制度は改正されるため、申請前に最新版を確認してください。

AI研修の効果は、AIが実際に使われるようになったかで測ります。売上や利益といった事業の数字ではなく、利用率、受講率、研修から生まれた成果物が指標になります。

研修の前後でいちばん分かりやすく動くのがAIツールの利用率です。ある企業では毎日Copilotを使う社員の割合が、研修前の35.3%から67.8%へとほぼ倍増しました。別の企業では生成AIの利用率が導入当初の25%から1年後には50%へ上がっています。ツールを配っただけでは使う人が限られますが、使い方を教えると使う人の数そのものが変わります。

導入事例

スキルアップAI by 株式会社Beyont

各部門から選抜されたアンバサダーを対象にMicrosoft 365 Copilot伴走支援を実施。受講者の利用率が35.3%→67.8%へ増加。

キリンホールディングス株式会社（1,001名以上）

課題・目的

1

社員が自身の業務でのCopilot活用イメージを持てていなかった。

2

社員がプロンプトの書き方が分からないと感じていた。

3

既存の説明会やTips共有だけでは体系的な学習や実践機会が不足していた。

導入後の効果

1

受講者の毎日Copilot利用割合が35.3%から67.8%に増加した。

2

34名の受講者で合計月間約123時間の業務削減が報告された。

3

受講者が生み出した活用アイデアの全社展開により月間約800時間の削減効果が期待されている。

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導入事例

Graffer AI Solution by 株式会社グラファー

「マネジメント層も巻き込み活用事例が拡大」熊平製作所がスモールスタートから進める生成AI活用

株式会社熊平製作所（301〜500名）製造業

熊平製作所は、ChatGPT登場後に社内で自発的な生成AI活用が始まった一方、情報漏洩リスクへの懸念から全社的なセキュリティ統制が必要となり、間接部門の生産性向上を目的に全社導入を決定した。導入の決め手は、グラファーの企業としての信頼性、セキュリティ、スモールスタートに適した価格体系、担当者の熱意あるフォロー体制の4点。導入1年で利用率が25%から50%に向上し、開発部門のコーディング高速化や人事・生産部門での活用、マネジメント層の意思決定支援など全社的に浸透が進んだ。

課題・目的

1

ChatGPT登場後、開発部門で自発的な活用が始まったが、情報漏洩などのセキュリティリスクが無視できなかった

2

社内で生成AIで何ができるかの共通認識が欠如していた

3

社内情報の把握と活用ニーズの解像度を上げるプロセスに地道な工程が必要だった

導入後の効果

1

導入から1年で利用率が25%から50%に向上した

2

開発部門のコーディング速度が向上した

3

人事や生産部門でも活用事例が生まれた

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使う社員が増えると、業務時間に表れます。受講した34名の合計で月あたり約123時間が削減された例があります。特定の業務ではさらに大きく変わり、100時間かかっていたアンケートの分析が3時間に、1商品あたり約10分かかっていた情報入力が2分になった例もあります。

導入事例

Graffer AI Solution by 株式会社グラファー

小売業界の生成AI活用をリードする東急ストアの現場改革への挑戦

株式会社東急ストア（1,001名以上）小売業界

人手不足や労働コスト上昇を背景に、従業員の生産性向上を目的として生成AIの導入を決定。本社業務の効率化に加え、売場での活用も見据え、直感的な操作性と伴走支援の手厚さを評価し「Graffer AI Solution」を選定した。導入後は、アンケート分析時間を100時間から3時間に短縮したほか、企画のアイデア出しや商品キャッチコピー作成、日常業務の効率化を実現した。

課題・目的

1

アンケート分析に100時間かかっていた

2

生成AIの出力形式が統一されていなかった

3

従業員に生成AIを使いこなせるか不安があった

導入後の効果

1

アンケート分析の時間を100時間から3時間に短縮

2

企画のアイデア出しや商品キャッチコピー作成を効率化

3

メール作成や会議準備など日常業務の負担を軽減

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導入事例

Graffer AI Solution by 株式会社グラファー

【実例公開】総合ディスカウントストア ミスターマックスが語る生成AI活用術〜ECサイトへの商品登録から物流センターでの活用まで〜

株式会社ミスターマックス・ホールディングス（101〜300名）物流業界, 小売業界

総合ディスカウントストアのミスターマックスは、生成AI活用を包括的に支援する「Graffer AI Solution」を本部の全部署に導入した。導入前は、メールの文面チェックに時間がかかり冗長であったり、物流センターでの破損状況の確認に曖昧さが残る、ECサイトへの商品登録に1商品あたり約10分かかる、HTML修正に1～2時間かかるといった課題があった。導入後は、メールが簡潔で明確になり、破損分析の調査時間が短縮、EC商品登録が2分に短縮、HTML修正が10分に短縮されるなど、業務効率化が実現した。

課題・目的

1

店舗へのメールが長く冗長になりがちだった

2

破損状況の確認・分析に時間がかかり、関係者間のコミュニケーションが曖昧だった

3

ECサイトへの商品登録に1商品あたり約10分かかっていた

導入後の効果

1

メールチェックがスピーディかつ分かりやすくなり、簡潔で明確な文面になった

2

破損状況の調査時間が短縮され、客観的データによる円滑なコミュニケーションが実現

3

EC商品登録の時間が1商品あたり約10分から2分に短縮

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アセスメントや学習管理を備えた研修なら、誰がどこまで到達したかを数字で示せます。全役職員が受講して97%が最後まで修了した例や、98%の社員がアセスメントを受検した例があります。研修の報告を「動画の視聴状況」で済ませると、経営層から「で、何ができるようになったのか」と問われて答えに詰まります。到達度で語れる状態にしておくと、次年度の予算の話にもつながります。

導入事例

SIGNATE Cloud

情報セキュリティの教育コンテンツとして導入〜クミアイ化学工業の活用例〜

クミアイ化学工業株式会社（501〜1,000名）製造業

課題・目的

1

社内にDXやデジタル化が進まない文化がある。

2

情報システムや情報セキュリティに対する苦手意識を持つ社員が多い。

3

DXリテラシーを学ぶ中で情報セキュリティを習得させること。

導入後の効果

1

eラーニングの受講モチベーションや積極性が向上した。

2

受講者の97%が修了し、追加のスキル計測テスト実施やスキルアップ意欲が見られた。

3

ネクストステップ研修への応募が想定より約80人多く集まった。

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導入事例

SIGNATE Cloud

全社的なデジタルスキルを可視化し、人的資本の価値向上に取り組む

ソニー生命保険株式会社（1,001名以上）金融業界

課題・目的

1

中期経営計画で人的資本やDX/ITを含む非財務価値の向上が重点戦略となった。

2

現在のデジタルスキル状況を把握し目標指標を明確化する必要があった。

3

多くの社員を対象とした大規模な研修の実施が求められた。

導入後の効果

1

アセスメント受検率が98%となり全社的なスキルの現状が可視化された。

2

半年間で約1000名がオープンバッジを取得した。

3

約70%にあたる901名が3つのテストで合格点を獲得し多くがSIGNATE CertificationsでGrade1以上を取得した。

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伴走支援型では、研修そのものから成果物が出ます。前提知識ゼロだった社員が約3か月で、AIを使って塗装の膜厚を自動測定するアプリを開発・完成させた例や、開発チームのプルリクエスト数が導入前の2倍になった例があります。研修をきっかけに現場のメンバー自身の手でPoC（試作）が始まった、「まずはAIに聞いてみよう」という空気が社内に生まれたという変化も起きています。

導入事例

スキルアップAI by 株式会社Beyont

全社向けAI基礎研修×AI道場を通じた約100個の事例創出で現場発のAI変革へ

ダイハツ工業株式会社（1,001名以上）自動車業界, 建設業

課題・目的

1

全社員にAIリテラシーとデータ活用の素養が必要であった。

2

AI活用を推進するための中核人材・素養人材の育成体制が必要であった。

3

全社員がデータ活用・AIの素養を身につけること。

導入後の効果

1

部門横断的に具体的なAI活用の相談が増加した。

2

社内で約100個のAI活用事例が創出された。

3

前提知識ゼロから約3か月のAI道場を通じてアプリを開発するケースが生まれた。

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導入事例

Graffer AI Solution by 株式会社グラファー

リコーがAI駆動開発プログラムを本格展開〜2か月の開発工程を3週間で完遂、プルリクエスト数2倍へ〜

株式会社リコー（1,001名以上）IT・通信業界

リコーは、生成AIを前提に開発プロセスを変革する必要性を感じ、従来の品質管理とAIの自由度の両立が課題だった。グラファーの「AI駆動開発プログラム」を導入した決め手は、同社が自社開発組織で実践し成果を上げている点だった。導入後、2か月かかる見込みだったクラウド移行業務が約3週間で完了し、プルリクエスト数は従来の約2倍に増加した。

課題・目的

1

従来の延長線上でのAI活用が中心で、ソフトウェア開発のあり方を根本から再構築する領域に進化の余地があった

2

「RICOH Quality」に基づく厳格な品質管理と自由度の高い生成AIをどう調和させるかという課題

3

個別最適の取り組みだけでは組織全体としての変革に限界があった

導入後の効果

1

2か月を要すると見込んでいたクラウド移行業務が約3週間で完遂

2

コード作成のスピードが向上し、プルリクエスト数が従来の約2倍に増加

3

AIが実装を支援することで、より本質的な意思決定に注力できるようになった

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AIやデータサイエンスの専門人材は採用市場で希少で、確保にコストがかかります。研修で社内に知識が回ると、受講者が社内のAI教育の担い手になり、外部に頼らずに育成を続けられます。特定の担当者だけにAI活用が偏る属人化を防ぎ、組織全体で使える体制に近づきます。

同じ「生成AI研修」でも、対象者・レベル・題材にする業務が変われば中身はまったく別のものになります。決まった中身を比べるのではなく、自社に合わせて組んでもらう前提で選ぶことになります。

最初に決めるのは何のために誰に受けさせるかです。全社のAIリテラシーを底上げしたいのか、特定部門の実務にAIを組み込みたいのか、専門人材を育てたいのか。ここが決まると必要なタイプとレベルが絞り込め、的外れな研修を避けられます。「AIリテラシーを高める」という曖昧な目標のままでは、研修後に成果を測れません。「営業担当者が提案書の初稿をAIで作成できるようになる」のように行動で言える到達点まで落とすと、各社との会話も具体的になります。

同じ社内でも、AIを毎日使っている社員と、触ったことのない社員が混在します。初心者に合わせると経験者が退屈し、上級者に合わせると初心者が脱落します。アセスメントで現在地を測ってからレベル別のコースに振り分けられるか、職種間の知識差に合わせたコース設計を提案してもらえるかを見ます。

自社データや実際の業務を題材にした演習ができるかで、研修後に使えるかどうかが変わります。事前のヒアリングにどれだけ時間をかけるかも、内容の当てはまり方を測る目安になります。あわせて、自社が導入済みのツール（ChatGPT・Microsoft Copilot・Google Gemini・Claudeなど）を題材にできるか、新しいモデルが出たときに教材が更新される仕組みがあるかを確認します。

自習型（eラーニング）か講師主導型か、オンラインか対面かを、対象人数・拠点の分かれ方・業務時間との兼ね合いで選びます。全社に配るなら自己学習型、部門で深くやるなら講師主導型というように、先に見た3つのタイプがそのまま選択肢になります。

座学だけでは定着しません。ハンズオン演習やワークショップが含まれるか、受講後に成果物が残る設計かを見ます。研修が終わったあとに現場で使われる状態まで支援が続くかどうかも、同じ重さで見る観点です。伴走支援型かどうか、フォローアップの期間と中身を、契約前に具体的に聞いておくところです。

講師が実務経験を持つか、題材にするAIモデルでの実装経験があるか。加えて、自社と近い業種・規模での導入実績があるかを見ます。実績は件数より中身で、どんな課題をどう解決し、どれだけの効果が出たかまで確認できると判断しやすくなります。

形式ごとの相場と照らして妥当かを見ます。人材開発支援助成金の要件を満たす研修設計になっているか、申請の手続きを支援してもらえるかは、実質負担に直結します。効果の試算を稟議に使えるかたちで出してもらえると、経営層の承認が早くなります。

AI研修は、誰に受けさせるかと、受けたあとに何ができるようになってほしいかで組み方が変わります。

AIを使いこなす社員と手つかずの社員に分かれた状態を埋めるため、対象を絞らず全社員に受けさせます。国内グループ社員の61%（約4,800人）が参加した例や、全社員の約3分の1にあたる1,000人が動画教材で学習した例のように数千人規模で一斉に展開することもあれば、数名の事務所がまとめて受けることもあります。

導入事例

キカガクのDX・AI人材育成 by 株式会社キカガク

アセスメント平均スコア11点向上。デジタル格差を解消し、4,800人の行動変容を実現したDXリテラシー教育の全貌

中外製薬株式会社（1,001名以上）

中外製薬は、DX推進における社員間のデジタルデバイドと「DXは自分に関係ない」という他人事感が課題でした。全社員がDXを自分事化し、主体的に学ぶ組織風土の変革を目的に、キカガクの「DXアセスメント+eラーニング」を導入。決め手は、アセスメントで弱点を可視化し効率的に学べる設計と、短時間で完結するタイムパフォーマンスの良さでした。成果として、国内グループ社員の61%（約4,800人）が主体的に参加し、修了者の平均スコアは11点向上、88%がAランクを達成し、実務での行動変容も加速しています。

課題・目的

1

社員間のデジタルデバイドが顕在化していた

2

「DXは自分に関係ない」という他人事感が根強かった

3

全社員がDXを自分事化し、主体的に学び続ける組織文化へアップデートするため

導入後の効果

1

国内グループ社員の61%（約4,800人）が主体的に参加した

2

修了者の平均スコアは10点以上向上し、88%がAランクを達成した

3

実務でのデジタルスキル活用などの具体的な行動変容が加速している

事例の詳細を見る

導入事例

スキルアップAI by 株式会社Beyont

AIの面白さに気づかせてくれた研修プログラム 全社員のAIリテラシー底上げから、実用化フェーズへ

デンソーテクノ株式会社（1,001名以上）自動車業界, IT・通信業界

課題・目的

1

社内にAIを理解している人材が不在であった。

2

AIを学習するための環境や体制が未整備であった。

3

開発したAI技術がブラックボックス化しており社内で扱えない状況であった。

導入後の効果

1

自社独自のAI人材育成方針・体制を策定した。

2

全社員の約1/3にあたる1,000人が動画教材で学習した。

3

受講者が自主的にAIに触れ行動するようになった。

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既存の階層別研修の枠にAIを載せます。新入社員向けのDX研修、若手向けの自走型AI人材育成研修、経営者向け・管理職向けの演習というように、役割ごとに求める到達点を変えます。

導入事例

AI研修 by インターネット・アカデミー株式会社

TOPPANクロレのDX推進を支える新入社員研修

TOPPANクロレ株式会社（1,001名以上）IT・通信業界, 広告業界

課題・目的

1

デジタル事業領域の拡大が急務であり、DX化を推進できる人財の育成方法が確立されていなかった

2

未経験者がITの基礎から実践まで学び、デジタル事業を推進する人財になる

導入後の効果

1

顧客のニーズを的確に把握し実現するためのディレクションができる人財が育成できた

2

現場で使える知識を身につけ実務で成果を出せている

3

受講者がデザインの優れたページを作成して問い合わせを獲得したり社内で表彰を受けたりする実績がある

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導入事例

スキルアップAI by 株式会社Beyont

AIジェネラリスト研修を通じて、AIを活用したプロジェクト推進を加速

株式会社大林組（1,001名以上）建設業

課題・目的

1

社内のAI技術者は専門分野以外のAI知識が不足していた。

2

AIに関する知識が分散しており、プロジェクト間で最適な技術選定やKPI設定が難しかった。

3

短期集中のハンズオン講習では体系的な知識習得や習得度の確認が難しかった。

導入後の効果

1

受講後の社内アンケートで高い満足度を確認できたこと。

2

受講者のうち多くが機械学習やディープラーニングへの関心が高まったこと。

3

G検定取得に向けたモチベーション向上により中長期的な教育効果の維持が期待できること。

事例の詳細を見る

営業・人事・開発など、特定部門の実業務を題材にして、受講と業務改善を同時に進めます。営業なら顧客対応や商談前の型化、人事ならスカウトメールや募集要項の作成というように、その部門の日常業務がそのまま演習の題材になります。

導入事例

スキルアップAI by 株式会社Beyont

内製研修との組み合わせによる効果最大化を模索し、外部研修をトライアル実施。研修後の実務実践で業務時間削減効果が示唆される。

オムロン株式会社（1,001名以上）製造業

課題・目的

1

学んだことを現場で使う機会が不足しており教育だけではDXが進まなかった。

2

個人と組織のユースケースが混在しており組織に軸足を置く必要があった。

3

社内での生成AI活用の定着・展開を加速するための外部支援が必要だった。

導入後の効果

1

eラーニングとライブ講義の組み合わせにより受講生の満足度が高まった。

2

受講生が実務でCopilotを活用した結果、20名合計で月あたり約50時間の業務削減効果が報告された。

3

研修がAIZAQプロジェクトへの参加や組織内での業務改善アイデア創出の入口となる可能性が示唆された。

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導入事例

Graffer AI Solution by 株式会社グラファー

小売業界の生成AI活用をリードする東急ストアの現場改革への挑戦

株式会社東急ストア（1,001名以上）小売業界

人手不足や労働コスト上昇を背景に、従業員の生産性向上を目的として生成AIの導入を決定。本社業務の効率化に加え、売場での活用も見据え、直感的な操作性と伴走支援の手厚さを評価し「Graffer AI Solution」を選定した。導入後は、アンケート分析時間を100時間から3時間に短縮したほか、企画のアイデア出しや商品キャッチコピー作成、日常業務の効率化を実現した。

課題・目的

1

アンケート分析に100時間かかっていた

2

生成AIの出力形式が統一されていなかった

3

従業員に生成AIを使いこなせるか不安があった

導入後の効果

1

アンケート分析の時間を100時間から3時間に短縮

2

企画のアイデア出しや商品キャッチコピー作成を効率化

3

メール作成や会議準備など日常業務の負担を軽減

事例の詳細を見る

伴走支援型では、研修の中で業務改善やアプリ開発まで到達させます。自社の実データと実課題を題材にするため、研修が終わったときに社内に事例が残ります。受講者が成果を発表する場を設け、次の展開につなげる進め方もあります。

G検定・E資格・DS検定やデジタルスキル標準を到達点に据えます。約370名の社員がデータサイエンティスト基礎講座を受講し、DS検定の受検を目指した例があります。経済産業省「Reスキル講座」の認定を受けた研修もあり、学習の達成を外部の基準で測れます。

研修を入口に、社内でAIを広める担い手を立てます。AI推進役となるアンバサダーを育てるプログラムや、人材育成の先にある内製化まで見据えた伴走支援があります。

導入事例

SIGNATE Cloud

得た知識の最大化を図る"実践的な学び"が導入の決め手に!

三井住友海上火災保険株式会社（1,001名以上）保険業界

課題・目的

1

デジタル人材を社内で育てる実績や知見が蓄積されていなかった。

2

講義中心の教育では学んだ内容が定着せず継続的な学習環境が不足していた。

3

AIやデータサイエンス活用業務の増加により社員のレベルアップが急務であった。

導入後の効果

1

1年半で約1,000名近いデジタル人材を輩出した。

2

営業や損害調査など幅広い部門からデータサイエンスに関心の強い社員を発掘できた。

3

現在約100名がアクティブに活用しており学習の継続環境が整備された。

事例の詳細を見る

大企業の全社展開とは別に、数名規模の事務所がまとめて受講します。補助金申請業務を自動化して顧客との対話に時間を割けるようにした例や、議事録の作成・Excelの関数・資料の要約で時短を実感した例があります。