生成AI研修、何から学べばいい？企業導入の学習ステップと成功事例

「生成AIを導入したのに、成果が出ない」——その本当の理由

生成AIの企業導入は加速していますが、「研修を実施しても現場が変わらない」「何から学ばせればいいか分からない」といった悩みが、多くのDX推進担当者や人事担当者から聞かれます。

PwCが2024年と2025年に実施した調査（※）では、生成AIを活用しているにもかかわらず、「期待を下回る」「期待とはかけ離れた結果になった」と回答した企業の割合が18%から25%に増加しました。
つまり、活用は進んでいるのに、成果を出せない企業が増えているのです。

（※）PwC「生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較」

AVILENが約1,000社の生成AI活用支援を通じて見えてきた実態があります。成果を出している企業は、「育てた人材にどんな役割を持たせ、どんな成果を生んでほしいか」という明確なゴールから逆算し、「誰に・何を・どの順番で学ばせるか」という学習設計の戦略を明確に持っています。
一方、成果が出ていない企業の多くは、研修を「とりあえず実施する」ことが目的化し、現場で起こすべきアクションや体系的なステップが欠けているのが現状です。

本記事では、生成AI研修で成果を出すためのLv.1〜Lv.4の学習ステップと、実際に成果を上げた企業事例をいくつか紹介。「何から学べばいいか」について、目指すべき成果から逆算した整理された答えを提供します。 

【関連記事】単発研修から継続的成果へ ― 企業のDX人材育成を成功に導く3つのポイントと実践事例

なぜ「とりあえず研修」は失敗するのか

生成AI研修が成果につながらない企業には、共通する3つの壁があります。

壁①：戦略がない
「AIを活用できる人材を育てたい」という目標は立てるものの、「誰をどのレベルまで、どのステップで育てるか」というロードマップが描けていない。その結果、研修が単発で終わり、現場への定着につながりません。

壁②：工数がない
研修担当者がコンテンツ作成から運営まで抱え込み、継続的な育成体制を維持できない。生成AIのように技術進化が速い領域は特に、内製コンテンツがすぐに陳腐化するリスクがあります。

壁③：承認が下りない
研修の効果が見えにくく、予算を確保し続けることが難しい。経営層の理解がなければ、全社展開は進みません。

これらの壁を乗り越えるために、まず押さえるべきなのが「誰に・何を・どの順番で学ばせるか」という学習ステップの設計です。

生成AI活用の推進にあたっては、大きく「トップダウン」と「ボトムアップ」の2つのアプローチが存在します。
トップダウン型は経営層が主導し、全社必須研修の実施やルール整備、PoCの企画などを強制力を持って推進できる強みがあります。
一方、ボトムアップ型は現場の社員が自発的に活用し、小さな成功事例を積み上げていく手法です。

理想は両方を組み合わせることですが、どちらのアプローチをとるにしても、「現場が自走できる研修設計」が共通の鍵を握ります。

生成AI研修の学習ステップ——Lv.1〜Lv.4の全体像

AVILENでは、生成AI研修を経済産業省が提示する「AI事業者ガイドライン案」を参考に、職種・役割・習熟度に応じた4段階で設計しています。

職種の軸は大きく4つです。利用（その他職種）、企画・提供（ビジネスアーキテクトなど）、実装（システムエンジニアなど）、開発（データサイエンティスト・AIエンジニアなど）。経済産業省のガイドラインでは、これらをそれぞれ「AI利用者」「AI提供者」「AI開発者」として定義しており、それぞれの人材が担う役割と習得すべきスキルは異なります。

各職種に応じて適切なレベルの研修を選ぶことが、研修投資の効果を最大化する出発点です。

Lv.1｜要点を知る——生成AIリテラシー研修（全社員向け・初級）

◆学習時間の目安：1〜1.5時間

生成AI学習の出発点は、全社員が共通の「基礎認識」を持つことです。
どれだけ優れた研修プログラムを用意しても、生成AIに対する漠然とした不安や誤解が払拭されていなければ、現場での活用は進みません。

「生成AIリテラシー研修」では、以下の内容を短時間で習得します。

• 生成AIを巡る最新動向と、今後の発展の方向性
• 生成AIの仕組みや種類など基本概念の理解
• 生成AIでできること・できないこと、活用ツール・サービスの把握
• プロンプトエンジニアリングの基礎的な考え方
• 生成AIを使う上で気をつけるべきリスクと対策
• 生成AIの体験（実際に触れて感覚をつかむ）

研修のゴールは「生成AIの利便性やリスク、活用ツールについて知り、正しく語れるようになること」。
「使う人」と「全く使わない人」の二極化を防ぎ、組織全体のリテラシー底上げを図るファーストステップです。

既存ツールをすでに導入している場合は、「ChatGPTビジネス研修」（ChatGPTの機能と活用リスクをワークを通じて体験・約2時間）や「Copilot for Microsoft365活用研修」（Word・PowerPoint・Excel・Outlook・Teamsなど、Microsoft 365アプリごとの使い方を習得・約2時間）をLv.1と並行して実施することで、導入直後の活用定着を加速できます。

Lv.2｜基礎を学ぶ——生成AI活用研修（企画・提供者〜開発者向け・中級）

◆学習時間の目安：3〜5時間

Lv.1でリテラシーを身につけた次のステップは、生成AIを「深く理解し、有効活用するノウハウを習得」することです。
特に企画・推進を担う社員や、エンジニア・開発者など技術側の人材に必要な、より踏み込んだ理解を形成します。

「生成AI活用研修」では、以下の内容を体系的に学びます。

• 生成AIの成り立ちや鍵となる技術・動向の理解
• 生成AIを業務に活用するアプローチ方法の概要と手順
• 業界ごとの活用事例と、新しい活用方法の見つけ方
• 提供者・開発者における技術的・倫理的な課題とその対策
• 最新トレンドとAVILENの見解

Lv.1が「AIを正しく知る」段階だとすれば、Lv.2は「AIをどう使うかを考えられる」段階です。
社内のAI推進リーダーやプロジェクトオーナーとして動く人材に、特に有効な研修です。

Lv.3｜活用する——実践プロンプトエンジニアリング研修・生成AI実装研修・生成AI構築研修

◆学習時間の目安：1〜2日（プロンプト研修）／1週間〜1ヶ月（実装・構築研修）

「知識はあるのに、業務で使えない」——この壁を突破するのがLv.3です。職種に応じて3つの研修があります。

①実践プロンプトエンジニアリング研修（利用者〜企画・提供者向け・中上級）

最も多くの社員に関係するのが、「実践プロンプトエンジニアリング研修」です。「生成AIで何ができるか」という知識習得で終わるのではなく、「自分の業務にどう使うか」を実践まで落とし込む設計になっています。
研修は「知る→試す→振り返る→共有する」の4ステップで構成されます。

• STEP 1：知る（知識のインプット）
  プロンプトエンジニアリングの基本と、ビジネスシーンでの効果的な活用方法をインプットします。
  単なる技術解説にとどまらず、「生成AIが向いている業務・向いていない業務の見極め方」「インパクトが大きい業務の特定方法（大量リソースが必要な業務、収益増加への影響が大きい業務、属人化が進んでいる業務など）」「生成AIを業務に適用するフロー」まで、ビジネス視点での理解を重視します。
  
• STEP 2：試す（生成AIの業務活用）
  「業務活用ワークシート」を使い、自身の業務に即した生成AI活用アイデアを検討します。
  現状の業務整理→インプット・処理・アウトプットの定義→実際に業務で試行する、という流れで、研修の中で「自分ごと化」を実現します。
  知識のインプットだけで終わる従来型の研修と一線を画す、現場志向の設計です。
  
• STEP 3：振り返る（効果測定）
  「振り返りワークシート」を使い、業務効率・求めるアウトプットへの一致度・業務成果・新規性・拡張性・セキュリティの6項目で活用結果を評価します。
  「どの活用案が効果的だったか」「どこに課題があるか」が定量・定性の両面で明確になります。
  
• STEP 4：共有する（アイデアの改善）
  受講者同士が集まり、自業務での生成AI活用状況・結果を発表・共有するワークショップを実施します。
  「上手くいった」知見は他業務プロセスへの横展開に、「上手くいかなかった」知見は生成AIの苦手領域の共有と出力精度改善の議論につながり、個人の学びを組織の知見に昇華させる仕組みです。

受講者が作成した「業務活用ワークシート」と「振り返りワークシート」は、研修終了後も企業の活用事例アセットとして蓄積・分析できます。
本研修は「第22回 日本e-Learning大賞 生成AI活用特別部門賞」を受賞（※）しています。

（※）『AVILEN、第22回日本e-Learning大賞にて「生成AI活用特別部門賞」を受賞～企業のChatGPT活用・生成AIを活用できる組織への変革を支援～』

②生成AI実装研修（実装者向け・上級）

システムエンジニアなど実装を担う人材向けの研修です。RAGを使った自社カスタマイズのAIチャットボット作成を通じて、生成AIをアプリケーションや製品に実装する方法を習得します。

カリキュラムは、生成AIを業務に活用するアプローチ方法の理解から始まり、RAGの概要・ファインチューニングとの使い分け、社内ナレッジを活用したAIチャットボットの作成方法、実践ワークショップまでを一気通貫でカバーします。
最終的には「RAGを使ったAIチャットボットをゼロから構築し、自身の業務への導入方法を検討・発表できる」状態を目指します。

③生成AI構築研修（開発者向け・上級）

データサイエンティスト・AIエンジニアなど開発を担う人材向けの研修です。事前学習やファインチューニングといったAIモデルのカスタマイズ手法を理解し、要件に合うAIモデルを構築・実装できるスキルを身につけます。

データの収集・前処理、既存AIモデルの選定（コスト・性能・ライセンス観点）、学習・精度評価・改善のサイクル、リスク対策まで、開発者として必要な一連のプロセスを習得します。

Lv.4｜応用する——ChatGPTアイデアソン研修・OJT

①ChatGPTアイデアソン研修（利用者〜企画・提供者向け・上級）

Lv.3までで身につけたスキルを、実際のビジネス施策につなげるのがこの研修です。
社内公募によるチーム編成から、1ヶ月間のディスカッション・企画具体化、発表・役員フィードバックまで、コンペ形式で生成AI活用の企画をプロジェクト化します。

研修の流れは、エントリー→参加チーム決定→キックオフ→検討期間（各チームとのFB会）→審査・発表という構成です。
AVILENは企画シートの配布から各チームへのフィードバックコメント作成まで伴走します。「学んで終わり」ではなく、研修成果を実際の業務改善・新規プロジェクトの立ち上げにつなげるためのプログラムです。

②OJT（企画・提供者〜開発者向け・上級）

AVILENのデータサイエンティストまたはコンサルタントが、実際の開発案件にアサインされ、プロジェクトを成功に導きながら育成対象者へのフィードバック・サポートを行う伴走型支援です。
「実案件を通して、AI開発案件を遂行するノウハウを獲得する」ことがゴールです。社内の人材だけでは推進しきれない企業に最もフィットする形態です。

【派生研修】AIエージェント研修——「使う」から「創る」へ

生成AI活用がLv.3〜Lv.4レベルで組織に定着した次の段階として、最近注目されているのが「AIエージェント研修」です。

AIエージェントとは、目標を与えると一連のワークフローを自律的に遂行し、ユーザーの介入を最小限に抑えるツールです。
従来の生成AIが「ユーザーの指示に従って受動的にコンテンツを生成する」のに対し、AIエージェントは「目標達成のために能動的にタスクを遂行する」点で大きく異なります。採用・会計・カスタマーサポートなど、複数ステップにわたる業務フローをまるごと自動化できる点が最大の特徴です。

※AIエージェントについて概要を理解するには、こちらの記事がおすすめです。

世界経済フォーラム「仕事の未来レポート2025」（※）では「2025〜2030年のうちに仕事の3分の2にテクノロジーが入り込む」と指摘されており、日本企業でもKDDI・ソフトバンク・NTTデータ・富士通など多くの企業でAIエージェントの導入が進んでいます。

（※）世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」

AVILENのAIエージェント研修は、座学編（AIエージェントの概要・活用事例・仕組み・今後のトレンドを体系的に理解）と実践編（ノーコードツール「Dify」を使ったハンズオンでAIエージェントアプリを実際に構築）の2部構成です。eラーニング形式（全コース38,500円/名）と集合形式（別途見積もり・20〜40名程度/回）の両方に対応しており、API契約や環境構築が不要な検証環境サポートオプションも用意されています。

受講後の成果物として、受講者がそれぞれの業務課題を題材に構築したAIエージェントアプリが残り、研修終了後も業務改善の起点として活用できます。

【関連記事】生成AI活用を成果につなげる、「プロンプトエンジニアリング」4つの実践ステップ

生成AI研修で成果を上げた企業事例

ここからは、AVILENが支援した企業の事例を紹介します。
各事例は個社の状況に合わせたカスタム研修であるため、前述のラインナップに厳密に対応するわけではありませんが、どのフェーズ・課題感に近いかを参考にしてください。

事例① キリンホールディングス株式会社——月2,200時間の労働時間削減と450件超の活用事例を創出

【課題】
生成AIの全社展開を進める中で、「知識を学んで終わり」にならない研修設計が必要だった。社員の生成AI活用スキルを業務に直結させ、具体的な成果として測定できる形にしたいというニーズがあった。

【解決策】
AVILENの実践プロンプトエンジニアリング研修をベースとした研修をキリングループ各社の約600名の社員に提供。「知る→試す→振り返る→共有する」の4ステップで、受講者が自身の業務でプロンプトを設計・検証・共有する仕組みを組み込んだ。研修後は、受講者が作成したプロンプトを実際の業務で活用・検証する事後課題も実施。

【成果】

• 月あたり約2,200時間（1名あたり約3.6時間）の労働時間削減を実現
• 450件以上の具体的な活用事例が社内に蓄積（報告書のたたき台作成・翻訳を踏まえた議事録作成・活動記録からの好事例抽出など）
• 研修のアウトプットが企業の成長アセットとして機能

💡 AVILENの視点：研修を「コスト」ではなく「資産」にするには、受講者の学びを組織の知見として蓄積する仕組みが不可欠です。ワークシートの集約・分析という設計が「研修→成果」を直結させました。

【関連記事】AVILEN、キリンホールディングスに生成AI研修を提供 〜社員の生成AI活用スキルを向上し月2,200時間の労働時間削減に成功〜

事例② 日本生命保険相互会社——研修後、社内ChatGPT利用者が115名増加

【課題】
社内セキュアのChatGPT利用システムを展開していたものの、「使いこなす人」と「全く使わない人」で二極化していた。生成AIを多くの社員が積極活用することで、全社の業務効率化・生産性向上を図りたいというニーズがあった。

【解決策】
「生成AIリテラシー研修」と「ChatGPT研修」を組み合わせた研修を、社員160名に実施（社内公募による抽選）。

【成果】

• 社内ChatGPT利用システムの利用者が115名増加（公募から1ヶ月時点・継続的に増加中）
• 研修実施前に社内ChatGPT利用システムを利用していなかった参加者のうち、97.3%が「利用したくなった」と回答
• 高い参加者満足度（NPS 23.8）を獲得

💡AVILENの視点：「使わない人」を動かすには、リスクへの不安を払拭しながら「使うと便利だ」という体験を提供することが鍵です。リテラシー研修とツール研修の組み合わせが、行動変容を生み出しました。

【参照元】『生成AI人材育成支援サービス紹介 成功事例つき』（P12）より

事例③三菱UFJニコス株式会社——「業務特化型」ユースケース創出で全社AI活用の裾野を拡大

【課題】
AVILENが提供する法人向けChatGPTである「ChatMee」の全社導入により翻訳・要約といった汎用的な生成AI活用は進んでいた。
しかし次のステップとして、より深く業務に入り込んだ「業務特化型」のユースケースを生み出すことが課題だった。
RPAや自動化ツールは活用が進んでいた一方、生成AIについてはインパクトのある活用法をなかなか導き出せずにいた。

【解決策】
2024年4月より「生成AI活用キラーケース創出プロジェクト」を開始。AVILENと連携しながら事業部を巻き込んだアイデアソン形式で、コールセンター業務のAI活用検証、ExcelマクロへのAI補助など、部署ごとの業務課題を起点にしたユースケースを検証・創出した。

【成果】

• コールセンター業務において、AIが一定条件下でお客様ニーズに適切に応えられることを確認。オペレーターの補完的役割として業務効率化が期待できることが判明
• ExcelマクロへのAI補助により、プログラミング知識が乏しい社員でも対応できる領域を確認
• 社内でAIを業務の一部として受け入れる文化が醸成され、プロジェクト未参加メンバーにも好影響が波及

💡 AVILENの視点：全社展開の前に「業務特化型のキラーケース」を先に作ることで、AIへの心理的ハードルが下がり、横展開の素地が生まれます。トップダウンとボトムアップを組み合わせた進め方が、文化醸成を加速させました。

【関連記事】【AI人材育成事例＿三菱UFJニコス×AVILEN】三菱UFJニコスが全社をあげて取り組む、生成AI活用キラーケース創出プロジェクト

事例④三菱電機ソフトウエア株式会社——社内ChatGPT利用率が3割→7割に向上

【課題】
全社の技術活用推進・効率化を目的に、ChatGPTをはじめとしたLLMの活用を検討。社内導入済みではあったものの部分的な活用に留まっており、全社展開に向けてリテラシーの向上が必要だった。

【解決策】
「生成AIリテラシー研修」と「生成AI基礎研修」を組み合わせた研修を、参加希望者（部署・役職問わず）を対象に社員283名に実施。
システム開発者向けの講座やハンズオンを組み合わせた実践的な形にカスタマイズして提供した。

【成果】

• 研修後、社内ChatGPT利用率が3割→7割に増加
• ChatGPTに対する疑問や不安が払拭され、活用事例が増加
• 社内データを組み合わせたChatGPT環境と利用者リテラシーの高まりにより業務効率化を実現
• 高い参加者満足度（NPS 13.6）を獲得。翌年度も同様の研修を実施予定

💡AVILENの視点：「導入したが使われない」という壁は、多くの企業が直面する課題です。リテラシー研修でツール活用の「なぜ・どう使う」を整理することで、利用率の大幅改善が実現します。職種に合わせたカスタマイズが効果をさらに高めます。

【参照元】『生成AI人材育成支援サービス紹介 成功事例つき』（P12）より

生成AI研修、失敗しない選び方

事例を通じて明らかになったのは、成果を出した企業に共通する3つのポイントです。

①自社のゴールから逆算した育成体系を設計する
「全社員のリテラシー底上げ」から「業務特化型のユースケース創出」まで、何を目指すかによって選ぶべき研修は変わります。
Lv.1〜Lv.4のステップを参考に、自社の現在地とゴールを見極めることが出発点です。

② 技術変化の速さに応じて内製・外注を使い分ける
生成AIのように進化が速い領域は、常に最新コンテンツを持つ外部専門企業に委託することが合理的です。
一方、自社業務に特化したプロンプト設計など、自社固有のナレッジが必要な部分は内製化を進める価値があります。

③ 「研修して終わり」にしない伴走体制を選ぶ
研修後の実践支援（OJT形式の伴走、業務課題解決プランニング、データポテンシャル診断など）まで一体で提供できるパートナーを選ぶことが、現場定着の鍵を握ります。
将来的な内製化を見据えて、ノウハウを共有しながら進めてくれるパートナーかどうかも重要な選定軸です。

【関連記事】自社に合ったAI人材育成サービスの見つけ方

まとめ——生成AI研修は「ステップ設計」が成否を分ける

生成AI研修で成果を出すために、AVILENが推奨する学習ステップを改めて整理します。

• Lv.1 要点を知る：生成AIリテラシー研修で全社員の共通理解を形成する
• Lv.2 基礎を学ぶ：生成AI活用研修で企画・推進者が深い理解を獲得する
• Lv.3 活用する：実践プロンプトエンジニアリング研修・実装研修・構築研修で業務直結スキルを習得する
• Lv.4 応用する：アイデアソン研修・OJTで学びをビジネス成果につなげる
• 派生：AIエージェント研修でAI活用の次のフェーズへ

AVILENのAI変革支援は、こうした人材育成の設計から、実際の研修提供、業務への定着支援、さらにはAI開発・導入まで一気通貫でご支援しています。
「何から始めればいいかわからない」「今の取り組みが正しいか不安」という方は、ぜひ一度ご相談ください。

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