人材育成・導入定着支援

非エンジニア向け生成AI活用研修

日々の業務を題材に、AIを適用する優先領域の選定からカスタムAIの構築、運用計画までを整理しました。

Industry
イノベーション支援
Focus
業務理解 / 利用ルール / 評価
01

経営課題

導入前に起きていたこと

  • 非エンジニアがAIを実務で使うための知識と判断軸が不足する
  • 個人の試行に留まり、組織として優先業務と活用方法を決められない
02

支援範囲

課題を、実装可能な計画へ分解する

01対象業務と習得目標の設計
02実践プログラム・PoC
03評価方法と展開ルール
03

設計・実装

業務、データ、システムを一体で設計

  1. 業務フローを可視化し、効果と実現性から優先テーマを選定
  2. 実務データを想定したプロンプトとカスタムAIを参加者自身が構築
  3. 利用ルール、成果の測り方、次の改善テーマをロードマップ化
04

成果

公開可能な範囲で確認できた変化

  • 非エンジニアが自ら業務への適用を考え、改善できる状態へ移行
  • 個人活用を組織の取り組みに広げるための共通ルールを整備

成果は案件ごとの条件に依存します。本ページでは未確認の数値や成果保証となる表現を掲載していません。

05

CXの観点

AIと人が共通利用できる形に整えたもの

01業務理解
02利用ルール
03評価
06

今後の展開

運用から得た知見を、次の改善へつなぐ

導入後の利用状況、例外、品質変化を確認しながら、対象業務や機能を段階的に広げられる構造としています。 個別の機能追加ではなく、事業と業務の変化に合わせて継続的に改善できることを重視しています。

実証から始める

自社の課題に置き換えて、相談する。

業界や技術が同じでなくても、経営課題、判断構造、運用条件から適用可能性を整理します。