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HOME / AI人材（研修・紹介）

必要なのはプロンプトより、
先に業務を語れる人材。

「AI人材」の前に、「業務人材」を。
業務を理解した上でAIを使える人を育て、繋げます。研修はビジネス基礎の再構築から、採用は求める人材像の言語化から始めます。

無料相談→
OUR STANCE · 私たちの考え方

「AIを使える人」ではなく、
「業務を理解した上でAIを使える人」を、
育成・紹介します。

「AIの使い方」を知っていても、「この業務のどこにAIを入れるか」を語れる人は、まだ多くありません。

TRAINING 研修（AI Add-Skilling） 基礎を固めた上で、AIを使いこなす力を加える。 CAREERS 人材紹介（AI Careers） 業務を語れる人材を、見分けて繋げる。
AI ADD-SKILLING · 研修

研修プログラム「AI Add-Skilling」

BASICS + AI

基礎があって、はじめてAIは活きる。

仕事の基本、マネジメントの基本、マーケティングの基本。時代が変わっても古くならない土台を固めたうえで、その上に、AIを使いこなす力を加えます。それが、私たちの研修「AI Add-Skilling」です。AIの使い方だけを学ぶ研修ではありません。

01

基礎を削らない。AIを足すために、基本を削ることはしません。

02

基礎を学ぶ流れで、AIを重ねる。同じテーマの中で、AIの生かし方を学びます。

03

御社に合わせて、カスタマイズ。御社の要望や状態に合わせて、柔軟にカスタマイズします。

研修一覧

AI基礎研修

こんな方に全員（職種・階層を問いません）

AIの使い方に関わる基礎を、順に学び、AIに仕事を任せるところまで進む研修。

  • 入れてよい情報の線引きが分からない
  • AIの出力を、そのまま使ってしまう
  • AIを使い始めたが、何から学べばよいか分からない
  • ツールや環境の準備の仕方が分からない
  • どこまでAIに任せてよいか、見極められない
  • AIの特性を理解して、基本操作ができる
  • 会社のルールに沿って、AIを安全に使える
  • 自分の業務に合うツールを選び、使える環境を整えられる
  • 文脈を伝えて、業務で使える答えを引き出せる
  • AIの出力を確かめ、自分で判断できる
  • AIに任せる仕事と、人が確認する仕事を分けて、任せられる
  • コンテキスト強化編
    90分の目安
料金：ご相談のうえ、お見積り

AI時代の新人研修

こんな方に新入社員・中途入社の若手

社会人・仕事の基本を身につけ、その上で、AIを安全に、自分で考えて使うための最低限のリテラシーを身につける研修。

基本

  • 学生や前職の感覚のままで、会社の一員としての責任が分からない
  • ビジネスマナー、報告・連絡・相談、メールなどの基本動作が身についていない
  • 指示の受け方や段取りが分からず、仕事を進められない
  • 機密情報や個人情報の扱いへの意識が低い

AI

  • 社内の情報や個人情報を、気づかずにAIに入力してしまう
  • AIの出力を確かめずに、そのまま提出してしまう
  • AIに頼って、自分で考えなくなってしまう
  • 会社の一員としての責任を理解し、社会人としてふさわしい行動がとれる
  • マナー、報告・連絡・相談、メールなどの基本動作が自然にできる
  • 指示を正しく受け、段取りを立てて仕事を進められる
  • （AI）会社のルールに沿って、AIを安全に使える
  • （AI）AIの出力を確かめ、自分で考えて判断できる
  • （AI）AIを使った成果物にも、自分で責任を持てる
  • 入社時のみ
    3日間
  • 通年
    約1年（4月入社の例）
  • 新人のためのAI研修
    1日
料金：ご相談のうえ、お見積り

AI時代の新任管理者研修

こんな方に新任管理者・昇格予定者

管理職の基本を身につけ、その上で、AIを判断と育成に生かす力を加える研修。

基本

  • プレイヤーの感覚が抜けず、「自分でやった方が早い」と仕事を抱え込んでしまう
  • 組織の目標を、部下一人ひとりの目標に落とし込めない
  • 問題の原因を捉えきれず、対策が場当たりになる
  • 部下の育て方、面談やフィードバックの進め方が分からない
  • 労務管理やコンプライアンスで、管理職として負う責任を知らない

AI

  • 部下がAIを使って作った成果物を、どう確認し、どう評価・指導するか
  • チームのAI利用のルールと、情報の扱いに、管理職として責任を持つこと
  • 目標管理や問題解決など、自分のマネジメントの中でAIをどう生かすか
  • プレイヤーから管理職へ役割を切り替え、目標達成・人材育成・判断に責任を持って動ける
  • 組織の目標を部下の目標に落とし込み、PDCAを回してチームで成果を出せる
  • 問題を筋道立てて捉え、対策を自分で判断して決められる
  • 部下と対話し、一人ひとりに合わせて育てられる
  • （AI）AIに任せること・人が担うことを見極め、AIで考えを広げたうえで、自分で判断できる
  • （AI）チームのAI利用のルールを示し、部下のAI活用を成長につなげられる
  • 2日間のみ
    2日間
  • 通年
    約1年（4月着任の例）
  • 新任管理者のためのAI研修
    1日
料金：ご相談のうえ、お見積り

AI時代のマーケティング研修

こんな方にマーケティング担当、AI推進担当（営業企画・広報・商品企画など、マーケティングに関わる方も）

顧客が商品を思い出す場面や、言葉・商品に感じる意味を捉え、AIで仮説を広げ、施策と検証につなげる研修。

顧客理解の深掘りと企画づくりを行き来しながら、自社の施策に使える仮説・企画案・検証計画を持ち帰ります。判断と結果を、次に使える自社の知として積み重ねます。

基本

  • 顧客像は描いているが、どんな場面で商品が思い出され、選ばれるのかが見えていない
  • 商品の良さを伝えているのに、顧客にどう受け取られているのかが分からない
  • 施策を実施しても、結果や判断の理由が次の企画に生かされない

AI

  • AIで企画や文案を作っても、似たような案になり、自社らしい切り口が出てこない
  • AIの顧客分析や仮想ユーザーの反応を、どこまで信じてよいか分からない
  • 案は増えるが、何を選び、何を確かめればよいのか決められない
  • 自社商品が思い出される購買場面と、その手がかりを考えられる
  • 言葉や商品の受け取られ方から、訴求や企画の切り口を広げられる
  • AIでつくった仮説と、実際に確認された事実を区別できる
  • 施策の目的に合った指標と、仮説を確かめる方法を決められる
  • 判断の理由と結果を記録し、次の企画や改善に生かせる
  • 2日間
    2日間（各日 9:00〜17:00）
料金：ご相談のうえ、お見積り
AI CAREERS · 人材紹介

AI Careers

BUSINESS-FLUENT TALENT MATCHING

業務を理解した上でAIを使える人材を、ちゃんと見分けて繋げます。

採用は、求める人材像の言語化から。「どの業務を、どのレベルで語れる人が必要なのか」をクライアントと共に定義し、その定義に忠実にマッチングします。

01

採用要件の再設計（業務理解レベル + AI活用スキル）

02

候補者面談での「業務を語れるか」チェック

お取り扱いポジション（一例）

記載の年収は、転職サービス・求人情報の公開データ（2026年10月時点）をもとにした目安です。実際の提示額は、経験・企業により変わります。

DATA / AI

AIエンジニア

600万円 1,200万円
DATA / AI

MLOpsエンジニア

700万円 1,500万円
STRATEGY

AI事業PM

700万円 1,800万円
STRATEGY

DXコンサルタント

600万円 1,300万円
ENGINEER

テックリード

600万円 1,100万円
ENGINEER

プロダクトエンジニア

600万円 1,000万円
DESIGN

プロダクトデザイナー

550万円 1,200万円
EXEC

CTO / VPoE

1,000万円 2,000万円
OUR VALUES · 選ばれる理由

なぜ、AI Human Capital なのか

ON THE FIELD

現場を知っているから、リアル。

導入支援や開発で、実際の現場に携わっているので、リアリティがある。

QUICK UNDERSTANDING

業務の理解が、速い。

お客様の業務を、速く、深く理解します。

EXPERTISE

専門性が、高い。

AI・データ・マーケティング・人的資本を横断する専門チームが、直接担当します。

COMMUNICATION

対話が、強み。

ヒアリングや面談など、しっかりとしたコミュニケーションが強み。

GET STARTED

まずは、状況を
お聞かせください。

企業様の採用要件のご相談も、求職者様のキャリア面談も、
オンラインで承っております。

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TRAINING · 新入社員・中途入社の若手向け

AI時代の新人研修

社会人・仕事の基本を身につけ、その上で、AIを安全に、自分で考えて使うための最低限のリテラシーを身につける研修。

対象者

  • 新入社員（新卒）、中途入社の若手社員
  • AIの利用経験は問いません
  • 1回あたり25人程度

こんな課題に

新人が、まず直面する課題（基本）
  • 学生や前職の感覚のままで、会社の一員としての責任が分からない
  • ビジネスマナー、報告・連絡・相談、メールなどの基本動作が身についていない
  • 指示の受け方や段取りが分からず、仕事を進められない
  • 機密情報や個人情報の扱いへの意識が低い
これからは、それに加えて（AI）
  • 社内の情報や個人情報を、気づかずにAIに入力してしまう
  • AIの出力を確かめずに、そのまま提出してしまう
  • AIに頼って、自分で考えなくなってしまう

学び

新人研修の基本
  • 社会人の心構え、コンプライアンス、情報セキュリティ
  • ビジネスマナー、報告・連絡・相談、メール・チャット・電話
  • 仕事の進め方（指示の受け方、段取り、PDCA、時間管理）
それぞれに加えるAIの学び（最低限のAIリテラシー7項目）
  1. 生成AIの基本（得意なこと・苦手なこと）
  2. AIに入れてよい情報・いけない情報
  3. もっともらしい誤りと、確認の仕方
  4. 著作権と引用
  5. AIへの指示の基本
  6. 会社のAI利用ルールと、困ったときの相談先
  7. AIを使っても、成果物の責任は自分にあること
通常の研修との違い
  • 従来の新人研修の内容は、そのまま。社会人の心構え、マナー、報連相、仕事の進め方をしっかり学びます。
  • 基本の学びに、AIを重ねる。情報セキュリティの次に「AIに入れてよい情報」、メールの次に「AIが書いた文の確認」、指示の受け方の次に「AIへの指示」と、同じ流れで学びます。
  • AIに頼りすぎない使い方を身につける。「まず自分で考える → AIで広げる → 自分で確かめて決める」を全ての回で繰り返します。
  • 身についたかを確かめる。AIリテラシー確認テストで、項目ごとの変化を見ます。

受講後に目指す姿

  • 会社の一員としての責任を理解し、社会人としてふさわしい行動がとれる
  • マナー、報告・連絡・相談、メールなどの基本動作が自然にできる
  • 指示を正しく受け、段取りを立てて仕事を進められる
  • （AI）会社のルールに沿って、AIを安全に使える
  • （AI）AIの出力を確かめ、自分で考えて判断できる
  • （AI）AIを使った成果物にも、自分で責任を持てる

導入パターン

パターン期間詳細対象人数概算費用
1
3日間入社時の3日間の集合研修。社会人の基本と、AIを安全に使う土台を身につけます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
2
約1年（4月入社の例）入社時研修＋フォロー研修3回＋成果報告。1年かけて、AIの使い方を定着させます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
3
1日貴社の既存の新人研修に、AIの部分だけを加える1日の研修です。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
オプション1AI活用サポート—研修後の現場の疑問への回答、新しいAIの動きの共有。—別料金（お見積り）
オプション2OJT担当者向けガイド—配属先のOJT担当者が、新人のAI活用を導くためのガイド。—別料金（お見積り）

概算費用は、内容・人数・時期に応じて、ご相談のうえお見積りをお示しします。

パターンごとの詳細

期間

  • 3日間（各日 9:00〜17:00）

日数は、貴社の新人研修の長さに合わせて調整します。

形式

  • 集合研修（オンラインにも対応）
  • 講義、個人ワーク、グループ討議、ロールプレイ、AIを使った演習

カリキュラム概要

  1. 社会人の心構えと、会社の一員としての責任（コンプライアンス、情報セキュリティ）
  2. 生成AIとは何か、AIに入れてよい情報・いけない情報
  3. ビジネスマナー、報告・連絡・相談、メール・チャット
  4. AIの出力は「たたき台」：誤りの確かめ方と、成果物の責任
  5. 仕事の進め方（指示の受け方、段取り、PDCA）と、AIへの指示の基本
  6. 「自分で考える → AIで広げる → 自分で決める」の実践

シラバス

1日目：社会人の基本と、AIを安全に使う土台
時間項目ねらい
9:00〜9:30オリエンテーション3日間の目的と進め方
9:30〜11:00社会人の心構え学生と社会人の違い、会社の一員としての責任
11:00〜12:00コンプライアンスの基本ルールを守る理由、よくある違反の例
13:00〜14:00情報セキュリティの基本機密情報・個人情報、SNS・持ち出しの注意
14:00〜15:00生成AIとは何か得意なこと・苦手なこと、実際に使ってみる
15:00〜16:30入れてよい情報・いけない情報と、会社のAI利用ルール事例で「入れてよいか」を判断する、相談先を確認する
16:30〜17:00まとめ
2日目：ビジネスマナーと、AIの出力の扱い方
時間項目ねらい
9:00〜9:15振り返り
9:15〜11:00ビジネスマナー挨拶、身だしなみ、言葉遣い、名刺交換、来客対応
11:00〜12:00報告・連絡・相談タイミングと順序、結論から話す
13:00〜14:30メール・チャット・電話社外メールの型、チャットのマナー、電話応対
14:30〜16:00AIの出力は「たたき台」AIが書いたメール文の誤りを見つけて直す、事実の確かめ方
16:00〜16:50成果物の責任は自分にあるAIを使ったときの確認と、上司への伝え方
16:50〜17:00まとめ
3日目：仕事の進め方と、自分で考えてAIを使う
時間項目ねらい
9:00〜9:15振り返り
9:15〜10:45仕事の進め方指示の受け方、段取り、優先順位
10:45〜12:00PDCAと時間管理1日の仕事の組み立て方
13:00〜14:30AIへの指示の基本目的・背景・条件・出力の形を伝える
14:30〜15:45自分で考える → AIで広げる → 自分で決める配属後1か月の行動計画を、自分で作り、AIで見直し、仕上げる
15:45〜16:30AIリテラシー確認テスト／自分のAI利用の約束
16:30〜17:003日間のまとめ・発表

進行上、内容を一部変更する場合があります。

効果の確かめ方

  • 3日目に、AIリテラシー確認テストと、自分のAI利用の約束を行います。

内容は、貴社の業務・対象者・AI利用ルールに合わせて調整します。

無料で相談する（30分・オンライン）→
TRAINING · 新任管理者・昇格予定者向け

AI時代の新任管理者研修

管理職の基本を身につけ、その上で、AIを判断と育成に生かす力を加える研修。

対象者

  • 新任管理者、昇格予定者
  • AIの利用経験は問いません
  • 1回あたり25人程度

こんな課題に

新任管理者が、まず直面する課題（基本）
  • プレイヤーの感覚が抜けず、「自分でやった方が早い」と仕事を抱え込んでしまう
  • 組織の目標を、部下一人ひとりの目標に落とし込めない
  • 問題の原因を捉えきれず、対策が場当たりになる
  • 部下の育て方、面談やフィードバックの進め方が分からない
  • 労務管理やコンプライアンスで、管理職として負う責任を知らない
これからは、それに加えて（AI）
  • 部下がAIを使って作った成果物を、どう確認し、どう評価・指導するか
  • チームのAI利用のルールと、情報の扱いに、管理職として責任を持つこと
  • 目標管理や問題解決など、自分のマネジメントの中でAIをどう生かすか

学び

新任管理者研修の基本
  • 管理職の役割と責任（目標達成・人材育成・判断責任）、プレイヤーからの切り替え
  • 目標管理（MBO）とPDCA
  • 問題解決の手順（なぜなぜ分析、ロジックツリー）
  • 部下育成（OJT）、コミュニケーション、動機づけ、コーチング
それぞれに加えるAIの学び
  • AIに任せること・人が担うことの見極め
  • 生成AIの基本と、チームで使うためのルール・リスク
  • 目標・問題解決・面談準備でのAIの生かし方
  • 部下のAI活用を、成長につなげる導き方
通常の研修との違い
  • 従来の新任管理者研修の内容は、そのまま。AIを足すために基本を削ることはしません。
  • 各テーマに、AIの学びを加える。基本を学んだその流れで、同じテーマでのAIの生かし方を学びます。
  • 判断し、責任を負うのは管理職。ツールの操作で終わらせず、AIを使った判断と部下の育成に責任を持てる管理職を目指します。
  • 年間で定着させる（通年）。自部署の業務・目標・部下で、1年かけて確かめます。

受講後に目指す姿

  • プレイヤーから管理職へ役割を切り替え、目標達成・人材育成・判断に責任を持って動ける
  • 組織の目標を部下の目標に落とし込み、PDCAを回してチームで成果を出せる
  • 問題を筋道立てて捉え、対策を自分で判断して決められる
  • 部下と対話し、一人ひとりに合わせて育てられる
  • （AI）AIに任せること・人が担うことを見極め、AIで考えを広げたうえで、自分で判断できる
  • （AI）チームのAI利用のルールを示し、部下のAI活用を成長につなげられる

導入パターン

パターン期間詳細対象人数概算費用
1
2日間2日間の集合研修。管理職の基本とAIの学びを、集中して身につけます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
2
約1年（4月着任の例）2日間の集合研修＋実践研修3回＋振り返り＋成果報告。自部署で1年かけて定着させます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
3
1日1日のショート版。管理職の役割転換とAIの基本・ルール、目標・育成でのAIの生かし方に絞って学びます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
オプション1AI活用サポート—研修後の現場の疑問への回答、新しいAIの動きの共有。—別料金（お見積り）
オプション2実践研修の追加—2日間のみのあとに、実践研修を追加します。—別料金（お見積り）

概算費用は、内容・人数・時期に応じて、ご相談のうえお見積りをお示しします。

パターンごとの詳細

期間

  • 2日間（各日 9:00〜17:00）

形式

  • 集合研修
  • 講義、個人ワーク、グループ討議、ケース討議、ロールプレイ、AIを使った演習（貴社で使えるAIツールがあれば実際に操作します）

カリキュラム概要

  1. AI時代に変わる管理職の役割と、変わらない本質（判断責任）
  2. 生成AIの基本と、安全に使うためのルール
  3. 目標管理・PDCAの基本と、AIの生かし方
  4. 問題解決・業務改善の基本と、AIで「広げて、人が決める」進め方
  5. 部下育成・コミュニケーション・コーチングの基本と、面談準備へのAIの生かし方
  6. 自部署AI活用アクションプラン

シラバス

1日目
時間項目ねらい
9:00〜10:00オリエンテーション目的とゴール、職場の現状と悩みの共有
10:00〜12:30AI時代の管理職の役割転換変わらない本質、管理・監督者の3つの責任、AIに任せること・人が担うこと、ケース討議「このAI活用は適切か」
13:30〜14:30AI基礎知識生成AIの得意・不得意、指示の基本、出力は「たたき台」
14:30〜15:20AI活用のリスクとチームのルール入力してよい情報、出力を鵜呑みにしない、チームで決めるルール
15:20〜16:50AIを活用した目標マネジメント目標管理制度と目標の連鎖、SMART、AIで目標と進捗を確認する
16:50〜17:001日目のまとめ
2日目
時間項目ねらい
9:00〜9:201日目の振り返り
9:20〜11:00AIを活用した問題解決・業務改善問題解決の手順、なぜなぜ分析、ロジックツリー、AIで原因仮説・施策案を広げ人が選ぶ
11:00〜12:00部下育成の基本と育成計画OJTの進め方、OJT計画書をAIでたたき台づくり
13:00〜14:30コミュニケーションと動機づけ聴くスキル（ロールプレイ）、動機づけ、指導スタイルの使い分け
14:30〜15:40コーチングとAIを活用した面談準備GROWモデル、AIを部下役にした面談シミュレーション、フィードバックの設計、部下にAIを使わせるときのマネジメント
15:40〜16:40自部署AI活用アクションプラン2日間の学びを自部署に落とし込み、明日からの一歩を決める
16:40〜17:00まとめ・質疑応答

進行上、内容を一部変更する場合があります。

効果の確かめ方

  • 研修の最後に、自部署AI活用アクションプランを作ります。

内容は、貴社の業務・対象者・AI利用ルールに合わせて調整します。

無料で相談する（30分・オンライン）→
TRAINING · マーケティング担当・AI推進担当向け

AI時代のマーケティング研修

顧客が商品を思い出す場面や、言葉・商品に感じる意味を捉え、AIで仮説を広げ、施策と検証につなげる研修。

顧客理解の深掘りと企画づくりを行き来しながら、自社の施策に使える仮説・企画案・検証計画を持ち帰ります。判断と結果を、次に使える自社の知として積み重ねます。

対象者

  • マーケティング担当、AI推進担当
  • 営業企画・広報・商品企画など、マーケティングに関わる方
  • AIの利用経験は問いません
  • 1回あたり25人程度

こんな課題に

マーケティング担当が、まず直面する課題（基本）
  • 顧客像は描いているが、どんな場面で商品が思い出され、選ばれるのかが見えていない
  • 商品の良さを伝えているのに、顧客にどう受け取られているのかが分からない
  • 施策を実施しても、結果や判断の理由が次の企画に生かされない
これからは、それに加えて（AI）
  • AIで企画や文案を作っても、似たような案になり、自社らしい切り口が出てこない
  • AIの顧客分析や仮想ユーザーの反応を、どこまで信じてよいか分からない
  • 案は増えるが、何を選び、何を確かめればよいのか決められない

学び

マーケティングの基本（土台）
  • 商品を思い出す購買場面と、その手がかりを捉える（CEP：カテゴリーエントリーポイント。顧客が、どんな場面・きっかけで、その商品カテゴリーを思い出すか）
  • 言葉・商品・画像が、どんな意味として受け取られるかを考える（記号論的アプローチ：言葉や商品が、受け手にどんな意味として読み取られるかを捉える考え方）
  • 平均だけでは見えない反応の違いと、不確実性を読む
  • 顧客理解を施策と小さな実験につなげ、判断と結果を蓄積する
それぞれに加えるAIの学び
  • 顧客の声や現場の違和感から、複数の説明仮説を広げる
  • 購買場面や意味の違いを手がかりに、企画・コンテンツ案を広げる
  • AI仮想ユーザーやシミュレーションを、事前検討に生かす
  • AIの出力の根拠・未確認事項を整理し、現実で確かめる方法を考える
通常の研修との違い
  • 顧客理解とデータ活用の実践知を、研修に反映。長年のマーケティングリサーチ、定性・定量調査、データ活用の経験をもとに、顧客の発言や行動の背景を読み解き、施策や意思決定につなげる方法を学びます。
  • 新しいアプローチを、自社の題材で試す。記号論的な視点や確率的な見方と生成AIを組み合わせ、顧客理解を広げる方法を扱います。実践で得られた工夫や課題を取り入れながら、自社の商品・顧客を題材に、使い方と確かめ方を学びます。
  • 顧客理解の深掘りから、施策づくりまでをつなぐ。これまで時間や手間がかかっていた、顧客の声の読み解き、異なる意味づけの比較、複数の企画案の検討をAIで進めやすくします。得られた仮説を、訴求・コンテンツ・検証計画まで具体化します。
  • 実際の反応から確かめ、次に使える知を残す。AIで広げた仮説や案を人が判断し、顧客や現場で確認します。判断の理由、結果、見直す条件を記録し、次の企画や改善に生かします。

受講後に目指す姿

  • 自社商品が思い出される購買場面と、その手がかりを考えられる
  • 言葉や商品の受け取られ方から、訴求や企画の切り口を広げられる
  • AIでつくった仮説と、実際に確認された事実を区別できる
  • 施策の目的に合った指標と、仮説を確かめる方法を決められる
  • 判断の理由と結果を記録し、次の企画や改善に生かせる

導入パターン

パターン期間詳細対象人数概算費用
12日間顧客の購買場面と意味の理解から、AIによる仮説・企画の探索、施策と検証計画の作成までを学びます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
オプション1AI活用サポート—研修後の現場の疑問への回答、新しいAIの動きの共有。—別料金（お見積り）
オプション2自社データを使った研修用データの事前準備研修前貴社の顧客の声や調査結果などをもとに、共通ケースで使う研修用データを準備します。—別料金（お見積り）

概算費用は、内容・人数・時間に応じて、ご相談のうえお見積りをお示しします。

パターンごとの詳細

期間

  • 2日間（各日 9:00〜17:00）

形式

  • 集合研修
  • 講義、個人ワーク、グループ討議、ケース討議、AIを使った演習（貴社で使えるAIツールがあれば実際に操作します）
共通ケースと研修用データ

一つの商品・サービスを共通ケースにして、顧客理解から仮説づくり、施策・検証計画までを一貫して学びます。研修の目的と準備状況に合わせ、次の形で実施します。

  • 自社データを活用する場合：貴社の顧客の声や調査結果などをもとに、研修用データを事前に準備することもできます（別料金・お見積り）。
  • 自社データがない場合：業界×テーマに合わせたダミーデータを使用します。
  • 簡易版で実施する場合：典型的な商品・購買場面・顧客反応を扱うサンプルを使用し、考え方と進め方を体験します。

ダミーデータ・サンプルは演習用の架空データです。共通ケースで学んだことを、自社の商品・顧客を題材にした施策づくりへつなげます。

カリキュラム概要

  1. 顧客が商品を思い出す購買場面と、その手がかり（CEP）
  2. 言葉・商品が受け取られる意味を考える（記号論的アプローチ）
  3. 顧客の声や違和感から、AIで仮説を広げる
  4. 反応の違いと不確実性を読む、AI仮想ユーザーの活用と限界
  5. 意味の仮説を、企画と小さな実験に変える
  6. 判断と結果を、自社の知として残す

シラバス

1日目：顧客の購買場面と意味を捉え、AIで仮説を広げる
時間項目ねらい
9:00〜9:30オリエンテーション目的とゴール、自社の商品・顧客・マーケティングの悩みを共有する
9:30〜11:00顧客は、どんな場面で商品を思い出すのかCEPの視点から、購買につながる状況・動機・感情と、想起の手がかりを整理する
11:00〜12:00同じ言葉でも、受け取られる意味は違う記号論的な視点から、伝えたい価値と受け取られ方の違いを考える
13:00〜14:30自社商品の購買場面と意味を探る自社の訴求を題材に、場面によって意味が変わる可能性を仮説にする
14:30〜16:00AIで、見落としていた仮説を広げる顧客の声や違和感について、別の立場や反対の解釈も含めて説明仮説をつくる
16:00〜16:50仮説を比較し、確かめる問いをつくる根拠と未確認事項を分け、顧客や現場に確認する質問を整理する
16:50〜17:001日目のまとめ自社で優先して確かめたい仮説を整理する
2日目：反応を読み、施策を試し、自社の知として残す
時間項目ねらい
9:00〜9:201日目の振り返り購買場面と意味の仮説、確認したいことを振り返る
9:20〜10:50平均に埋もれた反応と、不確実性を読む反応の分かれ方や少数意見を捉え、判断に必要な追加情報を考える
10:50〜12:00AI仮想ユーザーとシミュレーション企画の事前検討に生かす方法と限界を学び、実顧客で確かめることを整理する
13:00〜14:00意味の仮説を、企画と小さな実験に変える場面や表現を変えた比較を設計し、目的に合った指標と確認方法を決める
14:00〜15:30自社の商品を題材にした施策づくりAIで案を広げ、人が選び、発信前の確認を含めた施策・検証計画をつくる
15:30〜16:40判断と結果を残す、自社のAI活用プラン採用・保留・見送りの理由と見直し条件を記録し、明日からの一歩を決める
16:40〜17:00まとめ・質疑応答持ち帰る施策と、実行・検証に向けた疑問を確認する

進行上、内容を一部変更する場合があります。

持ち帰るもの

  • 顧客理解・仮説シート：購買場面、受け取られる意味の仮説、根拠と未確認事項を整理したもの
  • 施策案：顧客理解と仮説をもとに、訴求・コンテンツ・届ける接点を具体化したもの
  • 検証計画：何を比較し、どんな指標や質問で確かめるかをまとめたもの
  • 判断カード：採用・保留・見送りの理由と、判断を見直す条件を記録したもの
  • 実行プラン：担当・期限・最初の行動・1か月後の確認事項を決めたもの

効果の確かめ方

  • 研修の最後に、施策案・検証計画・判断カードを実行プランにまとめます。
  • 1か月後に確かめることを決め、施策の実行状況と顧客の反応を振り返ります。
  • 仮説や判断がどう変わったかを記録し、次の企画や改善につなげます。

内容は、貴社の業務・対象者・AI利用ルールに合わせて調整します。

無料で相談する（30分・オンライン）→
TRAINING · 全員向け

AI基礎研修

AIの使い方に関わる基礎を、順に学び、AIに仕事を任せるところまで進む研修。

対象者

  • 職種・階層を問わず、全員
  • AIの利用経験は問いません

AI基礎研修で扱う基礎（学ぶ順）

  1. 生成AIの基本（得意・不得意、基本操作）
  2. 安全・ルール（入れてよい情報・いけない情報、会社のAI利用ルール、著作権と引用）
  3. ツールの選び方・使い分け（主要な生成AIの特性、機能の基本）
  4. AI環境の構築（業務で使うAIの準備：アカウント・契約、情報の扱いの設定、プロジェクト・パーソナル設定、試せる環境の用意）
  5. AIへの指示（文脈〈背景・目的・前提〉を渡す力）
  6. 出力の確かめ方（もっともらしい誤りの見分け方、成果物の責任）
  7. AIへの任せ方（任せる仕事と、人が確認する仕事の切り分け、小さく任せて、範囲を広げる）

知る→安全に使う→道具を選び、整える→指示する→確かめる→任せる、の順に学びます。

受講後に目指す姿

  • AIの特性を理解して、基本操作ができる
  • 会社のルールに沿って、AIを安全に使える
  • 自分の業務に合うツールを選び、使える環境を整えられる
  • 文脈を伝えて、業務で使える答えを引き出せる
  • AIの出力を確かめ、自分で判断できる
  • AIに任せる仕事と、人が確認する仕事を分けて、任せられる

こんな課題に

  • 入れてよい情報の線引きが分からない
  • AIの出力を、そのまま使ってしまう
  • AIを使い始めたが、何から学べばよいか分からない
  • ツールや環境の準備の仕方が分からない
  • どこまでAIに任せてよいか、見極められない

導入パターン

パターン期間詳細対象人数概算費用
190分の目安ケーススタディ体験型ワークショップ。議事録を題材に、同じ文字起こしから、3種のプロンプトを比べます。1回あたり25人程度ご相談のうえ、お見積り
オプション1AI活用サポート—研修後の現場の疑問への回答、新しいAIの動きの共有。—別料金（お見積り）

概算費用は、内容・人数・時期に応じて、ご相談のうえお見積りをお示しします。

パターンごとの詳細

期間

  • 90分の目安

形式

  • ケーススタディ体験型ワークショップ
  • 議事録を題材に、同じ文字起こしから、3種のプロンプトを比べます

この講座で扱う課題

  • 聞いても、一般的な答えしか返ってこない
  • 指示が人によってばらばらで、成果に差が出る
  • 業務の背景や条件を、うまく言葉にできない

この講座の学び

  • 目的・背景・条件・出力の形を、AIに伝える
  • 業務の文脈（誰のため、何のため、どこまで）を整理する
  • 参考資料や前提を添えて渡す
  • 同じ素材に、3種のプロンプトを比べる
  • 自分の業務で使う「指示の型」をつくり、手元に残す

この講座で持ち帰れるもの

  • 生成AIの特性の理解
  • ツール選定とプロンプト設計の判断軸
  • 自分と部下への指導の言葉

流れ

  1. アイスブレイク（文章完成法を使ったゲーム）
  2. ビジネス観点（変わる知識、変わらない経験）
  3. ケース体験（ある商談の文字起こし）
  4. 同じ素材に、3種のプロンプト（Aシンプル／Bコンテキスト付き／C評価の視点と判断の型を設計）
  5. 振り返り

内容は、貴社の業務・対象者・AI利用ルールに合わせて調整します。

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