GiftXの実践型AI研修は、貴社の実務を題材にした研修設計から、受講後に持ち帰った1業務が現場で定着するまでを伴走する法人向けプログラムです。全社員向けの基礎から部門ごとの実践まで、自社業務に合わせて設計します。
生成AI時代の人材育成とは｜企業が「使える人材」の育成に取り組む背景
生成AI時代の人材育成とは、ChatGPTのような生成AIを日常業務で使い、自分の担当業務に組み込める人を組織的に増やす取り組みです。ツールの操作を教える講習とは違い、どの業務を任せるかを決め、業務で使われ続ける状態まで含めて設計する点に特徴があります。
関連記事：生成AI研修とは？種類・内容・費用相場と導入から定着までの進め方
「生成AIを人材育成に使う」と「生成AIを使える人材を育てる」を分けて考える
「生成AI 人材育成」という言葉には2つの意味が混在しています。1つは研修教材の作成やロールプレイング相手として生成AIを使い、人材育成そのものを効率化する話です。もう1つは、生成AIを業務で使いこなせる人材を社内で育てる話で、多くの企業が課題にしているのはこちらです。
本記事は後者を中心に扱い、前者は補足として後半でまとめます。育成の対象は専門職ではなく、企画・管理・現場の各部門で日常業務を担う社員です。数式やモデルの仕組みを理解する必要はなく、自分の業務のどこに生成AIを任せ、どこで自分が判断するかを決められることが到達点になります。
なぜ今、企業が生成AIを使える人材の育成を急ぐのか
生成AIは個人で試すぶんには何の準備も要りません。その手軽さゆえに、使う人と使わない人の差が組織のなかで静かに広がります。GiftXが2026年に実施したビジネス職の生成AI活用実態調査では、AI利用者が挙げた組織の課題として「AI活用が個人任せになっている」が最も多く、「学ぶ機会・研修制度がない」「利用ルール・ガイドラインがない」「業務に組み込む仕組み・専門人材がいない」が続きました。
| 組織の課題（AI利用者・複数回答） | 回答率 |
|---|---|
| AI活用が個人任せになっている | 25.9% |
| 学ぶ機会・研修制度がない | 20.6% |
| 利用ルール・ガイドラインがない | 19.1% |
| 業務に組み込む仕組み・専門人材がいない | 19.1% |
使っている人ですら、学ぶ場と組み込む仕組みの不足を挙げています。個人の工夫に任せたままでは、使い方が人ごと・部門ごとにばらつき、成果が出ている人の手順も社内に広がりません。人材育成を組織の取り組みとして進める理由はここにあります。職種別の内訳や活用レベルごとの成果実感は「2026年版 ビジネス職生成AI活用実態調査」にまとめています。
生成AI人材に求められるスキル｜活用レベル4段階で見る到達目標
「生成AIを使える」と一口に言っても、都度チャットで質問する段階と、複数工程の業務をAIに任せる段階では、求められるスキルも生む成果も違います。育成の到達目標を決めるには、まず活用レベルを段階で捉える必要があります。
活用レベルL1〜L4と、レベルごとに変わる成果実感
GiftXの調査では、AIの使い方を4つの活用レベルに分けて集計しています。全体の7割はL1・L2のチャット止まりにとどまり、複数工程を任せるL4は1割にすぎません。一方で、生産性が「明確に上がった」と答えた割合はL4で大きく跳ね上がります。
| 活用レベル | 使い方 | 回答者の割合 | 生産性が「明確に上がった」割合 |
|---|---|---|---|
| L1 | 都度チャットで質問・相談・調べ物をする | 28.1% | 13.8% |
| L2 | 都度チャットで文章・資料などの成果物を作らせる | 42.2% | 14.5% |
| L3 | 自社の情報や業務手順を覚えさせ、繰り返し同じ品質で実行させる | 19.3% | 19.4% |
| L4 | AIエージェントが複数工程の業務を半自動〜自動で進める | 10.5% | 54.3% |
生産性の明確向上の実感率は、チャット止まり（L1・L2）の14.3%に対しL4では54.3%で、約3.8倍の差があります。この差は回答の関連を示すもので、レベルを上げれば必ず成果が出るという因果を証明するものではありません。それでも、育成の目標を「チャットで質問できる」に置くか「自分の業務を1つ任せられる」に置くかで、行き着く先が変わることは読み取れます。
詳細な調査データは「ビジネス職生成AI活用実態調査（2026年版）」にてご覧ください。
レベルごとに必要なスキル｜基礎・リスク判断・業務への組み込み
活用レベルを上げるために必要なスキルは、次の3つに整理できます。
- 基礎の理解：生成AIが確率的に答えを作る仕組み、得意な作業と苦手な作業、出力を鵜呑みにしない確認の習慣。L1・L2の土台になる
- リスクの判断：入力してよい情報の線引き、著作権、もっともらしい誤り（ハルシネーション）の見抜き方。自社のルールと結びつけて初めて使える
- 業務への組み込み：自分の担当業務を工程に分け、AIに任せる工程と人が判断する工程を切り分け、手順として残す力。L3以上に進むために欠かせない
最初の2つは教材が標準化されており、eラーニングや公開講座でもそろえられます。3つ目だけは受講者自身の業務を持ち込まないと身につかないため、育成計画で最も設計の差が出る部分です。
関連記事：生成AIの社内ガイドラインの作り方5ステップ｜企業事例と項目一覧
全員をL4にする必要はない｜役割で到達目標を分ける
全社員を最上位のレベルまで引き上げる必要はありません。全員に共通で求めるのは基礎とリスク判断までで、そこから先は役割で分けます。
- 全社員：基礎とリスク判断を理解し、使ってよい範囲を自分で決められる（L1・L2）
- 各部門の実践者：担当業務を1つAIに任せ、手順として残せる（L3）
- 仕組みを作る担当者：部門をまたぐ工程を設計し、他の人が使える形に整える（L4）
- 管理職：部下の使い方に線を引き、部門としてどの業務から任せるかを決められる
到達目標を役割で分けると、誰に何時間の育成が要るかが見え、費用の配分も決まります。全員一律の研修で全員をL3にしようとするより、各部門に実践者を数名ずつ育てるほうが、組織全体の成果は早く現れます。
生成AIを使える人材の育成計画の作り方｜4つの手順
到達目標が決まったら、育成計画に落とします。手順は次の4つです。カリキュラムから決めるのではなく、変えたい業務から決める順序にすると、研修が座学で終わりません。
AIエージェントを「どう作り、どう育てるか」を、GiftX記事制作エージェントの実物で解説。
手順1｜育成対象を絞り、活用レベルで到達目標を決める
最初の一巡で全社員を対象にすると、業務の題材が薄まり、誰にとっても自分ごとにならない研修になります。まず部門ごとに実践者候補を2〜3名選び、その人たちをL3まで引き上げることを最初の目標にします。全社員向けの基礎はeラーニングなどで並行して進め、実践者の育成と分けて管理します。
対象者ごとに「研修後に何ができている状態か」を1行で書いておくと、後の効果測定の基準になります。「プロンプトが書ける」ではなく「週次の報告書の下書きをAIに作らせ、確認して提出できる」のように、業務の言葉で書きます。
手順2｜自社の業務から題材を選ぶ
題材は一般的な例文ではなく、受講者が実際に抱えている業務から選びます。選ぶ基準は、繰り返し発生すること、手順を言葉にできること、誤りがあっても人が確認して直せることの3つです。議事録の整理、報告書の下書き、問い合わせへの回答案の作成、社内資料の要約などが該当します。
逆に、判断の根拠が人の経験にしかない業務や、誤りがそのまま顧客に届く業務は最初の題材に向きません。題材を1つに絞ることで、リスクの線引きもその業務の入力情報を例に具体化でき、研修の中で成果物を作るところまで進められます。
手順3｜研修・OJT・自習を組み合わせて手段を決める
基礎とリスク判断はeラーニングや集合研修で一律にそろえ、業務への組み込みは題材を持ち込んだ実践型の研修か、部門内のOJTで進めます。手段の選び方は次の見出しで比較しますが、原則は「標準化できる層は安く広く、自社固有の層は少人数で深く」です。
このとき、研修の中で実際に自分の業務の成果物を1つ作って持ち帰る設計にしておくと、翌日から使い始められます。研修が終わってから題材を探す順序にすると、多くの受講者は探す前に日常業務に戻ってしまいます。
手順4｜受講後の相談先と成果の測り方を決めてから始める
育成計画で抜けやすいのが、研修後の設計です。自分の業務で試してつまずいたときに聞ける相手、うまくいった手順を共有する場所、そして何をもって成果とするかを、研修を始める前に決めておきます。
成果の測り方は、受講者数や満足度ではなく、研修後に業務でAIを使っている人の割合と、任せた業務の数で見ます。例えば、AIが作った成果物の品質を機械的に確認する評価の仕組みを用意し、人のレビュー前に一定の基準を満たしているかを測るようなケースも考えられます。測る基準が先に決まっていれば、育成が1回の行事で終わらず、次の題材に広げる判断がしやすくなります。
人材育成の手段を比較｜研修・OJT・自習・外部サービスの使い分け
育成の手段は大きく4つに分かれ、それぞれ向いている層と限界が違います。下表は、対象となる活用レベル、費用の考え方、限界の3つの観点で整理したものです。1つの手段で全員を育てようとせず、層ごとに組み合わせる前提で見てください。
| 手段 | 向いている層・レベル | 費用の考え方 | 限界 |
|---|---|---|---|
| 自習（公開講座・公式教材） | 全社員の基礎（L1） | ほぼ無料 | 自社ルールとの結びつけができず、続くかは本人任せ |
| eラーニング | 全社員の基礎とリスク判断（L1・L2） | 受講人数に比例、単価は低い | 業務への組み込みは扱えない |
| 集合研修（オンライン含む） | 管理職・実践者候補（L2〜L3） | 1回あたりの固定費 | 題材が汎用だと受講後に使われない |
| 実践型研修・伴走型（外部サービス） | 部門の実践者（L3〜L4） | 事前ヒアリングと教材化の工数が上乗せ | 少人数向けで、全社員には広げにくい |
| 社内OJT | 実践者の横展開（L2→L3） | 教える側の時間 | 教える側にL3以上の人が要る |
基礎とリスク判断の一般論は、公開教材の質が上がっており、社内で組み合わせて内製できます。一方で、自社の情報区分に合わせた線引きと、業務を題材にした実践は、受講企業の業務を事前に聞き取り、教材に落とす工程がないと成立しません。外部の実践型研修に頼む場合は、既製教材をそのまま使うのか、自社の業務から題材を選ぶのか、受講後に相談できる期間があるかを確認します。GiftXの実践型AI研修は、受講企業の業務から題材を選び、受講後の定着まで支援の範囲に含めています。
費用の負担を下げる手段として、人材開発支援助成金の事業展開等リスキリング支援コースがあります。中小企業の場合、対象となる訓練の経費の75%が助成されます（2026年9月時点、出典: mhlw.go.jp）。対象講座の要件や研修時間の条件があるため、外部サービスを検討するときは助成金の対応実績を確認しておくと申請を進めやすくなります。
関連記事：人材開発支援助成金でAI研修｜3コースの選び方と研修時間の設計
生成AIを人材育成の手段として活用するメリットと注意点
冒頭で触れたもう1つの意味、つまり人材育成の業務そのものに生成AIを使う場面も、育成担当者にとっては見逃せません。研修コンテンツの素案作成、受講者ごとの理解度に合わせた補足教材の作成、接客や交渉のロールプレイング相手、OJTで教える側が説明に使う手順書の下書きなどが代表的な使い方です。
メリットは、教材作成と個別対応の時間が減り、育成担当者が受講者の観察や題材選びに時間を回せることです。例えば、部門ごとの業務内容を入力して演習問題の下書きを作らせれば、これまで数日かかっていた教材の初稿が半日程度で用意できるようなケースが考えられます。
一方で注意点もあります。生成AIが作った教材にはもっともらしい誤りが混じるため、内容の確認は必ず人が行います。また、教材作成が楽になっても、受講者が自分の業務で使う設計がなければ定着の課題は残ります。育成の手段としての生成AIは、育成計画を補うものであって、計画の代わりにはなりません。
自社業務を教材にして生成AIを定着させた人材育成の取り組み
育成計画を作っても、研修後に使われなければ投資は回収できません。GiftXが支援先と自社で実施した取り組みから、題材の選び方と受講後の残し方を2つ紹介します。
部門ごとの実業務を題材にして、研修後の利用率を約2割から約7割へ
あるシステム開発企業では、汎用的なツール操作の研修を実施していた時期、研修後に業務でAIを使っている人の割合が約2割にとどまっていました。そこで部門ごとに実業務からユースケースを選び、研修のなかで実際に1つ自動化の仕組みを作って持ち帰る形式に切り替えています。
切り替え後は、研修後に業務で使っている割合が約7割まで上がりました。数値は概算ですが、変化の要因は操作の習得ではなく、持ち帰る対象が研修の前に決まっていたことにあります。教材はAIコーディングエージェントやChatGPTの操作ではなく、受講者の業務そのものでした。
全国8,000人調査で、AIの活用方法によって生産性向上に約3.8倍の差が生まれることが判明。
研修で作った手順をチームの資産として残す
研修で作った指示文や手順は、そのままにすると個人のメモに散らばります。あるメーカーでは、業務で使う指示や定型フローを共有の手順集として整備し、誰が実行しても同じ結果になる形にしたうえで、改善したときは元の手順に書き戻す運用にしました。ノウハウが個人からチームへ移り、新しく加わったメンバーの立ち上げ期間は概算で半分程度に縮まっています。
育成計画の手順4で決めた「共有する場所」を、この形で運用すると、実践者が1人増えるたびに部門の標準的な進め方が更新されていきます。育成の成果が人に紐づかず、組織に蓄積される状態です。
Before/Afterで見る、生成AIを使える人材が1人増えたときの業務インパクト
育成の効果は、受講人数ではなく任せた業務の数で積み上がります。部門ごとに毎月作成する業務報告書の下書きを、研修で持ち帰った手順で生成AIに任せるケースを想定します。
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| 作業内容 | 会議メモと実績数値をもとに担当者が手書きで作成し、上長の確認を受ける | 研修で作った手順に沿ってAIに下書きを作らせ、担当者は事実確認と修正だけを行う |
| 1本あたりの時間 | 約90分 | 約25分 |
| 10部門・月あたり | 約900分（約15時間） | 約250分（約4.2時間） |
削減率は72%で、時給3,000円換算では月に約3.3万円、年間で約39万円相当になります。1業務あたりの数字は小さく見えますが、この手順を作れる実践者が各部門に1人いれば、同じ手順を議事録や社内資料にも横展開できます。育成の投資対効果は、研修の受講料に対して、任せた業務の数がどれだけ増えたかで見るのが実態に合っています。
生成AIの人材育成が定着しないときに陥りがちな3つの落とし穴
ここまでの内容を踏まえると、育成が受けっぱなしで終わる原因は、受講者の意欲ではなく計画の側にあることがわかります。人材育成の現場でよく起きる3つのパターンを挙げます。
落とし穴1｜目標が「使える人を増やす」で止まり、変える業務が決まっていない
研修の目標が操作の習得にとどまり、どの業務を変えるかが決まっていない形です。受講者は何に使えばよいか分からないまま持ち帰り、結局使わなくなります。
落とし穴2｜自分の業務で試してつまずいても、相談できる相手がいない
研修当日は動いたのに、自分の業務で試すと期待した出力にならないことがあります。そこで相談先がないと、受講者は自分の業務には向かないと判断して使うのをやめます。
落とし穴3｜使えるようになった人の手順が個人に閉じ、チームの標準にならない
一部の受講者が使えるようになっても、手順が個人のなかに閉じていれば部門の進め方は変わりません。育成を実施した後にも、AI活用が個人任せの状態は続きます。
自社業務を教材にして、持ち帰る1業務を決めきる
3つに共通する対策は、育成計画の段階で持ち帰る1業務を決めきっておくことです。対象業務が決まっていれば、リスクの線引きはその業務の入力情報を例に具体化でき、つまずく場面も特定できるため相談の焦点が定まり、成果物を部門で共有する対象もはっきりします。カリキュラムから決めるのではなく、変えたい業務から決める順序にすると、人材育成は座学で終わりません。
GiftXでは、自社業務を教材にした研修設計から、受講後に持ち帰った1業務が定着するまでを伴走支援しています。詳細は 実践型AI研修 をご覧ください。
生成AIを使える人材の育成に関するよくある質問
生成AI人材とはどのような人を指しますか
生成AIの仕組みと限界を理解したうえで、自分の担当業務のどこにAIを任せ、どこで人が判断するかを決められる人を指します。エンジニアのようにモデルを開発する人材とは別で、企画・管理・現場の各部門にいる実務者が対象です。到達点は活用レベルで分かれ、都度チャットで使えるL1・L2から、業務を1つ任せられるL3、複数工程を任せるL4まであります。
AI人材育成の課題は何ですか
研修を実施しても受講後に使われないこと、使い方が個人任せになって部門で広がらないこと、どこまで使ってよいかの線引きがなく受講者が判断に迷うことの3つが中心です。GiftXの調査でも、組織の課題として「AI活用が個人任せ」「学ぶ機会・研修制度がない」「利用ルールがない」が上位に並びました。いずれも計画の段階で、持ち帰る業務と相談先、共有の場を決めておくことで小さくできます。
育成にかかる費用はどのくらいで、助成金は使えますか
費用は教材の作成、講師の時間、受講者の人数と時間で決まります。既製教材のeラーニングは1人あたりの単価が低く、業務を題材にする実践型は事前のヒアリングと教材化の工数が乗るぶん高くなります。人材開発支援助成金の事業展開等リスキリング支援コースを使うと、中小企業では対象経費の75%が助成されます（2026年9月時点、出典: mhlw.go.jp）。対象講座の要件は事前に確認が必要です。
生成AIの人材育成はDX人材の育成とどう違いますか
DX人材の育成はデータ活用やシステム化を含む広い範囲を扱い、専門職の育成を含むことが多いのに対し、生成AIを使える人材の育成は、日常業務を担う社員が自分の業務にAIを組み込めるようになることに焦点を置きます。前者の一部として後者を位置づける企業もありますが、進め方は別で、生成AIのほうは題材さえ決まれば数週間で最初の成果物まで到達できます。
全社員向けの研修と実践者の育成はどちらを先に進めるべきですか
並行して進めるのが無理のない形です。全社員向けの基礎とリスク判断はeラーニングなどで一律にそろえ、同時に部門ごとの実践者候補を数名選んで業務を題材にした育成を始めます。実践者が先に成果物を作ると、全社員向けの研修でもその手順を例として使えるため、基礎研修の題材が自社のものになっていきます。
まとめ
生成AIを使える人材の育成は、ツールの操作を教えることではなく、自分の業務にAIを組み込める人を組織的に増やす取り組みです。到達目標は活用レベルで役割ごとに分け、全社員には基礎とリスク判断を、各部門の実践者には担当業務を1つ任せられる状態を求めると、育成の対象と手段と費用の配分が決まります。手段は自習・eラーニングで基礎をそろえ、実践部分を題材を持ち込んだ研修やOJTで補う組み合わせが無理のない進め方です。
育成を受けっぱなしで終わらせないためには、カリキュラムから決めるのではなく、自社業務を教材にして、研修で持ち帰る1業務を決めきることがポイントです。
生成AIを使える人材の育成をご検討の方へ
本記事で整理した生成AIを使える人材の育成を、自社の研修として設計し、受講後の定着まで進めたいとお考えの方は、ぜひGiftXの実践型AI研修までお問い合わせください。
GiftXの実践型AI研修では、貴社の実務を題材にした研修設計から、受講後の定着支援までを伴走します。自社業務でのユースケース選定、研修の中での実装、実務で試しての改善、チームへの横展開まで一貫して支援します。
AI人材の育成計画や社内定着にご関心のある方は、ぜひ一度ご相談ください。
