タイのステンレスメーカー向け社内AI研修で、AI実践活用の講師を担当

課題の背景

お客様が求めていたのは、機密情報の漏えいリスクを負うことなく、複数の職種の従業員が自分の業務へのAI活用方法を理解できる60分の研修セッションでした。この1日研修はお客様が自社の会議室で開催したもので、本社と工場の従業員のAI活用スキル向上を目的としていました。

そのためこのセッションでは、AIに文脈を与える方法と、どのようなデータを入力してはいけないかというルールの2点を同時に教える必要がありました。指示の書き方だけを教えると、より良い回答を求める従業員が会社の実データを文脈として入力してしまうおそれがあります。受講者は複数の職種から集まるため、例題や課題は共通の一式ではなく、各部門の業務に近いものにする必要がありました。

要件と制約

当社のセッションは研修の他のセッションとうまくつながり、複数の職種の従業員に対応できる必要がありました。主な要件と制約は次のとおりです。

• 午後の第5セッションで60分、メイン講師のセッションに続く枠
• スケジュールによると、午前中はAIの基礎を扱い、各グループがAI Map（各グループの繰り返し業務を整理した図）を作成します。R-C-F-Eフレームワークは当社の前のメイン講師のセッションで教えられるため、当社の内容も同じ用語を使う必要がありました。
• 受講者は本社と工場の複数の職種から集まるため、例題や課題は複数の部門をカバーする必要がありました。
• 内容は、会社の機密情報を公開AIアプリに入力してはならないという受講者資料のルールと整合している必要がありました。

なぜワークシートではプロンプトを2回書くのか

受講者資料のワークシートは、不足部分を補うと回答が変わることを受講者が実感できるよう、プロンプトを2回書く設計としました。この方法を選んだのは、主な問題がAIアプリそのものではなく、短すぎる指示にあるためです。ワークシートが参照するR-C-F-Eフレームワークは、スケジュールによるとその前のセッションで教えられているため、新たに教える必要はありません。

このセッションのスライドでは、保全報告書から問題点を要約する、ワークの測定データから傾向を確認するといった支援など、工場でのAI活用例を取り上げました。これらの例により、AIがどのような業務に使えるかを把握しやすくなります。このセッションのスライドではWebブラウザ上でAIチャットを試してもらう構成としたため、受講者は事前にソフトウェアをインストールする必要がありません。受講者資料の部門別ワークショップ用ワークシートでは、演習の流れを次の5段階で設計しています。

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   実際の業務を1件選ぶ

   各職種グループが、自グループのAI Mapから、頻繁に繰り返し、ルールが明確で、誤っても重大な損害にならない業務を選びます。

2. 2

   初回のプロンプトを書く

   ChatGPTやClaudeなどのAIチャットアプリに、普段どおりに指示を入力し、回答がどの程度使えるかを確認します。

3. 3

   R-C-F-Eで不足を見つける

   AIに対して、どの立場になってほしいか、どのような状況か、どのような形の回答がほしいか、参考になる例があるかを伝えたかどうかを順に確認します。

4. 4

   二回目のプロンプトを書く

   不足部分を補って同じチャットで指示し直し、2回の回答を比べてどこが良くなったかを確認します。

5. 5

   2分の発表を準備

   ワークシートでは、グループの代表者が、選んだ業務、最初のプロンプトの問題点、何を変えて回答がどう良くなったかの3点だけを話します。

Inspektionはこの研修のためにどのような資料を作成しましたか

当社は第5セッションで使用するため、スライド、受講者資料、ファシリテーターガイド、グループ別の予備課題カードを作成しました。各資料の詳細は次のとおりです。

• 補助スライド: 工場でのAI活用例と、上手に書けたプロンプトを再利用のために保存するよう各グループに呼びかける締めくくりのスライド
• 受講者資料: プロンプト作成ガイド、データセキュリティルール、プロンプト集、ワークショップ用ワークシート、節約できた時間の記録表付きの研修後導入計画
• ファシリテーターガイド: このセッションの活動の流れと課題カードの使用ルール
• グループ別の予備課題カード: すべて架空データを使用し、実名の代わりに「A社」のような名称を用いた、業務を思いつかないグループ向けのカード

当社が作成した受講者資料には、経理、国内営業、海外営業、生産計画・購買、HR/IT、製造部門など7職種のすぐに使えるプロンプト集が含まれています。受講者資料のデータセキュリティルール3項目は、機密情報を入力しないこと、すべての回答を人が確認すること、AIは下書きを支援するが送信するのは人であることです。

研修当日から確認できた成果

当社は2026年9月、タイのステンレスメーカーによる1日のインハウスAI研修で、第5セッション（60分）の講師を務めました。根拠となるのは、このセッションのスライド、納品した資料、および研修完了時に全額支払いという条件に基づき研修日の後に発行された請求書です。締めくくりのスライドでは、上手に書けたプロンプトを再利用のために保存するよう各グループに呼びかけました。

グループでのプロンプト作成やグループごとの2分の発表など、ワークシートの活動の流れは資料上で設計した計画であり、当日すべての段階を実施したことを確認できる記録はまだありません。

引用できる研修後の効果測定はまだありません。節約できる時間は各部門の継続的な活用次第であるためです。受講者資料には、最初の2週間の計画と、同じ業務についてAI使用前後の所要時間を記録する表が含まれており、各部門が自ら結果を収集します。

私たちが学んだこと

この案件から、組織内のAI研修に関する3つの原則が得られました。

1. データのルールは使い方と一緒に教え、後回しにしません。明確なルールは、入力のたびに顧客名、価格、原価を架空のデータに置き換えることです。予備の課題は最初からすべて架空データにするのが望ましいです。
2. 他の講師に続くセッションでは、同じフレームワークと用語を使う必要があります。本案件では、スケジュールによるとその前のセッションで扱うAI MapとR-C-F-Eフレームワークを使うようワークシートを設計したため、新たなフレームワークを教える必要はありませんでした。
3. 研修の効果は研修日の後に現れるため、測定ツールと責任者を最初から用意する必要があります。プロンプト集、最初の2週間の計画、時間記録表は各部門が自ら結果を収集する助けになりますが、全体のレポートが必要な場合は、組織が結果の取りまとめ担当者を決める必要があります。

この形式を貴社の社内研修にどう活用できますか

複数の職種の従業員に日常業務でAIチャットを使い始めてほしい場合、同じ形式を活用できます。再利用可能なのはワークシートの流れ、R-C-F-Eフレームワーク、データのルールです。調整が必要なのは業務例、プロンプト集、研修の他のセッションとのつながりです。

研修の実施前に、次の事項を準備しておくことをお勧めします。

• 実際に使用するスケジュールと各セッションの講師の役割を確認し、内容と用語がうまくつながるようにします。
• 職種別にグループを分け、グループごとの人数を事前に知らせます。課題カードと発表時間はグループ数に応じて決まるためです。
• 受講者が研修日までにアカウントを用意し、アプリまたはWebブラウザでChatGPTまたはClaudeにログインできるようにします。また、Wi-Fi、プロジェクター、マイクを用意します。
• どのデータの入力を禁止するか、企業向け版のアプリを使うべきかなど、組織のAI利用ポリシーを定めます。
• 各部門が頻繁に繰り返す業務を集め、ワークシートの課題として使います。