デジタルマーケ・AI研修における「社内のAI推進のポイント」のコース概要

コースの概要

組織全体で自走する！AI推進の仕組みと実践術

このコースでは、組織全体での生成AI活用を加速させる「AI推進」の実践的手法を、テスト設計から環境構築、成果測定まで体系的に学びます。単なるツール導入に留まらず、従業員が主体的にAIを使いこなし、実務で成果を出し続けるための「自走する仕組み」を構築します。

前半では、組織のAIリテラシーを高める「教育と共有」の仕組みを解説。メンバーの現状を可視化するスキルテストの作成、業務に直結する勉強会の運営術、さらにチャットツールでノウハウが自然に循環する空気作りを学びます。後半では、推進担当者が主導すべき「実装と評価」を詳解。Difyやn8nを用いたワークフローのAI化や、AIを日常ツールに統合する環境構築の手法を習得します。さらに、先進企業の事例を参考に、AI導入による効率化の成果を適切に測定・評価するアプローチも網羅します。

本講座を通じて、組織全体の生産性を引き上げるAI推進の具体的な指針を手に入れましょう。一時的な導入で終わらせず、継続的に進化し続けるAI活用組織へと変革させる力を養うことができます。

コースの詳細

<01>社内の「生成AIスキルテスト」作成時に考慮したいポイント

この授業では、社内のAI推進において重要となる「生成AIスキルテスト」の必要性とその作成時に考慮すべきポイントについて学びます。このテストは、単にスキルを評価するだけでなく、個々のメンバーの育成を促進する入り口として活用できます。

・実践的な生成AI活用スキルテストの必要性
・生成AIスキルテスト作成における多角的な考慮点
・効果的なテスト問題設計と運用の工夫

この授業を通じて、効果的な生成AIスキルテストを作成し、社内のAI活用を推進するための具体的な指針を得られます。

この授業では、社内のAI推進のポイントとして、AI勉強会が「その場だけ」で終わってしまいやすい理由や、その勉強会をうまくいかせるためのポイントを学習します。

・概念よりもすぐに業務で役立つテクニックの優先
・勉強会内での実践的なハンズオン体験の呼びかけ
・継続的に勉強会を実施できる構造の構築

本講座の内容を参考に、AI勉強会を継続的に実施できる仕組みを作り、日々の業務でのAI活用を推進しましょう。

この授業では、全社で生成AIノウハウをストック・共有することの重要性や、チャットツールを使った効果的なノウハウ共有を実現するための3つのポイントを学びます。

・アウトプットが自然に生まれる空気ときっかけの設計
・実践的な投稿者の発見と協力者としての巻き込み
・情報の収集、拡散、参加を促す仕組みの構築

本授業の内容を参考に、チャットツールを通じて実践的な生成AIノウハウを共有できる仕組みを構築しましょう。

本講座は、AI推進担当者向けに、社内ワークフローのAI化を成功させる実践的な4つのポイントを解説し、多忙な業務と兼務しながら着実に成果を出せる戦略を習得します。

まず、Difyでのマニュアル検索Botやn8nでのSlack通知自動化など、具体的な事例を通じて、成果に直結するワークフローを「小さく、シンプルに」構築する第一歩を習得。次に、進化するAI情報を効率的にキャッチアップするため、解決したい課題に焦点を当てる「用途特化の学び方」を紹介し、インプット過多を防ぎ時間を最大限に活用します。

さらに、インプットを「聞いて進める」ことで学習速度を飛躍的に高めるノウハウや、AI推進を属人化させずに「作る人」を増やし社内全体のAI活用能力を底上げする戦略を学び、効率的かつ持続可能なAI推進を実現します。

本講座では、社内におけるAI活用の促進において、「AIがどこにいるか」という視点の重要性を具体的に解説します。AIツールが利用しやすい位置にあることが、従業員全体の活用度を高め、AIを使える人と使えない人の差を縮める鍵となることを学びます。

日常的に利用するチャットツールやブラウザにAIが統合される事例や、Google Workspace、Microsoft 365など主要SaaSへのAI組み込み状況を具体的に解説します。また、Difyやn8nを活用し、既存の社内ツールにAIを連携させ、裏側で自動的に業務を支援するワークフローを構築する実践的な方法についても解説します。

さらに、Perplexityの「Comet」に代表されるAIブラウザの登場が、検索、要約、情報入力といったWeb体験全体をどのように変革するか理解を深めます。本講座を通じて、AIが意識せずとも自然に活用される環境を構築するための、多角的なアプローチと将来展望を習得します。

本講座では、社内AI活用の成果を具体的に測定するためのアプローチを学びます。サイバーエージェントやGMOインターネットグループの事例を交え、定量的な目標設定の重要性を解説します。

AI活用の成果を測る実践的な方法として、特定のキーパーソンの業務におけるAI導入前後のタスク時間、定性変化、アウトプット品質の比較を通して具体的な計測方法を検証します。また、AI活用チームと非活用チームのパフォーマンスを共通指標と定性調査で比較するアプローチも実践的に探ります。

これらの手法を通じて、小さく、細かく計測を始め、AIがどのような価値を生み出したかという視点で成果を適切に評価するポイントを身につけます。