生成AIの社内研修が生かされない理由を徹底解剖
この記事におけるポイント
- 生成AIを使う／使わないの二極化は、個人の資質ではなく研修と実務の距離から生まれる
- 受講者は業務で使う頻度に応じて区分する
- 必要最低限、教えるべき内容は「入力してよい情報」「出力を確かめる方法」「迷ったときの相談先」の3点
- 当日の題材、演習難度、質問方法、終了時の課題は受講者ごとに見直す
- 効果は全社利用率ではなく、対象者の利用実態から判断する
「研修は実施したものの、生成AIを使う従業員が限られている」
「研修の難易度が合わなかったという回答が多かった」
「安全面を強調したら、かえって誰も触らなくなった」
生成AIの社内研修を任された人事・総務・情シス・DX推進などの担当者の中には、こうした悩みを持っている方が多いのではないでしょうか。
生成AIの社内研修後に利活用が伸び悩む原因は、本人の意欲だけではありません。業務との距離や最初のつまずき、入力情報の線引き、研修後のフォローなど、研修の設計そのものが利用の差を生む場合があります。
このコラムでは、研修の実施に際して予算と工数を抑えながら、対象者の分け方や研修に最低限盛り込むべき内容を紹介します。
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生成AI社内研修の後に「使う人・使わない人」が分かれる4つの理由
研修直後は、説明を聞き、同じ画面を見て、同じワークをするため差が見えづらいですが、数日後には、生成AIを試そうとする人と、生成AIにログインさえしていない人に分かれるケースもあります。
活用意向があっても、使いどころが見えなければ「生成AIって便利だな」で終わってしまいます。私が経験した範囲でも、研修当日は前向きだったのにもかかわらず、数日後には「いつ生成AIを使えばいいか分からない」「生成AIを使うタイミングが特にない」という従業員は多くいました。かく言う私も、最初は「生成AIを使わない」側の人間でした。
では、生成AIの社内研修後、なぜそのような状態になるのでしょうか。4つの理由に分けて紹介します。
1.題材が自分の業務から遠い
営業向けの例だけでは、経理や製造の担当者は自分の仕事へ置き換えにくいです。生成AIを使うイメージが持てないまま日々の業務に追われ、そのまま忘れられてしまうというパターンです。
AIリテラシー教育が一般知識に寄るほど、「分かった」と「使える」の間に距離が残ってしまいます。
2.最初の一回でつまずくと立ち直りづらい
最初の入力欄で、どのような内容を打ち込めばいいか迷ってしまい、当たり障りのない内容を入力。生成AIの回答が期待したほどではなかった場合、自分には向かないと判断してしまいがちです。
初回の失敗を直す場がなければ、その認識のまま日々が過ぎてしまうというパターンです。
3.入力してよい範囲が見えない
顧客情報や社内資料を入れてよいか分からず、安全を優先した結果、生成AIを使わなくなるというパターンです。禁止事項だけを示し、何なら扱えるのかを示さない設計が利用者の手を止めてしまいます。
関連記事：便利だからこそ要注意。生成AIに入力してはいけない情報とは？
4.試す時間が業務として認められていない
研修で推奨しても、試行時間も仕事と認識しなければ、通常業務に追われているような多忙な従業員から離れてしまうというパターンです。
生成AIをどのように業務で活用するのか、どのような利用が効果的・効率的なのかを検証する時間が取れず、それと比例して生成AIも利用されないという構図です。
研修受講直後の私の場合は、1と4の掛け合わせでした。
生成AIをどのように自身の業務に取り入れることができるのか、どの部分を生成AIに任せようか、業務に適した生成AIの効果的な使い方は何かなど考えてみるものの、業務で使うにはハードルが高く、一方でいろいろ試す時間もないという状況に陥っており、「生成AIを使わない」側の人間になっていました。
二極化は意欲差ではなく、研修と日常業務の距離を設計側が埋められていない状態と捉える方が、修正点を見つけやすいでしょう。
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受講者を「使う頻度」で分ける｜全員一律の研修をやめる
二極化の起点が業務との距離にある場合、「その仕事で生成AIを使う場面がどれほどあるか」で受講者を分ける方がよいです。
例えば、営業や事務、システム、バックオフィスなど、生成AIを使う業務が多い部門と少ない部門に分ける方法があります。ただし、同じ部門でも業務内容によって生成AIを使う場面は異なります。そのため、部門名だけで区切るのではなく、「どの業務で、どの程度使う可能性があるか」を基準に区分し、対象者ごとに研修内容や時間、受講後の課題を変えることが重要です。
区分は現在の習熟度ではなく、想定使用頻度で決める
ここでは、3つの区分で整理してみました。
- 「日常的に使う」は、下書き、要約、分類などの反復業務に接点がある人
- 「ときどき使う」は、月次資料や企画案など、場面が限られる人
- 「現時点で業務接点が薄い」は、安全に入力でき、かつ人が検証できる題材が乏しい人
なお、区分は固定せず、担当業務や社内ルールが変われば見直すことを前提としています。
区分 | 生成AI研修カリキュラムの | 所要時間の目安 | 受講後の課題 |
日常的に | 自分の定型業務で、入力判断・ | 60〜90分 | 実務課題を提出し、 |
ときどき | 使える場面の見極めと、 | 30〜45分 | 月内に試す候補を |
現時点で | リスク、確認事項、 | 15〜20分 | 利用目標を置かず、 |
時間は私が設計する場合の目安なので、効果を保証する数値ではありません。生成AIの教育を「同じ操作の習得会」としてではなく、「練習量を確保する場所」として整理しています。
3つの質問で区分の振り分けを行う
各部門に、次の3点についてヒアリングしましょう。
1.文章・要約・分類などの反復作業があるか
2.AIの下書きを人が確かめられるか
3.固有名詞や機密を除いて試せるか
回答結果をもとに、日常的に使う可能性が高い層、ときどき使う層、現時点では業務接点が薄い層に大まかに区分できます。
役職で分ける研修もありますが、生成AIの利用促進という目的の場合には推奨しません。生成AIと業務をどう管理していくのか、ピープルマネジメントをどのように行っていくのか、といった目的の場合は役職で分けるのもよいでしょう。
同じ役職でも業務や役割の違いで、生成AIの活用方法は異なります。資料作成が多ければ演習が必要ですし、部門の業務として接点が乏しければ長い実習は負担になります。使用頻度で分ける方が、当日の「自分には関係がない」という離脱を抑えやすくなります。
研修で教える内容は3点に絞る
対象を分けた後は、各区分で何を必ず教えるのかを決めていきます。
生成AIの社内研修を操作説明へ寄せすぎると、受講者は「プロンプトの書き方」は理解しても、「どこまでなら安全か」「出てきた答えをどう扱うか」といった判断軸を持てないまま現場に戻ってしまいます。
その結果、使うこと自体に及び腰になったり、逆に無自覚にリスクの高い使い方をしてしまったりと、両極端な行動が起こりやすくなります。
これらのリスクを防ぐためにも、次の3点は確実に受講者へ伝えることが重要です。
1.何を入力してよいか
2.出力をどう確認するか
3.迷ったときに誰へ相談するか
判断に必要な最小限の軸だけを渡すことで、受講後の行動がぶれにくくなります。
何を入力してよいか
生成AIサービスによって、入力データの保存期間や学習への利用、ログの扱いなどは異なります。そのため、研修では利用するサービスの規約や契約内容を確認したうえで、入力してよい情報の範囲を明確にする必要があります。
研修では「なんとなく気をつける」のではなく、「どの情報がどのリスクに該当するか」を具体的な分類で示すことが大切です。
すでに生成AIガイドラインを定めている場合はガイドラインに則り、未整備であれば「公開済み情報」「匿名化（マスキング）した情報」「入力前に確認が必要な情報」の3つに分類して紹介しましょう。
線引きの基準を示さないまま「便利だから使ってみよう」という内容の研修を行うと、受講者が自己判断でグレーゾーンの情報を入力してしまうというケースに発展する可能性があります。
研修では、判断に迷った実例を交えて、受講者が自分の業務に当てはめて考えられるようにすることが重要です。さまざまなケースや具体的な判断基準を研修で明示したとしても、「この情報は入力してよいか」という相談が定期的に寄せられるかもしれません。
弊社でも、実例ベースで入力可否一覧を作成していますが、業務によっては判断しづらい部分もあり、同様の相談が寄せられています。この相談は、「これは入力してはリスクがあるかもしれない」「生成AIを利用するために入力したい」と受講者が生成AIの利用に前向きになっているから寄せられる質問であり、研修を受けたことで得られた変化と捉えてもよいでしょう。
関連記事：【情報漏洩事例に学ぶ】生成AIに顧客情報をうっかり入力させないための入力統制ガイド
出力をどう確認するか
ハルシネーションとは、事実と異なる内容がもっともらしく出力される現象です。
ここで押さえておきたいのは、生成AIが「間違える」のではなく、そもそも事実を保証する仕組みを持っていないという点です。生成AIは統計的に次に来やすい単語を予測して文章を組み立てているため、文法的に自然で説得力のある文章であっても、その内容が正しいかどうかとは別の問題になります。
ハルシネーションは生成AIの仕組み上、避けては通れないリスクの1つです。そのため、特に固有名詞、日付、数値、引用元のように「一意の正解が存在する情報」は注意が必要です。この特性を理解していないと、「流暢に書かれているから正しいはず」という誤った信頼が生まれます。
例えば、市場調査レポートの作成に生成AIを利用した際、存在しない数値や出典が出力され、それを担当者がそのまま社内資料に転記してしまうケースも考えられます。
社内での資料確認によって、そのような情報や出典はないことに気付けましたが、こうした事例は、生成AIの仕組みそのものへの理解不足から起きるものであり、単に「気をつけましょう」と伝えるだけでは再発を防ぐことは困難です。
研修では、ハルシネーションが起きる理由を仕組みレベルで説明したうえで、生成結果に含まれる固有名詞、日付、数値、引用元は必ず自分自身で一次情報にあたって確認するというルールを、具体的な確認手順とセットで伝えることをおすすめします。たとえば、検索して照合する、社内データベースと突き合わせる、引用元URLを実際に開くといった方法です。
迷ったときに誰へ相談するか
研修では、相談先を単に「問い合わせ先」として案内するのではなく、「どのような情報を添えて、どこで、誰に連絡すればよいのか。するとどのような回答がくるのか」まで具体的に紹介することがポイントです。
実は、この「相談先」に関しては、研修の最後で「今回の研修に関する不明点や意見があれば〇〇部門まで」とだけ紹介されて終わってしまうケースが多いです。研修において軽視されやすい部分でもあります。
しかし、この「相談先」が明確でなく、常に開かれた状態でなければ、従業員が判断に迷った際に頼れる先がなく、安全を優先した結果、「使うのをやめる」という選択に向かわせてしまいます。
これは受講者の意欲や理解不足の問題ではありません。窓口、連絡方法、添える情報、返答の目安を具体的に示すことは、この回避行動を防ぐために必要な研修内容です。
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二極化は研修当日から始まる｜離脱を生む5つの設計ミス
前半では、研修後に生成AIを使わなくなる主な理由を整理しました。ここからは、その原因を研修当日に生み出さないために、実施時に避けたい5つの設計ミスを紹介します。
私が参加した研修では、「生成AIに自由に入力してみてください。何でもいいです。今考えていること、今疑問に思っていること…」と案内があり、生成AIの活用ワークが開始されたものがありました。私も「え…何を入力しよう…」と止まってしまいましたが、私以外にも入力がなかなか進んでいない人が見られました。
自由度を上げれば主体性が引き出されるとは限りません。何もない状態から自分で題材を見つけられるのは、すでに使い慣れている人だけです。最初の一歩は、受講者ではなく講師側が示す必要があると強く感じた瞬間でした。
以下の5つのミスは、この「最初の一歩を受講者に委ねてしまう」という構造から生まれているものが少なくありません。
1.デモの題材が他人事になっている
一部門の業務だけを題材にすると、その部門以外の受講者は「見学者」になってしまいます。自分の仕事と接点のない例をどれだけ丁寧に説明されても、「便利そうだが自分には関係ない」という感想で終わりやすいです。
対策として、開始前に各部門から反復作業を1つずつ集め、少なくとも異なる2種類の題材を見せるようにしましょう。自分の業務に近い入口が1つあるだけで、受講者は自分ごととして置き換えて考えられるようになります。
2.最初の演習が難しすぎる
白紙の状態から長い指示文を書かせる演習は、実は「生成AIの使い方」ではなく「文章を組み立てる力」を試す演習になってしまっています。ここで差がつくと、苦手意識だけが先に定着してしまいます。
対策として、完成済みのプロンプトを配布し、最初は目的や条件のうち1か所だけを変える演習にしましょう。小さな成功と修正を短いサイクルで繰り返すことが、白紙から書く力よりも先に必要な感覚です。
関連記事：既存ルールを活かしたAIエージェントガイドラインの策定｜最小限の改訂でリスクを管理する手法
3.質問が出ない進め方になっている
「質問はありますか」という問いかけだけでは、特に初学者ほど質問しにくいものです。何が分からないのかを言葉にすること自体が難しく、質問すること自体をハードルに感じてしまうためです。
対策として、紙や既存のチャットで「入力」「出力」「操作」のどこで止まったかを選んでもらう方法を取り入れてみましょう。選択肢から選ぶだけで済むようにすることで、講師側から個別に拾いにいくきっかけが生まれます。
4.使ってよい範囲が曖昧なまま終わる
前段で触れた通り、判断に迷ったときに立ち戻れる基準がなければ、受講者は「使わない」という選択を取りやすくなります。
対策として、終了前に「入力できる例」「確認が必要な例」「入力しない例」を1つずつ再提示し、相談先も同じ画面に残しておきましょう。研修の最後に見た情報が、現場に戻ったときの判断基準として残ります。
5.次に試す仕事を決めずに解散する
研修内で理解し、演習もできたとしても、それが日々の予定に組み込まれなければ、日常業務の忙しさに負けてしまいます。「後で試そう」という意図は、具体的な予定に変換されない限り実行されません。
対策として、最後に「次のどの仕事で、何を下書きさせ、何を人が確認するか」を1行で記入してから終了しましょう。
生成AI研修は、当日の満足感を高める構成ではなく、翌週の1回の実践を準備する構成にすることが重要です。
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全社利用率をKPIにしない｜使われ方を測る
実施した研修が機能したかどうかは、全従業員のうち何人が使ったかだけでは判断できません。
そもそも生成AIとの業務接点がない従業員が一定数いる以上、「全社利用率」という指標は、研修の質とは無関係な理由で低く出ることがあります。
生成AIの社内研修では、業務接点のある対象者に母数を絞り、利用の継続、相談、成果物の再現性を見て、その結果を次回の研修内容へ反映させることが重要です。
受講率と満足度だけでは、業務で使えたかが見えない
受講率は「参加したかどうか」、満足度は「当日どう感じたか」を示す指標です。
これらが良かったとしても、どちらの指標も「研修が終わった瞬間の状態」でしかありません。満足度が高いからといって、利用の定着につながるとは限りません。
生成AI研修の効果測定では、研修前と研修後、さらに研修から1か月後など、同じ対象者の変化を長期的に追うことが大切です。時点をずらして比較することで、「その場の理解」と「実務での定着」を分けて見ることができます。
自社で集計しやすい3つの指標を見る
- 実務利用した人数の推移
対象者全体ではなく、「日常的に使う」「ときどき使う」と判定した人数だけを母数にします。
ここで全従業員を母数にしてしまうと、前述の通り、業務接点のない人が分母を大きくし、実態より低い数字が出てしまいます。母数を絞ることで、研修が実際に対象としていた層に、狙った変化が起きているかを正確に測れます。 - 相談件数の変化
相談件数が研修直後に増えたとしても、それを失敗の兆候と捉えるのは早計です。むしろ、これまで表面化していなかった迷いが言語化され、相談窓口が実際に機能し始めた結果である可能性があります。重要なのは件数そのものではなく、内容を分類したうえで、「同じ種類の質問が時間とともに減っているか」を見ることです。 - 提出課題の実務再現性
本人以外の担当者が、同じ手順で同じような下書きを再現でき、かつ「どこを人が確認すべきか」を自分の言葉で説明できるなら、それは個人の偶然の成功ではなく、業務手順として定着し始めている状態と言えます。この指標は、提出物と相談記録という既存の情報だけで確認でき、追加のツール導入は必要ありません。
「使わない人」を母数から外すときは理由を残す
業務に適した題材がない、入力可能な情報がない、成果物を人が検証できない場合は、利用を求めない判断も必要です。
すべての業務に生成AIを当てはめようとすること自体が、かえって不適切な使い方を招くこともあります。
ただし、数字を良く見せるための都合のよい除外にならないよう、除外理由、判断した人、再検討する時期を必ず記録しておくことは必要不可欠です。
関連記事：生成AIの情報漏洩対策｜3経路別の必須対策と社内ルール7要素を公的基準で解説
まとめ
生成AIの社内研修で重要なのは、全従業員を生成AIの利用者にすることではありません。自分の業務で使う価値があるか、どの情報なら入力できるか、出力をどう確認するか、迷ったときに誰へ相談するかを、自分で判断できる状態をつくることです。
そのためには、全員に同じ研修を行うのではなく、業務上の使用頻度に応じて内容や練習量を変え、研修後の実務利用まで設計する必要があります。研修の効果も、受講率や全社利用率だけで判断するのではなく、対象者が実際に使ったか、どのような相談が生まれたか、業務で再現できる状態になったかを確認しましょう。
エルテスでは、生成AIの特性やリスクを理解し、企業ごとのルールや業務に合わせて適切な活用方法を判断できる状態を目指した「生成AIリスク研修」を提供しています。ぜひお気軽にエルテスへご相談ください。
よくある質問
最後に、生成AIの社内研修に関する問い合わせの一部を紹介します。
Q. 全従業員に一度は受けさせるべきですか
生成AIが使える環境にあるのであれば、入力上の注意や相談先は広く知らせる方が安全と言えます。
個人で生成AIを利用していることも珍しくないため、必要最低限のリテラシー向上という目的で、10～15分でもよいので、全社的に共有することを推奨しています。
Q. 効果はいつ確認し、教材はいつ直しますか
生成AI研修の効果測定は、当日だけでなく、最初に実務で試した時点と1か月後に行ってみてください。
ただし、1か月後で終わりではなく、定点観測のように定期的に行うことを推奨します。
また、教材は定期的な全面改訂ではなく、相談で新しい迷いが出た時点でFAQへ追記し、社内ルールや相談経路が変わった箇所を都度見直しましょう。
Q. 社内に教えられる人がいない場合はどうしますか
まず、社内ルールや相談先を内部で準備できる状態かどうか確認しましょう。
入力可否の判断や問題対応の確認ができない、兼務などでリソースが圧倒的に足りないといった場合は、必要な部分だけ外部研修や伴走支援を活用する方法もあります。
外部の協力を仰ぐ場合も、社内で対応できない原因を明確にし、そこを補えるところを探すことが大切です。
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