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生成AIの実践演習で使えるようにする

生成AIの説明を聞いて理解したつもりでも、実際に業務で使おうとすると手が止まってしまう社員は少なくありません。
DX人材育成・研修3分公開日 2026年7月4日更新日 2026年7月4日
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執筆・監修

著者
山口 真フレアーズ合同会社 代表社員
監修
フレアーズ合同会社DX支援・ソフトウェア開発チーム

現場で起きやすい課題

座学の研修では概念や注意点を理解できても、実際に自分の言葉で指示を組み立てたり、出力を確認したりする経験がなければ、実務での活用にはつながりにくいものです。実践演習を設計する際は、説明を聞くだけの時間を最小限にし、参加者が実際に手を動かす時間をできるだけ多く確保することが重要です。題材は抽象的な例題ではなく、参加者が日頃扱っている実際の業務資料や文面を使うと、演習で得た感覚がそのまま実務に持ち帰りやすくなります。

最初に整理すること

演習の進め方としては、まず簡単な指示から始めて成功体験を積んでもらい、徐々に条件を加えた複雑な指示に挑戦してもらう段階的な設計が効果的です。うまくいかない場合にどこを直せば改善するかを、講師やファシリテーターが一緒に考える形にすると、単に正解を教わるよりも応用力が身につきます。グループで取り組み、他の参加者の指示の出し方や工夫を見合う時間を設けると、一人では気づけない発想に触れる機会にもなります。演習後には、実際に業務で試してみた結果を次回の研修で共有してもらうと、学びが実務に定着しているかを確認できます。

光の道具箱で広げる改善

実践演習を通じた学びは、一度の研修で完成するものではなく、実務で使いながら少しずつ精度を高めていく性質のものです。研修の場では小さな成功体験を積み重ねてもらい、その後は実務の中で試行錯誤を続けられるよう、気軽に相談できる環境を整えておくことが、実践力の定着を後押しします。

この記事の要点

  • 実際の業務資料を演習題材にする
  • 簡単な指示から段階的に難度を上げる
  • 実務での試行結果を次回に共有する

この記事のテーマを、自社ではどう進めるか

AI共創開発支援やIT顧問で、無理のない進め方を確認できます。

課題の整理、社内担当者と進められる範囲、継続相談や追加支援が必要な範囲を切り分けます。

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