なぜ生成AIの研修が必要か？種類・費用と成果につなげる選び方【2026年版】

#人材育成

公開日

2026.07.27

全社で生成AIのアカウントを配ったものの、使っているのは一部の社員だけ。研修を一度開いてみたが、現場の業務にはなかなか結びつかない。生成AIの活用を任された担当者から、こうした声を聞く場面は多くあります。

この記事では、生成AI研修が必要とされる背景と研修で解決できる課題を整理したうえで、研修の種類と費用の相場、海外と国内の先進企業の進め方、そして失敗しない選び方と定着までの進め方を順に説明します。

※デロイトトーマツミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

生成AI研修が必要とされる背景と解決できる課題

生成AIのツールは導入のハードルが下がり、多くの企業が利用を始めています。一方で、配っただけでは使われず、研修をしても現場で活かしきれないこともあります。

ここでは、研修が必要とされる背景と、研修で解決できる課題を整理します。導入したツールを「使える状態」に変えるうえで、研修がどの役割を担うのかを最初に押さえます。

ツールを配るだけでは使われない

生成AIのツールを導入しても、具体的な活用シーンが不明確であれば、利用は一部の社員にとどまりがちです。導入と活用の間には、次のようなギャップがあります。

自分の業務の何に使えるのかが分からない
AIへの指示文（プロンプト）の書き方が分からず、思った答えが返ってこない
情報漏えいが不安で、業務での利用に踏み出せない
部署やチームによって使いこなしの差が大きい

たとえば「会議の文字起こしを貼り付けて、決定事項と次にやることを整理して」と指示すれば議事録の下書きはすぐに作れますが、この使い方を知らなければツールは眠ったままです。研修は、こうした具体的な使い方と注意点を伝え、ツールの配布を実際の活用につなげる役割を担います。

ツールの配布と研修をセットで考えることが、活用を一部の社員から全社へ広げる出発点です。どの業務から手をつけるかが見えると、社員は自分の仕事に引きつけて学べます。

世界で進む従業員の学び直し

従業員の学び直しは、いまや世界共通の経営課題です。世界経済フォーラム（WEF）の調査では、企業が変革を進めるうえでの最大の障壁として、回答した雇用主の63%がスキルの不足を挙げています。世界の働き手を100人に例えると、59人が2030年までに何らかの学び直しを必要とすると見込まれています。

AIによる変化への対応として最も多く挙げられたのは、社員の学び直しでした。回答した雇用主の77%が、学び直しに取り組む計画を持っています。学び直しは一部の先進企業だけの取り組みではありません。

出典：World Economic Forum「Future of Jobs Report 2025」（2025年1月）

求められるスキルの中身も変わりつつあります。同じ調査によると、企業が必要とする中心的なスキルのうち39%が2030年までに変化する見通しで、AIとビッグデータは、今後5年で最も急速に重要性を増すスキルの筆頭です。AIや機械学習の専門職も、最も速く需要が伸びる職種に数えられています。

なかでも、多くの社員が日常業務で使い始めた生成AIは、特定の専門職だけでなく幅広い職種に新しいスキルを求めます。研修は、この流れの中で社員一人ひとりの差を埋め、組織の足並みをそろえる役割を担います。

出典：World Economic Forum「The jobs of the future – and the skills you need to get them」（2025年1月）

研修で解決できる4つの課題

生成AI研修は、導入後に多くの企業が直面する課題に対応します。代表的なものは次の4つです。

社員のリテラシーのばらつき：詳しい人とまったく触っていない人の差を埋め、全社の土台をそろえる
業務への活かし方が分からない：自部門の仕事のどこに使うか、具体的な場面と指示文を学ぶ
セキュリティ・著作権のリスク：入力してよい情報の線引きや、生成物を扱う際の注意点を理解する
特定の人しか使えない属人化：一部の詳しい社員に頼らず、社内で活用を広げ続けられる状態をつくる

このうち、見落とされやすいのがセキュリティと著作権です。機密情報や顧客情報を外部のサービスに入力すると、意図せず情報が外に出る恐れがあり、入力してよい情報の範囲を全社で共有しておく必要があります。研修でルールとセットで学ぶことで、リスクを避けながら活用を広げられます。

もう一つ見落とされやすいのが、一部の詳しい社員だけが使いこなす属人化です。その社員が異動や退職をすると活用が止まるため、誰でも使えるテンプレートや手順を研修で広げ、組織の力に変えておきたいところです。

自社がどの課題を重く抱えているかによって、選ぶべき研修のタイプは変わります。次に、研修の種類と費用を見ていきます。

生成AI研修の種類と費用の相場

研修は対象や目的によってタイプが分かれ、費用は形式によって幅があります。公的な助成を使える場合もあります。

まず目的と対象でタイプを押さえ、そのうえで費用と助成の見通しを立てます。自社の現状に近いタイプから組み合わせると、過不足のない設計につながります。

目的と対象で選ぶ5つの研修タイプ

生成AI研修は、対象と目的で大きく5つのタイプに分けられます。次の早見表で、自社の状況に近いものを見つけます。

タイプ	主な対象	学ぶこと	主な形式
基礎・リテラシー	全社員	生成AIの基本、安全な使い方、指示文の基礎	eラーニング・集合
職種・業務別	営業・人事・経理など	自部門の業務に合わせた具体的な活用	集合・ワークショップ
管理職・経営層向け	管理職・役員	活用方針づくり、リスク管理、投資判断	集合・講義
開発者向け	エンジニア	AIを使った開発やアプリづくりの実演習	実機演習
課題解決ワークショップ	部門横断のチーム	自社の業務課題への活用案を出し合う	ワークショップ

職種・業務別の研修では、たとえば営業なら商談メモから議事録や次の打ち手を整理する使い方、人事なら求人票や面接の質問案づくりといった、その部門の日常業務に即した場面を扱います。管理職・経営層向けでは、どの業務から進めるかの方針づくりや、情報の取り扱いルール、投資判断の考え方を扱います。

開発者向けの研修は、AIを使ったコード作成や、自社の業務に合わせた仕組みづくりを実機で学ぶ内容が中心です。課題解決ワークショップは、部門をまたいだチームで自社の業務課題を持ち寄り、その場で活用案を出して試す形式で、研修と実践の橋渡しに向きます。

全社の底上げが目的なら、まず基礎・リテラシー研修で土台をそろえ、続けて職種・業務別で各部門の実務に落とし込む組み合わせが取り組みやすい進め方です。経営層が方針を持っていないと現場が動きにくいため、管理職・経営層向けを早い段階で挟むと、全社での推進がスムーズに進みます。

形式別の費用の考え方

費用は研修会社や内容によって幅があるため、相場を一律の金額で示すのは難しいところです。形式ごとにコストの構造が違うため、その違いを押さえて見積もりを比べると判断しやすくなります。

eラーニング型：受講人数に応じた費用。定額で受け放題の形式もあり、全社の基礎固めに向く
講師によるライブ・集合研修：実施回数や日数に応じた費用。質疑や演習を通じて理解を深めやすい
一社向けカスタマイズ研修：自社の業務に合わせて設計する分、内容に応じて費用が変わる

費用が受講人数で変わるのか、実施回数で変わるのか、カスタマイズの度合いで変わるのかは、形式によって異なります。たとえば全社員に基礎を行き渡らせたいならeラーニング型が効率的で、特定部門の実務に深く踏み込むなら一社向けのカスタマイズが向きます。

費用対効果を見極めるには、複数の会社から見積もりを取り、内容と価格を並べて比較することが欠かせません。研修会社によっては、無料の体験会や相談の機会を設けている場合もあり、内容や講師の質を事前に確かめる手がかりとして使えます。安さだけで選ぶと自社の業務に合わず使われない研修になりかねないため、後述する選び方の観点とあわせて判断します。

助成金で費用を抑える

研修費用は、公的な助成で一部をまかなえる場合があります。代表的なのが、厚生労働省の「人材開発支援助成金」です。職務に関連した知識・技能を習得させる訓練を計画に沿って実施した場合に、訓練経費や訓練期間中の賃金の一部が助成される制度です。

この助成金にはいくつかのコースがあり、生成AIの研修と関わりが深いものとして次の3つが挙げられます。

人材育成支援コース：職務に関連した一定時間以上の研修が対象。幅広い研修に使いやすい
人への投資促進コース：高度なデジタル人材の育成や、定額制の研修サービスが対象
事業展開等リスキリング支援コース：新規事業など、新たな分野で必要になる知識・技能の習得が対象

利用にあたっては、訓練の開始前に都道府県労働局へ訓練計画を届け出る必要があり、対象となる訓練の要件も定められています。要件や様式は年度ごとに見直されるため、申請前に最新の内容を確認しておくと、計画が無駄になりません。補助の対象になるかは訓練の内容や時間で変わるため、研修会社に助成金の活用実績があるかを確認しておくと、計画づくりがスムーズに進みます。

出典：厚生労働省「人材開発支援助成金」

先進企業に学ぶ生成AI人材育成の進め方

海外の先進企業は、一部の専門部署だけでなく全社員を対象に、生成AIを使いこなすスキルの底上げを進めています。そのやり方には、日本企業が研修を設計するうえで参考になる共通点があります。

ここでは海外と国内の取り組みを順に見ていきます。規模の大きい事例ほど、座学で終わらせない工夫が徹底されています。

海外企業は全社員の学び直しに動いている

生成AIを使いこなすスキルの育成は、もはや専門人材だけの話ではなくなっています。コンサルティング大手のアクセンチュアが公表した記事によれば、同社の調査では、大規模に従業員の学び直しを進められている組織はわずか5%にとどまる一方、調査した経営層の91%がデータとAIの研修への投資を今後1年で増やす計画だと述べています。

必要性は広く認識されつつ、全社規模で実行できている企業はまだ限られている状況がうかがえます。この差が、これから研修に取り組む企業にとっての分かれ目です。

出典：Accenture「Building Skills at Scale With Generative AI」（2025年9月）

この背景には、AIが特定の部署だけでなくさまざまな職種の働き方を変えつつあるという認識があります。だからこそ、技術者向けの専門研修だけでなく、全職種に共通する基礎の学び直しから始める設計が、先進企業の取り組みから見て取れます。

学びを実務と定着につなげる工夫

先進企業に共通するのは、研修を座学で終わらせず、実務で繰り返し使える仕掛けまで用意している点です。マイクロソフトは、社内向けに「Camp Copilot」と名づけた3週間のオンライン学習プログラムを実施しました。1週目は入門、2週目はAIへの指示の出し方というように段階を踏み、早くから使いこなしている社員が仲間として教え合う形を取り入れています。

当初の見込みは500人でしたが、実際には約1万1000人が参加しました。マイクロソフトによると、受講後のアンケートでは「AIを使うと作業が速くなる」という回答が23%、「仕事の進め方が良くなる」という回答が38%、それぞれ受講前より高い結果でした。社員同士の学び合いと、実際に手を動かす演習を組み合わせた点が、参加の広がりにつながったとみられます。

出典：Microsoft「Camp Copilot」（2025年7月）

パソコン大手のレノボは、世界の7万5000人を超える社員へのAI活用を、まず中国の約3万人から段階的に広げました。学習プログラムと部門別のワークショップを組み合わせ、機能の使い方を教えるのではなく、実際の業務課題を起点にした演習を中心に据えています。会議の要約やデータ分析、資料の下書きといった日々の作業に直結させた点が特徴です。

出典：Microsoft「Lenovo scales AI adoption worldwide with Copilot Chat training」（2026年4月）

これらの取り組みに共通するのは、機能の説明で終わらせず、自社の業務課題に引きつけて繰り返し練習させる設計です。現場の仲間を巻き込み、学んだことを日常業務の中で使い続けられるようにしています。

国内企業も段階的な研修で活用を広げている

国内でも、現状を測ったうえで段階的に研修を重ね、現場を巻き込む取り組みが進んでいます。イオングループでは、生成AIの導入前にAIリテラシーを調べたところ、およそ6割が初級者で、上級者は6%程度でした。

そこで上級・中級・初級の3段階の研修を用意し、定期的に開催しています。実際に業務で活用している現場の社員が講師を務める点が、参加の意欲につながっているといいます。

グループのDX人材育成組織が、研修や利用者間の情報交換を通じて定着を後押ししました。全業態90社・1000人への導入を3カ月で進めたこの取り組みは、当社がご支援したものです。

出典：エクサウィザーズ「イオン×エクサウィザーズ」事例（2024年6月）

当社は、こうした事例で得た知見を整理し、生成AIの研修プログラムとして体系化しています。2025年8月に提供を始めた「AX人材育成ソリューション」では、複数の生成AIツールを使った実践型の演習や、プロンプトの基礎を学ぶeラーニングを、新卒社員から経営層まで階層別に用意しています。

出典：エクサウィザーズ「AI人材を育成するAX研修を経営層から新卒社員まで全社員に向けて提供開始」（2025年8月）

これらの事例に共通するのは、自社の現状を測り、レベルに合わせて段階的に進め、現場を巻き込むという進め方です。研修で学んだ内容を、日常的に使い続ける環境とあわせて設計している点も共通しています。

研修を成果につなげるには、学んだ内容をすぐに試し、使い続けられる環境が欠かせません。当社の利用データでは、業務別のプロンプトのテンプレートを週3回以上使う人の週間ログイン率は80%にのぼります（数値は当社調べによります）。

当社は法人向けの「エクサベース AI」を提供し、研修と、学んだことをその場で試せる安全な環境、定着までの伴走支援を一体で提供しています。サービスの詳細は、エクサベース AIのサービスページから確認いただけます。

成果につながる生成AI研修の選び方と進め方

ここまで紹介した事例は、うまくいった取り組みである点に留意したいところです。研修を一度実施しても、その後の利用が一部の社員に偏り、利用率が下がることもあります。使われ続ける工夫があって、はじめて成果につながります。

そこでこの章では、研修会社を選ぶ前に自社で決めること、選定時の確認の観点、そして研修後に定着させる進め方を順に整理します。

研修会社を選ぶ前に決めること

研修を選ぶ前に、自社側で決めておくことがあります。これが曖昧だと、研修の内容と現場のニーズがずれ、成果につながりません。次の3点を先に定義します。

対象：誰に受けてもらうか（全社員か、特定部門か、管理職か）
目的：何のために実施するか（基礎の底上げか、特定業務の効率化か）
到達点：どうなれば成功と言えるか（測れる指標まで決める）

到達点は、「全社員が基本操作を一通りできる」「対象部門で月あたり何時間を削減する」のように、後から測れる形にしておきます。この3点が決まると、必要なタイプと予算の見当がつき、研修会社への依頼内容も具体的に描けます。

対象と目的があいまいなまま研修会社に任せきりにすると、どの会社の提案も似て見え、比較ができません。先に自社で決めておくほど各社の提案の違いが見え、自社に合う相手を選びやすくなります。

失敗しない選定チェックリスト

研修会社を比べるときは、次の観点で確認すると判断のぶれが減ります。見積もりの依頼や提案依頼書のたたき台として、そのまま使えます。

確認の観点	見るポイント
レベル別に選べるか	初級から上級まで、受講者の習熟度に合った講座があるか
自社に合わせられるか	業種・部門・業務課題に応じて内容を調整できるか
実績があるか	同業・同規模の導入実績や、講師の経験が確認できるか
効果を測れるか	受講前後のスキル測定や、活用状況を把握する仕組みがあるか
研修後の支援があるか	定着に向けたフォローや、現場での活用相談に対応するか
安全に使えるか	情報漏えいや著作権など、リスクと対策をセットで学べるか

特に見落とされやすいのが、効果測定と研修後の支援です。受けて終わりの研修は、知識が身についたかも、現場で使われているかも分からないまま終わります。受講前にスキルを測っておくと、研修後の伸びを比べられ、次の研修の設計にも生かせます。

安全に使うためのルールづくりも、研修の中で扱えるかを確認しておきます。社員が自信を持って使えるようになると、利用が広がりやすくなります。

同業や同規模での実績は、自社に近い課題をどう解決したかを知る手がかりです。提案を受けるときは、過去にどんな業務でどんな成果が出たかを具体的に聞いておくと、自社での再現性を見極めやすくなります。

研修を定着と社内活用につなげる

研修の効果を持続させるには、研修後に社内で活用を回す仕組みが必要です。次の4つを並行して進めると、一部の社員に偏らず活用が広がります。

業務別のプロンプトのテンプレートを整え、誰でも使えるようにする
利用ログを使って、どの部署でどれだけ使われ、どれだけ時間が削減できたかを見える化する
各部署に活用の推進役を置き、現場での相談先をつくる
部署をまたいで好事例を共有し、横展開する

進め方としては、小さく試す段階から始め、効果を確かめながら広げ、最後に仕組みとして固める順序が無理がありません。

試す：特定の部署や業務で、効果が出やすいものから始める
広げる：手応えのあった使い方を、近い業務の部署へ広げる
固める：テンプレートやルールを整え、研修と運用を続けられる仕組みにする

推進役には、各部署で生成AIに関心の高い社員を選ぶと、現場の相談に答えながら活用を広げてくれます。海外の事例で見たように、IT部門から配るより、現場の仲間が見せる使い方のほうが社員の関心を引きやすいためです。

研修は一度きりのイベントではなく、こうした運用とひとつながりにして初めて、投じた費用に見合う成果を生みます。学んだことを試せる環境と、効果を測る仕組みを最初から設計に含めておくことが、定着への近道です。

研修を成果につなげる土台：エクサベース AI という選択肢

研修に加えて、学んだことを安全に試せる環境と、定着までの支援を一体で求める場合の選択肢として、当社の「エクサベース AI」があります。前章の選定チェックリストの観点と照らし合わせると、汎用的な研修だけでは残りやすい課題を、環境と支援で補える点が特徴です。

※2026年7月時点

研修と環境、定着支援を別々に手配すると、つなぎ目で分断が生じやすくなります。一体で進められると、学んでから使い、定着するまでの流れが途切れません。

チェックの観点	研修だけだと残りやすい課題	エクサベース AI と当社支援でできること
レベル別に選べるか	受講後に試す場がなく差が開く	初級から経営層向けまでのレベル別研修を提供
効果を測れるか	活用状況や削減時間が見えない	業務ごとの削減時間を自動で集計・可視化
研修後の支援があるか	やりっぱなしで定着しない	事務局の伴走支援と公式学習コンテンツで定着を支える
安全に使えるか	何を入力してよいか不安が残る	入力データを学習に使わず、データ処理を国内で完結

当社は、初級から上級までのレベル別研修や、管理職・経営層向けの研修に加えて、生成AIを利用するユーザー向けの公式学習コンテンツ「魔法学校」を提供しています。導入後の定着では、施策の立案やコンテンツ作成、利用状況の分析までを当社が伴走支援します。

定着支援では、課題の洗い出しから、業務に合うプロンプトづくり、効果の測定までを当社の担当者が一緒に進めます。研修で学んだ使い方を自社のどの業務に当てはめるかまで整理することで、受けて終わりを防ぎます。

継続的な学習に向けては、生成AIの基礎やプロンプトの作り方を学べるeラーニング「AIリテラシーコース」も用意しています。「学んでも現場で使われない」という課題に向けて、知識の習得から実務での適応までをつなぐ内容です。

出典：エクサウィザーズ「AX人材育成ソリューションにおいて、eラーニング学習コンテンツの提供を開始」（2026年1月）

「エクサベース AI」は、GPT・Gemini・Claudeなど複数のモデルを用途に応じて使い分けられ、150以上の業務別プロンプトテンプレートや、社内データと連携した活用にも対応しています。研修で学んだことを、その日のうちに自分の業務で試せる環境です。サービスの詳細は、エクサベース AIのサービスページからご確認いただけます。