課題と対象業務
個人で試すAIを、チームで使える仕事の手順へ。
AIの操作を覚えても、自分の業務への当てはめ方や、チーム内での共有方法には別の難しさがあります。実務型ワークショップでは、受講者が取り組みたい業務を持ち込み、説明・実行・振り返りを繰り返します。ここでは実施教材に基づき、演習の設計を紹介します。
扱った資料・題材
- 参加者が自動化したい業務
- 現在の作業手順と期待する成果物
- 職場で試した結果・疑問点
技術・進め方
どのように取り組んだか。
- 工程 1
仕事を具体的に説明する
まず自分が取り組みたい作業を考え、ペアやグループに説明します。聞き手の質問を通して、普段の手順や期待する結果を具体化します。
- 工程 2
AIで実行し、結果を議論する
実際に指示を入力して試し、できたこととできなかったことを話し合います。指示や手順を直して再実行し、改善の過程そのものを体験する構成です。
- 工程 3
安全な利用と共有を扱う
権限の考え方、外部へ出す文章の確認、業務の前提を共有する方法も教材に含めています。単発の出力を得るだけでなく、職場で繰り返し使う際の運用を考えます。
工程は取り組みを説明するために整理したものです。製品画面や自動実行のデモではありません。
結果・確認できたこと
取り組みから分かったこと。
実行・議論・改良のサイクルを演習化
操作の説明から実務のハンズオン、感想共有、成果のブラッシュアップまでを一つの学習の流れとして設計しました。
チーム利用の論点まで扱う
個人での使い方に加えて、共通の前提、共有方法、人が確認する工程を扱う教材を用意しました。
この事例が示す範囲
このページは実施内容と教材構成の紹介です。受講者全体の習熟率、平均削減時間、売上への効果を示すものではありません。参加者のコメントや成果物は掲載許可を確認してから追加します。
導入・展開を考える際の論点
別の企業で研修を行う場合も、利用可能なツールと参加者の業務に合わせて内容を調整します。研修後に何を職場で試し、どの成果物を残すかを事前に決めることで、学習と実務をつなげます。
編集:株式会社DavinciX。実務型AIワークショップの実施教材に基づき、演習構成を匿名化して編集。 顧客名、原資料、実画面は公開していません。
実績・検証例の一覧へ