基礎から実装まで、製造拠点の従業員向け生成AI研修

製造業の企業の製造拠点で、従業員向けの生成AI研修を実施しています。

基礎を学ぶ段階から、実際の業務課題を解決するものを自分たちで作る段階までを、約8ヶ月かけて段階的に進めてきました。現在は最終段階にあたる実装の研修を実施しています。

研修を始める前、この拠点で生成AIを日常的に使っている人は限られていました。使ったことがない人と、試したことはあるが業務では使っていない人が、受講者の多くを占めていました。

背景には、AIに任せると誤った内容が混ざるのではないかという不安があり、そもそも触ること自体を避ける声もありました。

さらに、誰がどの程度使えるのかが把握されておらず、拠点内でAI活用を引っ張る人を選ぼうにも判断材料がありませんでした。

研修全体の設計として、AIを使うこと自体を目的にせず、まず業務のやり方を見直したうえで適用先を決める、という順序を置きました。その方針のもと、使うところから実装するところまで、段階を追ってプログラムを組み立てています。

• 01リスクの理解誤った出力や情報漏洩といったリスクの理解から研修を始めました。
• 02RAGのためのデータ整備全員共通のダミーデータを使い、RAG（社内の文書を検索して回答に使う仕組み）に必要なデータ整備をいくつかの工程に分け、工程ごとに精度がどう変わるかを確かめながら体験してもらいました。
• 03業務フローの可視化と課題の選定業務フローを図に描いて手間や待ち時間が発生している箇所を洗い出し、影響の大きさと実現のしやすさで取り組む課題を選ぶところまでを扱っています。
• 04リテラシーの判定毎回の研修後アンケートで一人ひとりの利用頻度と理解度を測り、リテラシーを段階別に判定して分布として示したうえで、次段階を担う候補者を推薦理由とともに整理しました。
• 05チームごとの実装参加者がチームごとに自分の業務課題を持ち寄り、解決策を形にするまでを定期的に進めており、各チームを巡回しながら伴走しています。

研修の前と後で、次のように変わりました。

「ほぼ毎日AIを使用している」と回答した人の割合は、基本研修後の約3割から、活用研修後は7割を超えました。

「基本的に使用しない」「全く使用しない」と回答した人はいなくなりました。自身のAI力が変わったと感じた人は約6割、追加研修に参加したいと答えた人は9割近くにのぼりました。

以前は業務でAIに触れていなかった層を含め、参加者が自分の業務課題を持ち寄り、解決策を作る段階に進んでいます。